Розподіл ознаки в статистичній сукупності

Елементи, з яких складається сукупність, мають різні по величині значення ознаки, що вивчається, і кожне з цих значень зустрічається в групі з неоднаковою частотою. Присутність в сукупності будь-якої випадкової величини виражається мірою вірогідності, що дозволяє за допомогою теорії вірогідності визначити закономірності розподілу явища, що вивчається: Характер розподілу чітко видно тільки на чималій сукупності спостережень. Вивчаючи його, отримують важливу інформацію про закономірності, властиві тому або іншому явищу, а також можливість правильно вибрати статистичні критерії для узагальнення.

Розподіли, які спостерігаються в медичних, у тому числі і в соціально-гігієнічних дослідженнях, досить різноманітні за своїм характером. Розрізняють наступні основні типи розподілу: альтернативний; нормальний (симетричний) і асиметричний (правосторонній, лівобічний, двогорбий - бімодальний і ін.).

У соціально-гігієнічних дослідженнях дуже популярним у є альтернативний тип розподілу. Такий розподіл має тільки два протилежні значення ознаки (так, ні). Наприклад, результат лікування складається тільки з двох протилежних градацій: число померлих і число тих, хто вижили; за ознакою доношеності при народженні, розподіл складається також тільки з двох груп: числа доношених і числа недоношених; за ознакою успішності студентів розподіл складається з числа успішних і числа неуспішних і т.д.

Частіше за інші типи розподілу зустрічається нормальний (симетричний) розподіл. Зазвичай спостерігається нормальний розподіл при побудові рядів, варіантами яких є кількісні ознаки: зріст, маса тіла, рівень артеріального тиску, терміни госпіталізації і ін. При нормальному типі розподілу число випадків спостережень з різною величиною ознаки розташовується симетрично по відношенню до середини ряду: від меншого значення ознаки до більшого його значення. При цьому найбільше число випадків спостережень доводиться на середину ряду.

Зустрічаються явища, які розподіляються за типом асиметричного розподілу. При асиметричному розподілі найбільше число випадків спостереження скупчується не на рівні середини ряду, а зрушується у бік меншого значення ознаки (правостороння асиметрія) або у бік більшого значення ознаки (лівобічна асиметрія), або ж скупчується по кінцях ряду (двогорбий бімодальний розподіл).

Правостороння асиметрія характерна для розподілу такої ознаки, як число дітей в сім'ї або кратність випадків тимчасової втрати працездатності. Як відомо, в більшості сімей є 1-2 дитини. Із збільшенням числа дітей в сім'ях відповідно зменшується число сімей. Якщо проаналізувати ряд по кратності випадків непрацездатності у зв'язку із захворюванням протягом року, то він матиме вид правосторонньої асиметрії, оскільки основна маса тих, що працюють має мінімальне число випадків непрацездатності 1 - 2 (тобто значне число тих, що хворіють скупчується у найменшої градації даної ознаки).

Двогорбий - бімодальний розподіл має дві вершини. Як правило, такий ряд потребує додаткового аналізу. Двогорбий тип розподілу вказує, що сукупність неоднорідна. Наприклад, якщо включити в сукупність хлопчиків і дівчаток і зміряти їх зріст, то отриманий розподіл буде бімодальним.

1. Відносні та середні величини.

В медичній статистиці розрізняють: абсолютні, відносні та середні величини.

Основними в статистичних дослідженнях є відносні та середні величини.

Абсолютні числа в статистичній практиці відіграють важливу роль, проте в більшості випадків вони аналогічно мало спроможні, не достатньо наочні, а інколи і взагалі не придатні для порівняння, а саме порівняння – одне з найважливіших завдань статистичного аналізу.

Види відносних величин:

1. Інтенсивні показники – тобто показники, що характеризують частоту явища в середовищі (показники захворюваності, смертності, інвалідності тощо), як правило вони обчислюються з розрахунку на 1000, 10000, 100000 населення і вимірюються в проміле, продециміле.

2. Екстенсивні показники або показники структури, відношення частки явища до явища в цілому. Сума часток складає одиницю, або 100 %, визначаються, як правило, у відсотках, або долях одиниці (структура причин смертності, розподіл хворих за контингентами, віком, статтю, тощо).

3. Коефіцієнти співвідношення (співставляються дві не пов’язані між собою сукупності (показники забезпеченості населення ліжками, медичними кадрами. Використання ліжкового фонду, охоплення населення профілактичними щепленнями, рівень госпіталізації, тощо – обчислюються на 100, 1000, 10000, 100000.

4. Коефіцієнти наочності (коли одну величину із ряду приймаємо за 1 або 100, всі інші значення ділимо на цю величину, прийняту за основу і множимо на 100 (використовуються для порівняння статистичних показників охорони здоров’я за декілька років – (кількість лікарів, ліжок, інфекційних хвороб)).

За базову величину (основу) можна прийняти середню із даного варіаційного ряду чисел.

Деколи коефіцієнти наочності набувають своєрідної описової форми: наприклад, у 2005 р. у клініці зроблено стільки операцій на серці, скільки за попередні 5 років.

У статистиці розрізняють загальні коефіцієнти або показники і коефіцієнти спеціальні. Загальні характеризують явище в цілому (коефіцієнти народжуваності, загальної смертності, захворюваності, тощо. Їх ще називають „грубими”.

Спеціальні коефіцієнти використовуються для більш повного, поглибленого та диференційованого аналізу (показники захворюваності населення окремими хворобами, рівні смертності від окремих причин, показники повікової смертності).

Поряд з відносними у статистичному аналізі широко застосовується ще один тип похідних від абсолютних величин – це пересічні або середні величини.

Середні величини відіграють дуже важливу роль у статистиці, адже вони дають узагальнюючу оцінку статистичній сукупності.

Основна цінність середніх величин – це їх типовість – середня зразу дає орієнтацію, загальну характеристику явища. наприклад, середня тривалість лікування хворих у стаціонарі, середня вартість лікування 1 хворого.

Середня величина дозволяє одним числом охарактеризувати явище, яке може мати безліч індивідуальних проявів.

Пересічні величини застосовуються у медичній статистиці у 5-х основних напрямках:

1. Для оцінки фізичного розвитку, основних антропометричних ознак (зріст, маса тіла, окружність грудної клітки, спіро-, динамометрія, визначення станової сили). Розробка цих показників з визначенням регіональних стандартів має велике практичне значення для аналізу здоров’я населення, особливо дітей, фізкультурників і спортсменів, воїнів, осіб, що перебувають під диспансерним спостереженням.

2. Для характеристики стану медичної допомоги населенню. При проведенні аналізу амбулаторно-поліклінічного обслуговування користуються такими критеріями оцінки діяльності, як середня кількість звертань на 1 мешканця за рік, середня кількість випадків поліклінічного обслуговування за рік, пересічна кількість відвідувань на 1 звертання, пересічна тривалість 1 випадку непрацездатності і т.п.

3. У санітарно-епідеміологічній службі. Для характеристики санітарних умов проживання користуються даними про пересічну площу /кубатуру на 1 людину:

- середнє число кімнат у квартирі;

- середня кількість проживаючих у 1 кімнаті.

Епідеміолог визначає середнє кількість захворювань у вогнищі, середні терміни проведення дезинфекції, тощо.

4. У демографічних і соціально-медичних дослідженнях користуються такими показниками, як пересічна тривалість ймовірного життя, середній вік населення та середній вік померлих, середній численний склад працюючих і т.д.

5. В експериментальних лабораторних дослідженнях (середні значення температури тіла, числа дихальних рухів, серцевих скорочень (частота пульсу за одиницю часу, пересічні рівні вмісту різних елементів у крові, сечі, тканинах).

Як коефіцієнти так і пересічні величини являють собою ймовірнісні величини, але між ними існують суттєві відмінності.

По-перше, коефіцієнти характеризують лише альтернативну ознаку, тобто ту, яка може зустрічатися, а може й не мати місця (народження, смерть, захворювання, інвалідизація).

Пересічні ж величини характеризують ознаки, притаманні всім одиницям спостереження.

По-друге, коефіцієнти використовуються для вимірювання якісних (атрибутивних або описових) ознак, пересічні – для варіюючи кількісних ознак.

Для того, щоб середні величини мали об’єктивний характер, необхідно дотриматися 2-х умов:

- однорідності сукупності, що вивчається;

- достатньої кількості спостережень.

Перша може бути забезпечена шляхом порівняння ознак в якісно однорідних сукупностях, наприклад методично невірно вивчати фізичний розвиток взагалі, без врахування статі та віку, чи розрахувати пересічні терміни перебування хворих у стаціонарі без розподілу їх по окремих нозологічних формах.

Необхідне число спостережень слід визначати виходячи з величин середніх похибок.

Дата добавления: 2014-01-05