69. Графические изображения. Виды графических изображений. Правила построения графических изображений. Применение в здравоохранении.

Графические изображения служат для наглядного представления статистических величин, позволяют глубже их проанализировать. Виды: 1) диаграммы (линейные, радиальные, столбиковые, внутристолбиковые, секторные, фигурные или объемные); 2) картограммы; 3) картодиаграммы. Правила: 1) каждое графическое изображение должно иметь название (обычно ставится под изображением), в котором указывается его содержание, время и место; 2) должно строиться по определенному масштабу; 3) для каждого графического изображения должны даваться пояснения (в виде условных обозначений) о примененной расцветке или штриховке. Применение: 1) линейные – для изображения динамики того или другого явления или процесса (рост населения мира, динамика детской смертности и др.); 2) радиальная (или полярная) диаграмма строится на системе полярных координат при изображении динамики явления за замкнуты й цикл времени (сутки, неделя, год); 3) столбиковая (прямоугольная) диаграмма – для изображения динамики или статики явления, а также для изображения структуры явления, например структуры заб-ти по классам (или группам болезней); 4) секторная диаграмма – для изображения структуры явления, например, структуры заб-ти или структуры причин смерти населения; 5) фигурная (объемная) диаграмма – на ней статистические величины изображаются в виде различных фигур (рост числа коек в виде схематических больничных коек, рост численности населения – в виде человеческих фигур и др.); 6) картограмма – это изображение статистических величин на географической карте (или схеме карты) – могут наноситься абсолютные данные или различные показатели, изображения – одной краской различной интенсивности, зависящей от частоты изображаемого явления; 7) картодиаграмма – это изображение на географической карте (или схеме карты) диаграмм различного рода.

70. Разнообразие признака в статистической совокупности. Критерии разнообразия признака, их практическое значение.

Критерии, характеризующие границы совокупности: 1) лимит (lim=Vmax/Vmin); 2) амплитуда (Am=Vmax-Vmin). Критерии, характеризующие внутреннюю структуру совокупности: 1) среднее квадратическое отклонение (σ), которое вычисляется по формуле при n≤ 30: σ=√∑d²/n-1, где d – разность между каждой вариантой ряда и средней арифметической (d=v-М); при n>30: σ=√∑d²p/n-1; среднее квадратическое отклонение м.б. вычислено также и по способу моментов по формуле: σ=√∑d²р/n х i² – (∑ар/n х i)², где ∑ар/n х i – 1 момент средней; ∑ар/n х i² – 2 момент средней; 2) коэффициент вариации (Сv=σ/M х 100%, при Сv < 10 – слабое разнообразие признака, Сv= 10-20% - среднее разнообразие признака, Сv > 20% - сильное разнообразие признака). Практическое применение среднего квадратического отклонения: 1) для определения типичности средней; 2) для определения стандартов; 3) для индивидуальной оценки уровней (например, физического развития).

71. Оценка достоверности средних и относительных величин. Критерии параметрического метода оценки достоверности рез-тов и методы их вычисления.

Достоверность – вероятность безошибочного прогноза с которой рез-ты исследования в выборочной совокупности можно перенести на генеральную совокупность. Мерой достоверности средней (или относительной) величины явл-ся средняя ошибка средней арифметической (m_M) или средняя ошибка относительной величины (m%). Достоверность разности между двумя средними величинами (М₁, М₂) или между двумя показателями (относительными величинами – Р₁, Р₂) определяется по формулам: t=М₁ – М₂ / √m²_M1+m²_M2 и t=Р₁ – Р₂ / √m²₁+m²₂. Достоверно, если t≥2 (р≥95%).

72. Взаимосвязь между явлениями. Корреляционная зависимость. Методы вычисления и оценка коэффициента корреляции. Применение в здравоохранении.

Различают две связи между явлениями (признаками): 1) функциональную (хар-ет строгую зависимость явлений); 2) корреляционную. Корреляционная связь (корреляция) проявляется лишь при массовом сопоставлении изучаемых явлений; хар-ен для социально-гигиенических процессов, клинической медицины и биологии. Корреляционная связь м.б. прямой и обратной, а по силе – сильной (0,7-1), средней (0,3-0,7) и слабой (о-0,3); связь может отсутствовать (0) или быть полной (1). Характер и сила связи определяется с помощью коэффициента корреляции. Методы вычисления: 1) способ квадратов (Пирсона) - r_xy= ∑ (d_x х d_y) / √∑ d²_x х d²_y, где х и y – признаки, между которыми определяется связь; d_x и d_y –отклонения каждой варианты от средней величины, вычисленной в ряду признака х и в ряду признака y; ∑ - знак суммы; 2) метод рангов (Спирмена) – применяется в случаях, где n≤ 30; ф-ла: ρ_xy = 1 - 6 х ∑ d²/ n(n² - 1), где х и y – признаки, между которыми определяется связь; 6 – постоянный коэффициент; d – разность рангов; n – число наблюдений. Для определения достоверности коэфф. корреляции: 1) вычисляется его ошибка – m_r=√1 - r²_xy / n – 2 (для способа квадратов), m_р=√1 - ρ²_xy / n – 2 (для корреляции рангов); 2) достоверность коэффициента корреляции – t = r_xy / m_r (для способа квадратов), t = ρ_xy / m_р (для корреляции рангов). Критерий t д.б. = или больше 3, что соответствует вероятности безошибочного прогноза (ρ) ≥ 99%.