УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

ПО ПОДГОТОВКЕ И ПРОВЕДЕНИЮ

ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ» ДЛЯ СТУДЕНТОВ, ОБУЧАЮЩИХСЯ

НА СПЕЦИАЛЬНОСТИ «ЛЕЧЕБНОЕ ДЕЛО»

МЕТОДИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА

ПРАКТИЧЕСКОГО ЗАНЯТИЯ

ДЛЯ СТУДЕНТОВ, ОБУЧАЮЩИХСЯ

НА СПЕЦИАЛЬНОСТИ «ЛЕЧЕБНОЕ ДЕЛО»

ПО ТЕМЕ:

«СТАТИСТИЧЕСКАЯ СОВОКУПНОСТЬ.

ВЫЧИСЛЕНИЕ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ВЕЛИЧИН

И ИХ ГРАФИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ»

ЦЕЛЬ ЗАНЯТИЯ: студент должен усвоить понятие статистической совокупности; уметь определять объект и единицу наблюдения, учетные признаки; рассчитывать статистические величины, наглядно их представлять и анализировать

МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЗАНЯТИЯ:

1. определение преподавателем исходного уровня знаний студентов;

2. разъяснение наиболее трудных вопросов темы;

3. самостоятельная работа: изучение типового задания и выполнение

одного из вариантов заданий.

ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ ТЕМЫ:

1. Статистика, определение. Разделы и задачи санитарной статистики.

2. Объект и единица статисследования.

3. Учетные признаки, их классификация по характеру и роли в совокупности.

4. Статистическая совокупность, ее групповые свойства.

5. Генеральная и выборочная совокупность. Требования, предъявляемые к выборке.

6. Виды статистических величин, используемых в ЗДО. Значение абсолютных и относительных величин в статистике.

7. Интенсивный показатель, определение, методика расчета, графическое изображение.

8. Экстенсивный показатель, определение, методика расчета, графическое изображение.

9. Показатели наглядности и соотношения, определение, методика расчета, графическое изображение.

10. Графический метод в статисследовании, виды графических изображений, правила построения графиков.

Для изучения показателей общественного здоровья (заболеваемость и травматизм, естественное движение населения, физическое развитие и др.), характера и степени влияния на них различных факторов применяется ряд методов, основным из которых является статистический.

Врачам в своей практической работе часто приходится использовать статистический метод. В медицинской статистике выделяют статистику здоровья населения (санитарно-демографическую, статистику заболеваемости, травматизма и инвалидности, статистику физического развития) и статистику здравоохранения. В здравоохранении статистические методы используют для:

1. анализа, оценки и прогнозирования медицинской помощи

2. специальных научных исследований

Объектом любого статистического исследования является статистическая совокупность – группа или множество относительно однородных элементов, т.е. единиц наблюдений, взятых вместе в конкретных границах времени и пространства и обладающих признаками сходства и различия (оперированные в хирургическом стационаре в данном году, численность населения на терапевтическом участке, умершие за год в данном городе и т.д.). Признаки сходства служат основанием для объединения единиц в совокупность, признаки различия, называемые учетными признаками, являются предметом анализа.

По своему характеру учетные признаки могут быть количественными, выраженными числом (возраст, рост, длительность пребывания больного в стационаре и др.) и качественными (атрибутивными), они выражаются словесно (пол, профессия, диагноз и т.д.).

По роли в совокупности учетные признаки делятся на факторные, которые влияют на изменение зависящих от них признаков и результативные, которые зависят от факторных (например, возраст – факторный признак, а рост – результативный; исход операции – факторный признак, а длительность послеоперационного периода – результативный).

Различают 2 вида статистической совокупности: генеральную, состоящую из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в зависимости от цели исследования и выборочную – часть генеральной совокупности, отобранную специальным выборочным методом.

Целью изучения любой статистической совокупности является выявление общих закономерностей различных явлений, т.к. они не могут быть выявлены при анализе единичных явлений. Для оценки изучаемых явлений, составляющих статистическую совокупность, используют статистические величины: абсолютные числа, относительные и средние величины.

Абсолютные величины могут характеризовать размер изучаемых явлений и процессов. Так, например, абсолютная численность населения в Китае и Индии показывает, что эти две страны являются лидерами в мире по численности населения. Большое практическое значение для правильного планирования медицинской помощи населению имеют такие абсолютные величины, как численность населения и его отдельных возрастных и половых групп; численность медицинского персонала и лечебно-профилактических учреждений; колическтво больничных коек и т.д.

Однако, зная только абсолютные данные, мы не можем раскрыть состав, распространенность явления в данной среде. Поэтому в медицинской статистике для характеристики таких явлений, как заболеваемость, смертность, рождаемость и т.д. абсолютные величины переводятся в относительные: интенсивные, экстенсивные показатели, показатели соотношения и наглядности.

Интенсивный показатель – характеризует частоту (распространенность, интенсивность, уровень) явления в среде, в которой оно происходит и с которой непосредственно органически связано. При вычислении интенсивных показателей необходимо знание 2х статистических совокупностей, одна из которых представляет среду, а вторая – явление. Среда продуцирует это явление. Интенсивный показатель может рассчитываться на 100 (%), 1000 (промилле), на 10000 (продецимилле), на 100000 (просантимилле) в зависимости от распространенности явления. Однако в практике здравоохранения существуют общепринятые положения. Так, общая заболеваемость, рождаемость, смертность, младенческая смертность всегда выражается в промилле (‰), а заболеваемость с временной нетрудоспособностью, летальность, частота осложнений рассчитываются на 100 (%).

Методика вычисления интенсивных показателей выглядит следующим образом:

Например: в деревне “М” проживает 9845 человек: из этого числа в течение года умерло 102 человека. Для вычисления коэффициента смертности необходимо в числитель поставить число умерших за год. а в знаменатель число всех жителей данного населенного пункта и умножить на 1000, т.е. :

‰, т.е. на каждую 1000 жителей умерли 10 человек

Экстенсивный показатель – характеризует распределение явления на составные части, его внутреннюю структуру или отношение частей к целому (удельный вес). При вычислении экстенсивных показателей мы имеем дело только с одной статистической совокупностью и ее составом. Экстенсивный показатель чаще бывает выражен в %, когда за 100 принимается целое явление.

Методика вычисления экстенсивных показателей проста:

Например: в отчетном году число всех заболеваний детей в детском саду составило 205 случаев, в т.ч. 72 случая энтерита. Доля (удельный вес) энтерита среди всех заболеваний составит:

В качестве примеров экстенсивных показателей, применяемых в здравоохранении, можно назвать структуру заболеваемости населения; распределение госпитализированных больных по отдельным нозологическим формам, лейкоцитарную формулу и т.д.

Экстенсивными показателями следует пользоваться для характеристики состава совокупности (явления) в данном месте в данное время. Экстенсивные показатели, характеризующие явления, совершаемые в разное время и в различных местностях, сравнивать между собой нельзя, т.к. они не могут характеризовать изменение явления, процесса в динамике.

Показатели наглядности – используются при сравнении однородных явлений, величин. Для этого одну из сравниваемых величин принимают за 100, остальные показываются в виде отношения к этой величине. В показатель наглядности можно преобразовать абсолютные величины, интенсивные показатели, средние величины, представленные как в статике, так и в динамике.

Методика вычисления показателя наглядности:

Пример: в населенных пунктах А., Б., В. с одинаковой численностью населения в течение года зарегистрировано острых респираторных заболеваний соответственно 2000, 1300 и 800 случаев. Количество ОРЗ в населенном пункте А. берется на 100%, тогда количество ОРЗ в населенном пункте Б. равно:

А в населенном пункте В. количество ОРЗ равно:

Полученные данные позволяют сделать вывод, что в населенных пунктах Б. и В., количество острых респираторных заболеваний меньше, чем в пункте А., а в населенном пункте В. – меньше, чем в пункте Б.

Показатели соотношения характеризуют отношения между разнородными совокупностями. Примером может служить показатель обеспеченности населения больничными койками, врачебными кадрами, средним медперсоналом. Например, обеспеченность врачами территории района Н., с численностью населения 40000 человек, при числе врачей 20 составляет:

Это значит, что на каждые 10000 населения района Н. приходится 5 врачей.

Для облегчения анализа статистического материала, полученные показатели изображают графически. Под графиками понимают условные изображения числовых величин и их соотношений при помощи различных линий, поверхностей.

При построении графических изображений необходимо соблюдать правила:

• вид графического изображения выбирается в зависимости от статистической величины;

• график строится в определенном масштабе с указанием единицы измерения статических величин;

• каждое графическое изображение должно иметь четкое, ясное, краткое название, отражающее его содержание, и порядковый номер;

• все элементы диаграммы (фигуры, знаки, окраска, штриховка) должны быть пояснены на самой диаграмме или в условных обозначениях (легенде);

• изображаемые графически величины должны иметь цифровые обозначения на самой диаграмме или в прилагаемой таблице.

В медицинской статистике используются диаграммы, картограммы и картодиаграммы.

Экстенсивные показатели, характеризующие структуру явления, изображают в виде секторной или внутристолбиковой диаграммы.

В секторной диаграмме окружность принимается за 100%, при этом 1% соответствует 3,6⁰ окружности. Затем 3,6⁰ умножают на число процентов каждого показателя и получают размер каждого сектора в градусах. При помощи транспортира на окружности откладывают отрезки (отсчет ведется от 0⁰), соответствующие величине каждого показателя. Найденные точки окружности соединяют центром круга. Отдельные секторы круга изображают составные части изучаемого явления.

Вместо секторной диаграммы можно применить внутристолбиковую диаграмму, в которой ширина и высота столбика берутся произвольно. Высота или ширина принимается за 100% и в соответствующем масштабе пересчитываются экстенсивные показатели (в %), составляющие в сумме 100%.

Интенсивные показатели, показатели соотношения и наглядности изображают в виде четырех основных типов диаграмм: линейной, столбиковой, картограммы и картодиаграммы.

Линейная диаграмма применяются для изображения частоты явления, изменяющегося во времени, т.е. изображения динамики явления (динамика численности населения, рождаемости, заболеваемости, смертности, температурная кривая и т.п.). Основой для построения линейной диаграммы является чаще всего прямоугольная система координат. Например, на оси абсцисс х откладывают равные по масштабу промежутки времени, а по оси ординат у – показатели заболеваемости туберкулезом. В тех случаях, когда на одной диаграмме изображено несколько явлений, линии наносят разного цвета или разной штриховки.

Радиальная диаграмма является частным видом линейной диаграммы, построенной на полярных координатах. Изображает динамику явления за замкнутый цикл времени (сутки, неделю, месяц, год и т.д.). Используется при изучении сезонного характера явления (заболеваемость, рождаемость, смертность).

Столбиковая диаграмма применяется для иллюстрации однородных, но не связанных между собой интенсивных показателей. Ими изображают статику явления: заболеваемость, смертность, инвалидность и т.д. При построении этого вида диаграммы рисуют столбики, высота которых должна соответствовать величине изображаемых показателей с учетом масштаба. Ширина всех столбиков и расстояние между ними должны быть одинаковыми и произвольными. Столбики на диаграмме могут быть вертикальными и горизонтальными (ленточными).

Картограмма – особая географическая карта, на которой отдельные территории заштрихованы с различной интенсивностью соответственно уровню интенсивного показателя. Каждой группе показателей дается условная штриховка или цвет, при этом степень интенсивности штриховки (или окраски) меняется по мере перехода от низких показателей к высоким.

Картодиаграмма – это сочетание географической карты с диаграммой, чаще всего столбиковой: столбики различной величины - соответственно показателю - рисуют на определенных территориях.

ТИПОВОЕ ЗАДАНИЕ

На основе приведенных в таблице данных:

1. Вычислить интенсивные (повозрастную и общую плодовитость) и экстенсивные показатели (распределение живорожденных по возрасту матери).

2. Свести полученные показатели в таблицу.

3. Изобразить графически относительные величины.

4. На основе анализа полученных показателей сделать соответствующие выводы.

Повозрастная численность женщин детородного возраста города М. и число живорожденных в каждой возрастной группе:

Возраст женщин	Численность женщин	Число живорождений
до 20 лет	1877	102
20-24	1520	245
25-29	1641	115
30-34	2250	57
35-39	2038	26
40-44	1685	4
45-49	829	1
всего	11840	550

Образец выполнения задания

I. Интенсивный показатель – это показатель частоты, отражает определенную закономерность распространенности явлений в общей среде, отношение явления к общей среде.

интенсивный показатель =

1.Плодовитость женщин в возрасте до 20 лет:

‰

2.Плодовитость женщин в возрасте 20-24 лет:

‰

3.Плодовитость женщин в возрасте 25-29 лет:

‰

4.Плодовитость женщин в возрасте 30-34 лет:

‰

5.Плодовитость женщин в возрасте 35-39 лет:

‰

6.Плодовитость женщин в возрасте 40-44 лет:

‰

7.Плодовитость женщин в возрасте 45-49 лет:

‰

8.Общая плодовитость женщин:

‰

II. Экстенсивный показатель – относительный показатель, характеризующий распределение явления внутри одной совокупности, указывает какую долю занимает данное явление в общей совокупности.

экстенсивный показатель =

1. Удельный вес живорожденных, родившихся у женщин в возрасте до 20 лет:

2. Удельный вес живорожденных, родившихся у женщин в возрасте 20-24 лет:

3. Удельный вес живорожденных, родившихся у женщин в возрасте 25-29 лет:

4. Удельный вес живорожденных, родившихся у женщин в возрасте 30-34 лет:

5. Удельный вес живорожденных, родившихся у женщин в возрасте 35-39 лет:

6. Удельный вес живорожденных, родившихся у женщин в возрасте 40-44 лет:

7. Удельный вес живорожденных, родившихся у женщин в возрасте 45-49 лет:

III. Сводная таблица относительных величин.

Возраст женщин	Интенсивный показатель (в ‰)	Экстенсивный показатель (в %)
до 20 лет	54,3	18,5
20-24	161,2	44,5
25-29	70,1	20,9
30-34	25,3	10,4
35-39	12,8	4,7
40-44	2,4	0,7
45-49	1,2	0,2
всего	46,5	100,0

IV. Графическое изображение интенсивного показателя.

Столбиковая диаграмма

Рис.1.Повозрастная плодовитость женщин детородного возраста.

V. Графическое изображение экстенсивного показателя.

Внутристолбиковая диаграмма

Рис.2. Распределение живорожденных по возрасту матери.

Секторная диаграмма

Рис. 3. Распределение живорожденных по возрасту матери.

ВЫВОД: Анализ интенсивных показателей повозрастной плодовитости женщин детородного возраста города М. показывает, что самый высокий уровень плодовитости приходится на возрастную группу от 20 до 24 лет – 161,2‰, что в 3,5 раз выше показателя общей плодовитости (46,5‰). Самый низкий уровень плодовитости приходится на возрастные группы от 40 до 44 лет – 2,4‰ и от 45 до 49 лет – 1,2‰, что во много раз ниже показателя общей плодовитости женщин (46,5%).

Оценивая экстенсивные показатели, можно сделать вывод, что наибольший удельный вес живорождений среди всех женщин детородного возраста приходится на возрастную группу от 20 до 24 лет – 44,5%. А наименьшая доля живорожденных приходится на возрастные группы от 40 до 44 лет – 0,7% и от 45 до 49 лет – 0,2%.

ТАБЛИЦЫ:

1. Виды относительных величин.

2. Графические изображения относительных величин.

МЕТОДИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА

ПРАКТИЧЕСКОГО ЗАНЯТИЯ

ДЛЯ СТУДЕНТОВ, ОБУЧАЮЩИХСЯ

НА СПЕЦИАЛЬНОСТИ «ЛЕЧЕБНОЕ ДЕЛО»

ПО ТЕМЕ:

”СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ.

МЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ И ОЦЕНКА

ДОСТОВЕРНОСТИ. ПРАКТИЧЕСКОЕ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В МЕДИЦИНЕ”

ЦЕЛЬ ЗАНЯТИЯ: овладеть методикой составления вариационных рядов и вычисления средних величин при малом (n30) и большом (n>30) числе наблюдений; овладеть методикой расчета ошибки и доверительных границ средних величин; научиться оценивать достоверность результатов исследования.

МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЗАНЯТИЯ:

1. определение исходного уровня знаний студентов;

2. разъяснение наиболее сложных для восприятия вопросов.

3. самостоятельная работа студентов: изучение типовых заданий, выполнение заданий.

ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ ТЕМЫ:

1. Вариационные ряды, виды, построение.

2. Средние величины, их виды, значение в медицине, ЗДО.

3. Средняя арифметическая величина, основные свойства. Методика расчета по среднеарифметическому способу.

4. Расчет средней арифметической по способу моментов.

5. Расчет средней арифметической в интервальном вариационном ряду.

6. Критерии разнообразия признака в совокупности.

7. Среднее квадратической отклонение, характеристика, способы расчета, значение. Правило трех сигм.

8. Коэффициент вариации, формула, значение.

9. Оценка достоверности результатов выборочного исследования.

10. Репрезентативность выборочной совокупности. Определение ошибок репрезентативности средних и относительных величин.

11. Определение доверительных границ средних и относительных величин. Понятие о вероятности безошибочного прогноза.

12. Достоверность разницы относительных и средних величин.

В медицине, в здравоохранении очень часто используются выражаемые числами признаки, которые могут принимать различные числовые значения у разных единиц совокупности, нередко повторяющиеся у нескольких единиц. Например, пульс, АД, температура тела, длительность временной нетрудоспособности, длительность пребывания в стационаре отличаются (варьируют) у больных даже с одним диагнозом.

Полученные при исследовании величины сначала записываются хаотично, т.е. в том порядке, как их получает исследователь. Ряд, в котором упорядоченно сопоставлены (по степени возрастания или убывания) варианты и соответствующие им частоты, называется вариационным. Отдельные числовые значения признака называются вариантами (V), а числа, показывающие, как часто эти варианты повторяются - частотами (Р), общее число наблюдений (n) равно сумме частот (n=P,  - знак суммы).

Вариационный ряд может быть простым или сгруппированным. Простой вариационный ряд составляется при малом числе наблюдений (n30), а сгруппированный - при большом числе наблюдений (n>30).

Построение вариационного ряда из отдельных вариант – это только первый шаг к осмыслению особенностей всей совокупности. Далее для обобщенной числовой характеристики изучаемого признака у совокупности обследуемых рассчитываются средние величины, достоинство которых заключаются в том, что одна величина характеризует большую совокупность однородных явлений.

Средняя величина – это число, выражающее общую меру исследуемого признака в совокупности.

Различают несколько видов средних величин: мода (Мо), медиана (Ме) и средняя арифметическая (М).

Мода (Мо) - наиболее часто повторяющаяся варианта, т.е. та, которой соответствует наибольшее количество частот (Р) вариационного ряда.

Медиана (Ме) - варианта, занимающая срединное положение в вариационном ряду. При нечетном числе наблюдений для определения медианы надо найти середину ряда – медианой будет центральная (срединная) варианта. При четном числе наблюдений за медиану принимают среднюю величину из двух центральных вариант.

Наиболее часто используется средняя арифметическая величина.

Средняя арифметическая имеет 3 основных свойства:

1. Занимает срединное положение в вариационном ряду. В строго симметричном ряду М = Мо = Ме;

2. Имеет абстрактный характер и является обобщающей величиной, вскрывающей то типичное, что характерно для всей совокупности.

3. Алгебраическая сумма отклонений всех вариант от средней равна нулю. Если сумма отклонений вариант от средней равна нулю, то средняя вычислена правильно. На этом свойстве основан расчет средней по способу моментов.

Основными способами расчета М являются:

1. среднеарифметический способ – применяется для вычисления средней арифметической простой и средней арифметической взвешенной;

2. способ моментов (условных отклонений) – используется в случаях, когда варианты состоят из многозначных чисел, а совокупность – из большого числа наблюдений.

Средняя арифметическая, которая рассчитана в вариационном ряду, где каждая варианта встречается только один раз (для всех вариант р=1), называется средней арифметической простой. Она определяется по формуле:

где М – средняя арифметическая, V – значение вариационного признака, n – общее число наблюдений

Если в исследуемом ряду отдельные варианты встречаются различное число раз (р1), то вычисляют среднюю арифметическую взвешенную. Расчет ее производится по формуле:

где Р – частота, n – сумма частот ( P).

При большом количестве наблюдений (n>30) число размеров вариант может быть очень большим, тогда рекомендуется размеры вариант объединять в группы. При составлении сгруппированного вариационного ряда необходимо:

1. определить количество групп в ряду;

2. определить интервал между группами по формуле: ;

3. определить середину интервала – полусумма первых значений соседних групп;

4. распределить изучаемую совокупность по группам;

5. составить графическое изображение вариационного ряда.

Пример определения средней арифметической в сгруппированном вариационном ряду представлен ниже.