Презентація на тему:
Основи біостатистики, її значення в практиці охорони здоров’я

Основи біостатистики, її значення в практиці охорони здоров’я

ПЛАН ЛЕКЦІЇ 1. Медична статистика як наука (визначення поняття, основні розділи та їх зміст) 2. Відносні та середні величини. 3. Оцінка достовірності результатів статистичного дослідження. 4. Динамічний аналіз. 5. Стандартизація. Кореляційний аналіз. 6. Графічні зображення в статистиці.

РОЗДІЛИ МЕДИЧНОЇ СТАТИСТИКИ 1) Загальна статистика (теорія статистики); 2) Статистика здоров’я населення; 3) Статистика охорони здоров’я.

Медична статистика – наука, яка вивчає здоров’я населення в залежності від соціально-економічних, санітарно-гігієнічних, культурних та медико-біологічних чинників і показники діяльності медичних закладів

Частота (виражена у відсотках) m/k-ої події X буде скільки завгодно близькою до її ймовірності р, якщо число випробувань необмежено зростає. ЗАКОН РОЗПОДІЛУ ВИПАДКОВИХ ВЕЛИЧИН Функція f(x), яка пов’язує значення Xi змінної випадкової величини з їх ймовірністю " P " , називається законом розподілу цієї випадкової величини. ЗАКОН НОРМАЛЬНОГО РОЗПОДІЛУ Ймовірність відхилення будь-якої варіанти Хi від центру розподілу (m), являється функцією нормованого відхилення (t) . ЗАКОН ВЕЛИКИХ ЧИСЕЛ

Види відносних величин Інтенсивні показники – показують частоту явища у середовищі Екстенсивні показники – показують питому вагу частини явища по відношенню до явища в цілому Показники співвідношення – показують відношення явища до середовища, яке не продукує дане явище Показники наочності

Інтенсивний показник Екстенсивний показник Показник співвідношення Показник наочності характеризує відношення кожної з порівнюваних величин до вихідного рівня, прийнятого за 100 %.

Середні величини застосовуються у медичній статистиці у 5-х основних напрямках: Для оцінки фізичного розвитку Для характеристики стану медичної допомоги населенню У санітарно-епідеміологічній службі У демографічних і соціально-медичних дослідженнях В експериментальних лабораторних дослідженнях

Для того, щоб середні величини мали об’єктивний характер, необхідно дотримуватися 2-х умов: однорідності сукупності, що вивчається; достатньої кількості спостережень.

Види середніх величин Середня арифметична – узагальнююча величина, яка одним числом характеризує явище, яке може мати безліч індивідуальних проявів Мода – варіанта, яка найчастіше зустрічається в статистичній сукупності Медіана – варіанта, яка займає серединне положення у варіаційному ряду

Медіана при непарній кількості спостережень Ме = при парній кількості спостережень Ме =

Способи обчислення середньої арифметичної Проста - М = Зважена - М = За способом моментів - М = А+ і

Властивості середніх величин 1. Середня займає серединне положення у варіаційному ряду М = М0 = Ме /строго симетричний ряд/ 2. Середня є узагальнюючою величиною і за нею не видні випадкові коливання, відмінності в індивідуальних даних 3. Сума відхилень всіх варіант від середньої дорівнює нулю ∑ /V - M/ = 0

Коефіцієнт варіації Коефіцієнт варіації – є відносною мірою різноманітності; це процентне співвідношення середнього квадратичного відхилення і середньої арифметичної величини. С = % С = 10 % низька різноманітність С = 10-20 % середня різноманітність С = 20 % висока різноманітність

Основні критерії достовірності (репрезентативності) Похибка репрезентативності (w) Довірчі межі Коефіцієнт вірогідності (критерій Ст’юдента) – достовірність різниці середніх або відносних величин (t)

Оцінка достовірності результатів дослідження Похибка середньої величини: mM = , якщо n > 30; mM= , якщо n ≤ 30. Похибка відносної величини: m% /або mp/= , якщо n>30; m% /або mp/ = , якщо n≤30

Оцінка достовірності різниці відносних та середніх величин t = - для середніх величин; t = - для відносних величин Різниця достовірна при t = 2 і більше, що відповідає ймовірності безпомилкового прогнозу Р = 95,5 % і більше.

Р ( -t < çXi-Mç < +t ) = 0.6827 Р (-2t < çXi-Mç < +2t) = 0.9545 Р (-3t < çXi-Mç < +3t) = 0.9973 ПРАВИЛО ТРЬОХ СИГМ: 99,7% всіх варіант нормально розподіленої сукупності знаходиться в межах M ± 3s

Динамічний ряд – це ряд однорідних статистичних величин, які показують зміну якогось явища у часі Простий динамічний ряд – виражений абсолютними величинами. Складний динамічний ряд – виражений відносними і середніми величинами

Показники динамічного ряду Абсолютний приріст – різниця між наступним і попереднім рівнями ряду Темп росту – відношення наступного рівня до попереднього рівня, % Темп приросту – відношення абсолютного приросту до попереднього рівня, % Показник наочності Абсолютне значення 1 % приросту

Методи стандартизації показників Прямий Непрямий Зворотній Використовуються у випадках, коли потрібно порівняти явище, яке вивчається у неоднорідних сукупностях

Етапи прямого методу стандартизації Обчислення інтенсивних показників Вибір і обчислення стандарту Обчислення “очікуваних” величин Обчислення стандартизованих показників Порівняння простих інтенсивних і стандартизованих показників

Кореляційний аналіз застосовується для визначення взаємозв’язку між явищами Кореляційний зв’язок буває: за характером – прямий і зворотній; за силою: сильний, середній, слабкий

Способи визначення коефіцієнта кореляції Метод рангів (Спірмена) Метод квадратів (Пірсона)

Оцінка сили і характеру кореляційного зв’язку

Види графічних зображень Діаграми Картограми Картодіаграми

Види діаграм Лінійні Радіальні Стовпчикові Внутрішньостовпчикові Секторні Фігурні Об’ємні

Загальні правила побудови графічних зображень кожне графічне зображення повинно мати назву, де вказується його зміст, час і місце; повинно будуватися у певному масштабі; для кожного графічного зображення повинно даватись пояснення про застосування забарвлення (у вигляді умовних позначень або штрихування).

Лінійна діаграма

Стовпчикова діаграма

Секторна діаграма

Радіальна діаграма

Картограма

Картограма

Картодіаграма

Картодіаграма

Місце нормального закону в біометричному аналізі ЦЕНТРАЛЬНА ГРАНИЧНА ТЕОРЕМА (Лаплас, 1812 р.) Один із основних постулатів ЦГТ : …закон розподілу суми великого числа нормованих випадкових доданків (= розподілів) практично поза залежністю від типу розподілу самих доданків наближається у міру росту числа доданків до нормального (гаусівського) розподілу

… середні великих випадкових вибірок, отриманих з однієї генеральної сукупності, будуть розподілені нормально, і незалежно від типу розподілу варіант у кожній вибірці... “Кожен впевнений в справедли- вості нормального закону: експериментатори – тому, що вони думають, що це математична теорема; математики - тому, що вони думають, що це експериментальний факт” Lipman Bers 1914 - 1993

А) існує також багато прямих прийомів та побічних оцінок, які дозволяють обійти складні процедури для визначення можливості включення тих чи інших даних в статистичний аналіз. Б) навіть у випадку доказаного відхилення досліджуваних експериментальних розподілів від нормального закону є по крайній мірі два шляхи його доцільної експлуатації:

1.- використання нормального закону в якості першого правдоподібного наближення. 2. - підбір такого перетворення досліджуваної випадкової величини, яке перетворює вихідний “ненормальний” ряд розподілу в «нормальний».

Дякую за увагу!