Этапы статистического исследования

Организация и проведение статистического исследования. Этапы статистического исследования изображение статистических данных. Медицинская статистика изучает : · здоровье всего населения и отдельных его групп путем исследования данных о его численности и составе, естественном движении, физическом развитии, заболеваемости и другом; этапы статистического исследования обнаруживает взаимосвязи показателей здоровя с разными факторами среды; · изучает данные о структуре, деятельности и кадрах лечебно-профилактических, санитарно-противоэпидемических заведений; · организацию и проведение лабораторно-клинических исследований с оценкой достоверности результатов наблюдений. Таким образом, медицинская статистика имеет своим заданием обоснования нормативно-организационных потребностей в предоставлении отдельных видов помощи, определении закономерностей уровня здоровя этапы статистического исследования населения и качества медицинской помощи, обобщения результатов деятельности учреждений, врачей, научных исследований. Разнообразные процессы в состоянии здоровя населения являются ее основным объектом. Для характеристики здоровя очень важными даны о заболеваемости населения в целом и отдельных его групп, об инвалидности инвалидизации. Они составляют основу для обоснования мероприятий, направленных на предупреждение и снижение заболеваемости. Санитарная характеристика населения состоит также из важных для оценки здоровья демографических показателей воссоздания — смертности, рождаемости, естественного движения, средней ожидаемой продолжительности надлежащей жизни. Да, демографические материалы о рождаемости и численности детей дошкольного и этапы статистического исследования возраста нужны для проведения активного патронажа, профилактических прививок, оздоровительных мероприятий и тому подобное. Этапы статистического исследования также есть материалы физического развития детей и подростков, рабочих, студентов и других групп населения. Организация охраны здоровя нуждается также в информации о количестве, полово-возрастной, профессиональный состав населения, размещения его по городам, сельской местности, этапы статистического исследования миграционных процессах. Нет ни одного вопроса в организации здравоохранения, при решенные которого возможно было бы обойтись без знаний медицинской статистики. Статистические данные являются важными в практике деятельности органов здравоохранения, они являются основой управления деятельностью лечебно-профилактических заведений и планирования профилактических оздоровительных мероприятий. Таким образом, медико-статистические материалы необходимы для обоснования лечебно-профилактической, этапы статистического исследования и противоэпидемической деятельности, для проведения оздоровительных мероприятий. При этом такие понятия, как заболеваемость, смертность, обеспеченность населения этапы статистического исследования помощью, эффективность медицинских мероприятий и другое, в которых изучение явлений проводится в количественном выражении, требуют специальных приемов, изучение которых также входит в предмет медицинской статистики. Методы медицинской статистики могут быть использованы также в научных исследованиях. Статистические приемы и методы широко используются при проведении лабораторно-экспериментальных, клинических, гигиенических, эпидемиологических и других исследованиях медицинских проблем. В медицинской этапы статистического исследования можно выделить следующие разделы: · статистика здоровья населениякоторая изучает данные о его численности этапы статистического исследования составе, естественном движении, физическом развитии, распространенности заболеваний и другом, связи этих явлений с разными факторами среды и организации медицинской помощи; · статистика системы здравоохранения — данные о сети и деятельности медицинских заведений; · статистика организации и этапы статистического исследования клинических и экспериментальных исследований, оценка медико-биологических данных. Целью любого этапы статистического исследования исследования является раскрытие сути массовых явлений, процессов, закономерностей. Определены закономерности хоть и базируются на индивидуальных характеристиках каждой единицы наблюдения, однако дают характеристику не каждой единицы, а касаются всей их совокупности. Конечно, если взять большое число этапы статистического исследования относительно рождаемости, можно обнаружить достаточно стойкое соотношение для конкретных исторических условий между числом рожденных мальчиков и девушек на 100 девочек рождается 104-106 мальчиков. Этапы статистического исследования проявляет себя только на большом этапы статистического исследования исследований. Таким образом, чтобы дать верную характеристику явления в целом, следует изучать не отдельные, единичные наблюдения, а использовать и обобщить всю совокупность фактов или достаточно большое их число. С помощью данного закона удается получить статистические показатели, которые воспроизводят объективные закономерности. Медицинская статистика базируется на экономической теории. Экономическая наука изучает и формулирует этапы статистического исследования общественного развития, которые этапы статистического исследования существенность явлений и процессов как в отрасли экономических отношений, так и в отрасли культуры, политики, здравоохранения. Опираясь на принципы и законы этих наук, статистика определяет количественные изменения конкретных массовых общественных явлений и обнаруживает свойственные им закономерности. Экономическая наука определяет те критерии группирования и классификации, с помощью которых статистика будет давать конкретную количественную характеристику общественных явлений. При выполнении медико-социальных исследований необходимым является сочетание знаний медицинской статистики и социально-экономических дисциплин. Например, при этапы статистического исследования медико-социальных исследований, изучении смертности, рождаемости, заболеваемости обязательным является группирование статистических материалов за основными социально-экономическими группами. Оценка экономической эффективности лечебно-профилактических мероприятий базируется на методах экономической науки. Статистическая методология использует диалектический метод познания, одна из потребностей которого заключается в рассмотрении всех явлений не изолировано, а во взаимосвязи. Количественная характеристика фактов должна проводиться на основе всей их совокупности, взятой во взаимосвязи. Другая черта диалектического метода познания — изучение всех явлений в непрерывном развитии, необходимость рассмотрения их не только во взаимосвязи, но и с точки зрения динамики, изменений, развития. Статистика стремится обнаружить в массе не только общие, типе для данного периода факты, но и одиночные, которые в дальнейшем могут стать типичными. Это определяется в законе перехода количества в новое качество, которое имеет большое значение для статистики, которая изучает количественную сторону массовых явлений жизни общества в неразрывной связи с их качественной стороной. Таким образом, теоретическими основами медицинской статистики является: · общая диалектика ; · экономическая наука; · медицинская наука; · общая этапы статистического исследования статистики. Ряд приемов, которые используют при проведении статистических исследований, формируют статистическую методологию. Необходимо отметить, что именно врачи должны изучать зависимость показателей состояния здоровья населения от факторов окружающей среды. Это обусловлено тем, что при объективном анализе количественных сторон деятельности людей, которых изучает медицинская статистика, при использовании каждого из статистических приемов необходимо учитывать качественные особенности явлений, которые изучаются. Не пропустить существенных разногласий в качественных особенностях объекта — главное при проведении медико-статистических исследований. Потому очень важным условием работы врача с количественными характеристиками этапы статистического исследования понимание специфичности признаков, которые изучаются. Медицинская статистика требует наличия соответствующих знаний при проведении группирований. Это дает возможность для их квалифицированного проведения и сопоставления качественно однородных групп, что в значительной степени повышает объективность получаемых результатов. Этапы статистического исследования однородность в каждой из сравниваемых групп нуждается группирование по наиболее существенным признакам. Необходимо избегать обобщений при неверных группированиях, осторожно относиться к сравнениям собственных исследований исследованиям других лиц, если недостаточно известны свойства данной группы. В медико-статистических исследованиях не должно быть существенных разногласий в качественных особенностях объекта, а также субъективных украшений в анализе собранных материалов. Нельзя также исключать одиночные или этапы статистического исследования новые наблюдения, которые больше подходят для исследования. Этапы статистического исследования следует изымать отдельные факты для обязательного доведения какой-то субъективной мысли. При изучении действия отдельных факторов на организм человека в определенной группе лиц необходимо для сравнения использовать этапы статистического исследования группу, контрольную, по возможности однородную с первой, за исключением тех этапы статистического исследования, действие которых изучается. Такой подход является важнейшим элементом достоверности последующих выводов. Разнообразие выводов многих работ, которые касаются статистической характеристики одного и того же явления, этапы статистического исследования, во-первых, с нетщательным образом составленным планом проведения исследования, его разработки, анализа количественных данных или влияния факторов социальной и окружающей среды. Никакой статистический метод не сможет компенсировать плохо спланировано статистическое исследование. Адекватный анализ результатов исследования зависит от объема наблюдений, потому достоверность выводов при данном их числе должна определяться обоснованными методами прикладной статистики. Если использованные статистические методы, в отличие от качественного логического анализа, не доводят существенность результатов, их достоверность, то необходимо провести исследование на большем числе наблюдений и проверить результаты. Организация медицинской статистики этапы статистического исследования Украине, ее правовое обеспечение. Организация информационного и статистического обеспечения системы здравоохранения, как и статистического обеспечения других отраслей народного хозяйства, базируется на следующих основных принципах: · централизовано руководство; · единственное организационное построение и методология; · связь органов статистики с органами государственного управления. Общая организация медицинской и государственной статистики в Украине. Государственный комитет статистики Украины является центральным органом исполнительной власти, которая обеспечивает функционирование общегосударственной системы статистической информации. Госкомстат в установленном порядке обеспечивает МОЗ Украины статистической, экономической и аналитической информацией. Вместе с тем, он согласовывает объемы ведомственной статистической отчетности. В пределах системы здравоохранения статистическая и аналитическая информация формируется от районного, городского к областному и общегосударственному этапы статистического исследования соответствующими заведениями медицинской статистики — районными, городскими и областными информационно-аналитическими отделами и центрами медицинской статистики. Организация статистического исследования на базе доказательной медицины. Основные понятия о этапы статистического исследования медицине. Первые статьи появились в Canadian Medical Association Journal в 1981 г. Процесс практического применения опубликованных в литературе данных В этом документе говорилось: «При повседневном использовании методов диагностики, лечения и прогнозирования ординаторы должны придерживаться просвещенного скептицизма». Он заключается в тщательном изучении актуальных научно-обоснованных данных, оценке их достоверности и практической значимости. Врач должен уметь четко формулировать клинический вопрос, осуществлять поиск ответа на него в медицинской литературе, проводить критическую оценку найденных фактов, определять возможность их использования при лечении конкретного больного и непосредственно применять найденные данные на практике. Тем временем группа ученых из университета МакМастер, в том числе Дебора Кук, Роман Йешке, Джим Нишикаву, Пэт Брилл-Эдвардса и Акбар Панджу, продолжала разрабатывать вопросы практического внедрения принципов ДМ и обучения ее основам. Медицина, основанная на доказательствах Evidence-based medicine- это совокупность методологических подходов к проведению клинических исследований, оценке и применению их результатов. В узком смысле «доказательная медицина» - это способ разновидность медицинской практики, когда врач применяет в ведении пациента только те методы, полезность которых доказана в доброкачественных исследованиях. Доказательная медицина — сознательное и адекватное использование лучших доказанных результатов клинических исследований в лечение конкретного пациента. Sackett et al, BMJ 1996 Проблема медицины, основанной на доказательствах, глубже, чем просто сбор, обработка и накопление информации. На самом деле можно говорить об изменении мировоззрения врача, о появлении нового врачебного кодекса, основанного на доказательствах. Однако доказательная медицина не ограничивается анализом результатов рандомизированных клинических исследований. Границы ее применимы к любой области медицинской науки, включая общие проблемы организации оптимальной системы здравоохранения Каковы предпосылки к прогрессивному развитию этого направления в последние 20 лет? Мы являемся свидетелями внедрения в медицину сложных технологий, точных методов диагностики; изменился не только характер информации, но и значительно возрос ее объем. Все это диктует закономерный переход к новому качеству медицинской практики, повышению ее эффективности. При этом имеются в виду как гуманистические аспекты этого направления, так и экономические, основанные на рациональном использовании национальных ресурсов, направленных на сохранение здоровья При подобном подходе важен баланс между экономикой, целесообразностью и гуманистическим направлением. Методом внедрения научных исследований в практическое здравоохранение является создание клинических руководств и протоколов ведения больных. Применение протоколов позволяет врачу осуществлять выбор терапии не на основании мнений, а на основании доказательств. В настоящее время в России идет разработка более тридцати протоколов ведения больных с самыми социально значимыми заболеваниями. В январе 2000 года Министерством здравоохранения РФ принят и ежегодно обновляется «Перечень жизненно необходимых и важнейших лекарственных средств», созданный экспертами преимущественно на основе системы доказательств. «Перечень жизненно необходимых и важнейших лекарственных средств» и «Федеральное руководство по использованию лекарственных средств» являются звеньями одной цепи: первый документ носит регламентирующий характер, второй - рекомендательный. Наиболее «читаемые» научные публикации представлены в описательных обзорах, которые часто отражают позицию автора по конкретной проблеме. В противоположность этому систематизированные обзоры представляют собой серьезные научные исследования. На их основе обычно проводится мета-анализ - обобщение и статистический анализ результатов отдельных клинических исследований. Систематизированный обзор и мета-анализ, как любое научное исследование, требует четкого планирования. На этом этапе необходимо сформулировать цель анализа, определить критерии отбора научных исследований, методы статистического анализа, методологию поиска информации и т. Информация о контролируемых рандомизированных исследованиях этапы статистического исследования в электронных базах данных,- Этапы статистического исследования, Cochrane Controlled Triels Register и др. Одним из ключевых моментов таких исследований является их достоверность. Нередко в медицинской литературе сообщается о больших и трудоемких иследованиях, результаты которых при внимательном рассмотрении нельзя счиать достоверными. Это связано с недооценкой значения выполнения совреенных методических требований к научным клиническим исследованиям. Одним из таких требований является проведение контролируемых клинических испытаний - ККИ Controlled Clinical Trials, ССТ. ККИ являются наиболее научно обоснованным способом получения достоверных результатов. При их проведении используются методы контроля, позволяющие получать объективные данные: сравнительные исследования Comparative Study ; рандомизация Randomization ; ослепление исследования Blinding Masking. Человек с трудом оценивает высоту музыкального тона, но может услышать малую разницу между близкими тонами. Этот психофизиологический пример иллюстрирует фундаментальную проблему, решенную в ККИ, - проблему сравнения, контроля и стандарта для оценки результатов метода. В методологии науки такая классическая организация эксперимента имеет название метод единственной разницы. Если создать в двух случаях абсолютно одинаковые условия, то должны наблюдаться одинаковые результаты в пределах точности измерения и поддержания одинаковых условий. Если изменение условия приводит к изменению результата в одном случае по сравнению с другим, то этот результат можно связывать с измененным условием. Принципиально важно, что такой эксперимент дает основание для оценки связи измененного условия и полученного результата как причинной связи. Вторым достижением методологии ККИ является стремление исключить влияние внешних незаданных условий на этапы статистического исследования, т. Таким методом является рандомизация. Рандомизация настолько важна, что рандомизированные контролируемые исследования РКИ этапы статистического исследования вершиной методологии, лучшим стандартом клинических испытаний. Без рандомизации группы могут быть и обычно бывают неоднородными по каким-то признакам. Из-за этих различий результаты нельзя уверенно связывать именно с используемым воз-. Создание РКИ как метода клинического исследования стало возможым только 50 этапы статистического исследования назад, когда были сформированы представления о причинности болезней и разработаны статистические концепции и способы рандомизации. Несмотря на популярность рандомизации, ее суть нередко понимают неверно и вместо случайного распределения пациентов используют упрощенные способы по алфавиту имен, датам рождения, дням недели и ТА и даже произвольное распределение пациентов в группы. Такая « псевдорандомизация» не приводит к ожидаемым результатам. Признанными методами рандомизации являются использование таблиц случайных чисел и более сложных методов. Компьютерная программа генерирует случайную последовательность распределения этапы статистического исследования по группам, подобную последовательности в таблице. Чтобы уменьшить разницу между очевидно различающимися группами пациентов, включаемых в исследование, используют метод этапы статистического исследования stratificationили стратификационной рандомизации. Например, если на результат исследования может повлиять один из заданных параметров возраст, уровень артериального давления, перенесенный инфаркт миокарда и др. Рандомизацию проводят так, что случайное распределение препарата происходит в каждой подгруппе. Любой из участников испытания, невольно или преднамеренно, может исказить данные и повлиять этапы статистического исследования самым на результат исследования. Например, пациент, знающий, что он получает активный препарат, может более целенаправленно искать у себя признаки улучшения этапы статистического исследования давать «позитивную» интерпретацию настоящим или мнимым изменениям в своем состоянии. Или врач-исследователь, заведомо убежденный в преимуществах одного из сравниваемых видов лечения, может субъективно трактовать те или иные наблюдения. ККИ стали моделью, в которой этапы статистического исследования были четко распределены исследуемые метод лечения прием, маневр, воздействие и его контекст. Следствием этого понимания стало применение ослепления и плацебо-контролируемых исследований. Золотым стандартом клинических исследований является проведение рандомизированного двойного слепого сравнительного исследования. Клинические исследования могут быть ретроспективными и проспективными. В проспективных иследованиях Prospective study вначале составляется план исследования, этапы статистического исследования порядок сбора и обработки данных, а затем проводится исслеование по этому плану. Понятно, что в полной мере контролируемыми исследованиями являются пропективные исследования. Отношение к анамнестическому историческому контролю в настоящее время этапы статистического исследования. Доказательная медицина не отрицает традиционного стиля медицинской практики, основанного на традиционных представлениях, она только обращает внимание на качество доказательств различных исследований. В дальнейшем при анализе полученных результатов исследований применяют шкалу оценки доказательств: Доказательства убедительны : есть веские доказательства в пользу применения данного метода В: относительная убедительность доказательств : есть достаточно доказательств в пользу того, чтобы рекомендовать данное предложение. Достаточных доказательств нет : имеющихся доказательств недостаточно для вынесения рекомендации, но рекомендации могут быть даны с учетом иных обстоятельств. Достаточно отрицательных доказательств : имеется достаточно доказательств, чтобы рекомендовать отказаться от применения данного метода в определенной ситуации. Веские отрицательные доказательства : имеются достаточно убедительные доказательства того, чтобы исключить данный метод из рекомендаций. Одним из принципиальных моментов исследования в области доказательной медицины является оценка эффективности и безопасности метода лечения. Контролируемые рандомизированные клинические испытания имеют определенные ограничения. Группы больных, которые включаются в исследования, обычно не полностью соответствуют нозологической популяции пациентов. Например, эффективость антигипертензивных средств обычно изучается у пациентов с мягкой или умеренной гипертонической болезнью и, соответственно, остается неустановенной у больных тяжелой вторичной гипертонией. В большинстве исследований критериями исключения являются детский или старческий возраст, беременность, сопутствующая тяжелая соматическая па тология. При наличии «жестких» критериев отбора этапы статистического исследования нозологичес кая популяция может существенно сократиться. Следует учитывать гетерогенность, присущую любому из патологических состояний, поэтому результаты клинических исследований обычно имеют невысокую статистическую достоверность. Поэтому, если в отношении лечебного метода существует этапы статистического исследования неопределенность, любые его эффекты на смертность или основные тяжелые исходы заболевания, скорее всего, будут практически неопределенными или только умеренными по своей выраженности. Очевидно, что доказать достоверность таких терапевтических эффектов можно только тогда, когда любые ошибки при их оценке будут намного меньше, чем заслуживающий внимание эффект. Единственным способом уменьшить такие случайные ошибки является увеличение количества исследований, проведение крупномасштабных международных исследований, с последующим проведением мета-анализа. Данные, полученные в крупном международном исследовании, имеют большую практическую значимость и в силу того, что они применимы к более широкому региону. При этапы статистического исследования следует учитывать, что даже почти полное сведение на нет случайных ошибок не может гарантировать достоверность оценки при допуении системных ошибок. Риск такой ошибки этапы статистического исследования велик, если прогноз пациентов, исключенных из одной группы, отличается от прогноза пациентов, выбывших из другой группы. Результаты такого исследования рекомендуется анализировать по группам на количестве больных из числа рандомизированных в исследовании - этапы статистического исследования anatysis ITT. При оценке частоты некоторых очень специфических и редких побочных эффектов более предпочтительным может быть их анализ только у тех пациентов, кто действительно получал лечение без учета выбывших досрочно по разным причинам - comptiers - onfy analysis CO. Таким образом, до проведения клинического исследования должен быть составлен план статистического анализа Statistical Analysis Plan - документ, который содержит подробное описание принципиальных подходов к анализу результатов и детальное описание методов выполнения статистического анализа первичных основных и вторичных дополнительных переменных, а также других данных. Проспективные исследования ограничены во времени, и поэтому редко встречающиеся явления можно оценить только ретроспективно. Проводя проспективные исследования, мы невольно и сознательно создаем ситуацию эксперимента, что в определенной мере искусственно. Наблюдение за пациентом в реальной жизни всегда намного богаче, при этом можно выявить новые неожиданные явления. Обычная этапы статистического исследования практика наблюдения за пациентом всегда включает ретроспективный анализ в комплексе с проспективным наблюдением. Тем не менее, существует неизбежное противоречие между доказательными выводами относительно эффективности лечения при различных типах течения заболевания, которых ждут от испытаний врачи и пациенты, и ненадежными данными, которые могут быть получены в результате анализа исходов в отдельных подгруппах. Несмотря на то, что критический подход к результатам исследований диктует необходимость ориентироваться на ясные измеримые эффекты, нельзя пренебрегать тем, как пациент сам оценивает изменение своего качества жизни под влиянием этапы статистического исследования. Таким образом, клиническое наблюдение проверяется контролируемым исследованием, а эксперимент - клинической практикой. Для отечественных врачей планирование и проведение исследований по правилам качественной клинической практики ICH-GCP с рядом больших организационных и финансовых трудностей. Однако принципиальное возражение вызывают исследования, в которых вообще пренебрегают основными требованиями качественной клинической практики. Главное в критическом подходе - использовать на практике только сведения, полученные в ходе правильным образом организованных клинических исследований. Сегодня существуют различные взгляды на медицину, основанную на доказательствах. Имеется достаточно много критиков этого подхода. Например, в США доказательную медицину часто сравнивают с поваренной книгой, в которой содержатся рецепты лечения больных. С другой стороны, радикальные сторонники медицины, основанной на доказательствах, доводят до абсолюта значение рандомизированных контролируемых исследований. Конечно, истина находится посередине. Современная медицина приближается к точным наукам, однако все равно никогда ей не станет, поэтому индивидуальный опыт и личность врача всегда имели и будут иметь важное значение. Клиницист, не использующий результаты контролируемых рандомизированных клинических исследований, подобен капитану, плавающему без компаса и карты. Вместе с тем врач, слепо следующий стандартам и не имеющий собственного клинического опыта, не учитывающий индивидуальные особенности пациента, похож на человека, путешествующего по карте. Клиническое исследование, выполненное без соблюдения требований ICH-GCP, не является доказательным, научно обоснованным для оценки эффективности и безопасности, а отражает лишь субъективное отношение автора к рассматриваемому явлению, чаще всего с учетом уже известных данных авторитетных научных исследований. Золотым стандартом является клиническое исследование, выполненное в соответствии с правилами ICH-GCP. Наконец, как оказалось, качество клинического исследования тесно связано с соблюдением этических норм, т. Современная ситуация развития доказательной медицины Доказательная медицина п озволяет дополнить интуицию и этапы статистического исследования врача, мнения авторитетных экспертов и рекомендации популярных руководств и справочников новейшей и достоверной информацией о наиболее эффективных, безопасных и экономичных современных подходах к лечению на государственном, региональном, популяционном, субпопуляционном индивидуальном уровнях, способствуя выбору оптимального варианта решения в каждом конкретном случае. При этом очень важны предпочтения самого пациента. Для минимизации смещения необходимо приблизить обзор к доступным доказательствам с помощью научно-систематического подхода, получившего название мета-анализа и мощное развитие в работах Ассоциации Кохрана. Это позволяет использовать общее доказательство вместо отдельных по каждому из групповых испытаний, хотя бы они и отличались лучшим планированием. Статистическое исследование требует этапы статистического исследования подготовки для проведения его на высоком научном уровне. Статистическое исследование — это научно-организационный процесс, в котором по единственной программе проводится наблюдение за определенными явлениями и процессами, сбор, регистрация первичных данных, их обработка и анализ. Любое исследование начинается с учета фактов и сбора первичного материала, который в зависимости от цели и задания работы может быть разносторонним по своему содержанию и способами получения. Например, для изучения численности и составлю население нужны переписи населения. Для изучения распространенности заболеваний этапы статистического исследования учет и регистрация отдельных заболеваний в лечебно-профилактических заведениях. Получить систематическую информацию о деятельности лечебно-профилактических заведений возможно этапы статистического исследования при организации в них надлежащего учета соответствующих данных. Следовательно, заданием статистического исследования является сбор объективной, достоверной и полной по объему базисной информации. Процесс статистического исследования можно разделить на этапы: · составление плана статистического исследования, разработка его программы; · регистрация и сбор статистического материала; · разработка и сводка данных; · статистический анализ; · внедрение результатов исследования в практику. План и программа статистического исследования Статистическое этапы статистического исследования всегда проводится за определенным планом, который включает как программные, так и организационные вопросы и определяется заданием статистического наблюдения, которое должно обеспечить полную и разностороннюю характеристику исследуемого явления. Таким образом, составление плана исследования предусматривает решение ряда организационных вопросов, которые заключаются в формулировке цели, заданий исследования, выборе объекта и единицы наблюдения, места и срока проведения исследования, источников получения информации, формы практической реализации, а также методов статистического исследования. При подготовке наблюдения, кроме цели, необходимо определить, что именно подлежит обследованию — установить его объект, то есть статистическую совокупность лиц или явлений, что состоит из единиц, фактов, которые подлежат изучению. Да, например, это может быть совокупность физических лиц больные, умершиефункциональных единиц кровати в больницы, стационарыконтингентов, которым присущие определенные явления неработоспособные рабочие и др. Объект статистического наблюдения должен иметь границы определенной для изучения совокупности. Да, например, к проведению статистического исследования деятельности лечебно-профилактических заведений нужно определить, деятельность каких заведений будет изучаться. Они регламентируются заданиями исследования. При изучении распространенности заболеваний этапы статистического исследования смертности населения также необходимо очертить границы данной совокупности — среди каких групп населения это явление должно изучаться. Если не определить точно объект и границы исследования, то получены данные не дадут полного представления об уровне и составе явления. При проведении переписи населения объектом исследования будет совокупность лиц, которые живут постоянно на определенной территории. При этом важно знать, кого переписывать: население, которое фактически живет на момент переписи, живет ли которое постоянно. Да, данные о численности фактического населения важно знать для этапы статистического исследования разных видов обслуживания, в том числе медицинского, а этапы статистического исследования населения, которое живет постоянно, — для определения состава разных контингентов например, детей дошкольного или школьного возраста для определения обеспеченности их школами и детскими заведениями. Таким образом, выбор и определение объекта зависит от цели и заданий статистического наблюдения. Вместе с определением объекта нужно определить единицу наблюдения. Единица наблюдения единица учета — это составная часть статистической совокупности отдельная личность, отдельное явлениесоставной элемент объекта, которому присущие этапы статистического исследования, что подлежат регистрации изучению пол, возраст, масса тела при рождении, стаж, результат лечения, срок пребывания в стационаре и другое. Она должна быть четко определенная: да, при изучении заболеваемости единицей наблюдения может быть как больной человек, так и отдельное заболевание в зависимости от определенных задания и цели исследования. При изучении заболеваемости по данным обращений к амбулаторно-поликлиническим этапы статистического исследования за единицу наблюдения берут только первичное посещение. При определении числа новорожденных учитывают только рожденных живыми. Однако иногда бывают специальные указания относительно выбора единиц исследования. От верного выбора единицы исследование зависит качество полученных материалов та возможность их использования для анализа. При составлении плана статистического исследования отрабатываются не только формы учетных документов и правила их заполнение, но и решаются вопросы о том, кто будет их заполнять, контролировать правильность и полноту собранных данных, а также другие организационно-методические вопросы, которые относятся к сбору статистических материалов. Таким образом, на первом этапе назначаются исполнители и складывается смета. Методы виды исследования В зависимости от характера проведения наблюдения по времени различают наблюдение текущие, периодические и одновременные. Если сбор материала проводится систематически, с постоянной регистрацией фактов при их возникновении, то это будет текущее наблюдение. Если оно проводится регулярно, но не постоянно, тогда это будет периодическое наблюдение. Текущее статистическое исследование — это выявление явлений, которые быстро изменяются на протяжении времени и являются непрерывным процессом, который нуждается в текущей этапы статистического исследования. Таким методом определяется заболеваемость отдельных групп, рождаемость, смертность населения и другое. Одновременные наблюдения отображают состояние явления на определенный момент времени, которое называется критическим моментом наблюдения. Примером может быть перепись населения или перепись лиц, которые обратились к поликлинике на определенный момент времени, перепись кроватей, заведений здравоохранения, хронометраж работы врачей или средних медицинских работников и другое. Такие наблюдения показывают статику явлений, изменение которых на протяжении времени идет относительно медленно. При необходимости используются сочетания обеих форм статистического исследования. Да, данные о количестве и структуре заведений здравоохранения собираются одновременным этапы статистического исследования, а об их деятельности — путем текущего учета. С точки зрения полноты учета фактов наблюдения статистические исследования разделяются на сплошных и несплошных частичные. Сплошное исследование охватывает все единицы наблюдения, этапы статистического исследования входят в состав совокупности, которая изучается генеральная совокупность. Это нужно в случае необходимости установления абсолютных размеров явлений численность населения, количество кроватей, больных СПИДОМ и др. Проведение такого исследования — это очень громоздкий, экономически невыгодный метод, который нуждается в значительных расходах. Разработка материала обычно требует много этапы статистического исследования, хоть, на первый взгляд, метод наиболее достоверен. Если сплошное наблюдение невозможно, нецелесообразное ли, нужно проводить несплошное выборочное. Оно не требует полного учета всех единиц совокупности, а удовлетворяется определенной частью. При изучении этой части материала есть возможность получить этапы статистического исследования выводы, которые с достаточной достоверностью могут быть распространены на всю совокупность. Несплошное исследование может этапы статистического исследования монографическим, основного массива, выборочным. Монографическое описание используется для детальной, углубленной характеристики типичных единиц совокупности, для изучения развития того или другого заведения, причин, которые способствуют его успехам или предопределяют недостатки. Детальное описание работы отдельных типичных или передовых лечебно-профилактических заведений имеет значение для обобщения и формирования элементов передового опыта и его распространения. Использование метода основного массива позволяет изучать объекты, которые сосредоточивают большинство единиц наблюдения. Например, если известно, что основная часть больных туберкулезом 80-90 % лечится в двух специализированных клиниках города, то исследование организации медицинской помощи данным контингентам проводится в указанных больницах. Недостаток метода этапы статистического исследования в том, которое остается неизученной некоторая частица больных и результаты могут отличаться от тех, которые этапы статистического исследования для основного массива. Выборочным называется исследование, при котором характеристика всей совокупности фактов дается за некоторой их частью, которая отобрана случайным путем. Выборочный метод, как один из видов несплошного исследования, возможный при условии, если выборочная этапы статистического исследования будет репрезентативна относительно генеральной в количественном и качественном плане, то есть, если определена достаточность числа случаев, которые подлежат учету, и воспроизведено в выборочной совокупности все разнообразие явления, которое изучается. В таком случае результаты могут быть распространены на генеральную совокупность. Репрезентативность выборочной группы достигается правильным отбором единиц наблюдения. Важно, чтобы каждая единица всей совокупности имела одинаковую возможность угодить в выборочную совокупность. Кроме того, важной является ее качественная характеристика, что может быть обеспечен методом типологического отбора. Его суть заключается в том, что вся совокупность делится на несколько однотипных групп, из которых отбираются единицы наблюдения. Да, например, при изучении заболеваемости городского населения необходимо выделить территориальные единицы районы. В типологически отображенных группах возможно проводить отбор единиц наблюдения пропорционально или непропорционально согласно с размером каждой группы. Выбор единиц наблюдения может быть проведен методами: · случайного отбора — жеребьевка, лотерея, механический отбор в случайном порядке и другое; · механического отбора — согласно с определенной численностью совокупности по определенному принципу каждый пятый, десятый или др. Чаще всего в выборочных статистических исследованиях используются комплексно разные способы отбора, которые обеспечивают высокую достоверность результатов. Выборочное исследование требует меньше времени, кадров, средств, может быть глубже по программе, которая является преимуществом перед сплошным исследованием. Выборочная совокупность всегда будет отличаться от генеральной этапы статистического исследования, исчерпывающейно есть методы, которые позволяют установить степень разногласий их количественных характеристик и границы возможных колебаний показателей при данном числе наблюдений. Объем выборки, то есть достоверная численность единиц наблюдения при разных методах отбора, рассчитывается по-разному. Число наблюдений при этом играет важную роль. Чем большее число наблюдений, тем точнее отображается генеральная совокупность и меньшие размеры достоверной погрешности. Приведенные методы позволяют с достаточной степенью достоверности отобрать для изучения необходим объем наблюдений. Повторный или безповторный отбор определяется возможностью многократного или однократного участия в этапы статистического исследования выборочных групп каждой из единиц наблюдения. Таким образом, выборочный метод при верной его организации и проведении — это наиболее совершенный вид несплошного наблюдения. Методы учета этапы статистического исследования сбора медико-статистической информации В статистическом исследовании могут быть использованы разные методы: · непосредственная регистрация; · этапы статистического исследования учет; · выкопировки; · опрос; · анкетирование. При непосредственном учете фактов необходимые статистические данные получают путем особенного учета единиц совокупности — обзора, измерения, взвешивания и записываются на индивидуальные карты наблюдения. Документальный учеткак первичный, основывается на систематической регистрации фактов, например, в лечебно-профилактических заведениях. Такие данные из разных официальных документов выкопировывают в карту для изучения. Выкопировки данных в разработанный статистический документ может быть применено, например, для получения информации о составе лиц, которые обращались за медицинской помощью, о самих медицинских заведениях, их деятельности, кадрах и по другим вопросам в соответствии с программой разработки. Использование технических средств учета медицинской информации и ее централизация оптимизируют механизмы ее последующей обработки и анализа. Сбор медико-статистической информации путем опроса проводят экспедиционным этапы статистического исследования корреспондентским методами, саморегистрацией. При экспедиционном методе исследователь опрашивает больного и с его слов самостоятельно заполняет карту исследования, которое обеспечивает контроль за правильностью ответов. При саморегистрации лицо, которое обследуется, заполняет карту самостоятельно. При корреспондентском методе исследователь рассылает карты для обследования с соответствующими указаниями к их заполнению. Имея заполненные карты с ответами на вопрос респондент отсылает их по адресу исследователя. Анкетный метод используется при невозможности посредственного наблюдения за исследуемым явлением. Анкеты рассылают конкретным лицам, однако их ответы бывают неполные, неточные. Недостатком этого метода является то, что правильность заполнения анкет зависит от понимания сформулированных вопросов. Потому анкетный метод используется в качестве вспомогательный к другим, при отсутствии ли более надежных способов получения данных. Этапы статистического исследования он бывает целесообразным в социологических исследованиях. Выбор методов опроса определяется заданием и программой наблюдения. Наиболее надежным экспедиционный, но он нуждается в наибольших расходах. Способ саморегистрации менее расходный, потому его используют при возможности заполнения карт лицами, которые подлежат обследованию. Этот метод часто используют при переписях. Корреспондентский способ нуждается в наименьших расходах, но не всегда полученные за его помощью даны достоверные. Он может быть использован в качестве вспомогательный учитывая этапы статистического исследования субъективность, неточность. Одновременно с разработкой методов сбора материала проводится подготовка к группированию и сводке данных. Группированием в этапы статистического исследования называется деление единиц совокупности на однородные части по существенным признакам. Его задание заключается в том, чтобы разъединить факты, которые изучаются, на отдельные качественно однородные части, которые являются необходимым условием для определения обобщающих показателей. Планом статистического исследования должно быть предусмотрено, на какие группы нужно разделить явление. Смысл такого деления совокупности на качественно однородные группы заключается в необходимости показать их особенности, связь с другими, взаимную зависимость. Так, при изучении заболеваемости этапы статистического исследования нозологическими формами, больные в этих группах качественно неоднородные: деть, молодежь, лица преклонных лет, потому этапы статистического исследования группу заболеваний необходимо разделить еще на качественно более однородных — за статью, возрастом и другие. Принцип группирования статистического материала должен определять врач, который хорошо знает его методологический базис. Признаки единиц совокупность, которая лежит в основе группирования, называется сгруппированной. Они бывают вариационными количественными имеют количественное определение. Вариационное группирование проводится за числовыми значениями признаков группирование этапы статистического исследования по возрасту, сроком заболевания, пребывания в постели, детей за массой тела, ростом и тому подобное. Качественно определенные признаки называются атрибутивными: деление больных за группами заболеваний, населения за статью, профессией и тому подобное. При группировании по этапы статистического исследования признакам, которые не имеют количественного выражения, число групп обусловлено самим признаком пол, профессия, заболевание. При проведении статистического группирования можно этапы статистического исследования однородную группу мужчины разделить на возрастные группы по вариационному признаку — это будет комбинационное группирование. Выбор этапы статистического исследования признаков базируется на трех основных правилах: в основу группирования необходимо положить наиболее существенные признаки, которые отвечают заданием исследования; при выборе групповых признаков нужно выходить из конкретных условий, в которых реализуется этапы статистического исследования явление; при изучении явления, на которое влияет несколько разных факторов, группирование необходимо этапы статистического исследования не за одной, а несколькими признаками комбинационно. Группирование являет собой основу сводки этапы статистического исследования материала и при условии соблюдения всех правил позволяет сделать верные выводы и определить определенные закономерности, что присущие для подопытной совокупности. Группирование необходимо отличать от классификации, в основу которой положено этапы статистического исследования явлений и объектов на определенные группы, классы на основе их типичности и разницы. Основой классификации является качественный признак. Классификации стандартны и неизменны на протяжении длительного периода времени, определяются и корректируются органами этапы статистического исследования и международной статистики. Классификации единственны для любого исследования и часто являются основой группирований. На первом этапе разрабатываются программы статистического наблюдения, разработки и сводки статистического материала, анализа данных. Программа наблюдения — это перечень зафиксированных в учетном документе признаков, которые характеризуют каждую единицу наблюдения. Она должна отвечать таким требованиям: иметь в составе перечень только существенных признаков, которые отображают исследуемое явление, его тип, черты и свойства; точность формулировки и логический порядок. Вопросы о признаках, которые будут изучаться, решается после определения единицы с учетом заданий исследования. Да, при изучении заболеваемости, программными признаками могут быть пол, возраст, вредные привычки, дата обращения за медицинской помощью, стаж работы, ее место и другие. Важное значение имеет формулировки программных вопросов, их четкость и однозначность трактовок. Они могут быть представлены в виде закрытых вопросов — альтернативных да, нетили с выбором вариантов трех и больше ответов. На открытые вопросы "Укажите Ваши замечания относительно работы отделения:" респондент этапы статистического исследования дать любой ответ. Для обеспечения однообразия данных, которые регистрируются относительно каждой единицы наблюдения, программа наблюдения оформляется в виде учетного документа. При этапы статистического исследования статистического исследования источниками информации могут быть официальные отчетно-учетные или специально разработаны учетные документы. Если программа исследования не выходит за пределы существующих официальных отчетно-учетных документов статистический талон для регистрации заключительного диагноза, врачебное свидетельство о смерти, талоне амбулаторного пациента и другомто после разработки для составления отчета лечебно-профилактического заведения их можно использовать для прикладных статистических исследований. Если программа исследования нуждается в получении материалов, которые отсутствуют в официальных учетных документах, разрабатывается специальный учетный документ. Он может иметь форму бланка, анкеты, карты или быть записанный в компьютерной базе данных. На карту или в компьютерную базу вносят признаки, которые регистрируются на каждую единицу наблюдения: данные одного новорожденного или умершего, одного больного и др. В списочных документах журнал, ведомость, учетная книга приводятся данные этапы статистического исследования и больше единиц наблюдения, которые расположены в отдельных его строках. Индивидуальные учетные документы могут иметь больше вопросов, чем списочные. Потому при формах карточки или компьютерной накопления материала сводки его облегчается, а разработка может проводиться по более глубокой программе. Программа разработки сводка — составление макетов таблиц. Сводка может быть централизованной — все первичные материалы поступают этапы статистического исследования обработку в один аналитический центр, децентрализованным — обработка осуществляется на местах. Сводка проводится в виде статистических таблиц, которые заполняются по данным сведенных статистических материалов. Предпосылкой статистической сводки должен быть контроль полученных статистических данных. Статистические таблицы этапы статистического исследования это форма систематизированного, рационального и наглядного представления цифрового материала, который характеризует явление и процессы, которые изучаются. Таблица имеет общее название, которое должно находиться в ее этапы статистического исследования части. В ней коротко определяют ее суть, время и место получения данных. В статистической таблице есть подлежащее и сказуемое. Подлежащим называют объект изучения. Это могут быть единицы статистической совокупности, их группы ли диагнозы, виды заболеваний населения за возрастными группами и другие. Сказуемым статистической таблицы может быть перечень количественных этапы статистического исследования, которыми характеризуется объект изучения, то есть подлежащее таблицы. Наименования единиц или групп подлежащего подают слева таблицы, а наименование сказуемого в заглавиях этапы статистического исследования. В верхней части над заглавием таблицы подается их нумерация. Статистическое подлежащее разделяется горизонтальными линиями на строки, статистическое сказуемое — вертикальными линиями на графы. Пересечение горизонтальных и вертикальных линий формирует клетки, где записываются цифровые данные. Горизонтальные ряды и вертикальные столбики чисел их итог должен иметь одно и тоже число в клетке по строкам итогов. Графы и строки тоже должны иметь четкое название. В названии таблицы, строк и граф нужно указать единицу измерения. Макеты таблиц могут быть розробними, когда приведены данные отдельно по каждому признаку. Потом на их основе складываются аналитические таблицы, в которых представленные даны за группами признаков в целом. Выделяют следующие виды этапы статистического исследования таблиц: простые, групповые, комбинационные. Простая таблица — этапы статистического исследования деление данных по одному признаку. В такой таблице нет группирований, она не характеризует связь между признаками. Простые таблицы дают мало информации, хотя наглядные и простые для анализа. Примером простой таблицы может быть Деление больных за частотой пульса после приема препарата Число ударов пульса за минуту Количество больных Всего. В групповой таблице, в отличие от простои, может быть не один, а два и больше сказуемых, то есть явление характеризуется не одной, а этапы статистического исследования и больше признаками, не связанными между собой Деление больных, которые обратились к поликлинике, по возрасту и статью Диагноз Пол Возраст Вместе Мужчины Женщины 15-19 20-29 30-39 40 та ст. Всего Для более полной характеристики явлений группирования по одному признаку бывает недостаточно. Для того, чтобы раскрыть взаимосвязи и более полно охарактеризовать типы явлений, проводится комбинационное группирование за двумя или больше признаками, взятым в сочетании. Таким образом, комбинационная таблица подлежащим имеет группы по одному признаку, а в сказуемом — несколько связанных между собой групп. Она может быть использована этапы статистического исследования углубленного анализа статистического материала. Примером комбинационной является В комбинационной таблице, как и в групповой, должны быть не меньше двух дополнительных, этапы статистического исследования между собой признаков сказуемых. Это дает возможность комбинировать, этапы статистического исследования и тем самым устанавливать связь между ними. Такие таблицы используются для углубленного анализа изучения зависимости между разными признаками одного явления или несколькими явлениями, которые отличаются только одним признаком. Деление случаев обращения в поликлинику по возрасту и статью в связи с нозологическими формами патологии Диагноз 15-19 20-29 30-39 40 и старше Этапы статистического исследования века чела женщины века чела женщины века чела женщины века чела женщины века чела женщины Всего Построение и оформление статистических таблиц базируется на основных общепринятых правилах. Таблица должна быть, по возможности, небольшой по размеру. Иногда целесообразнее построить две или три небольших таблицы, чем одну большую. Название таблицы, строк подлежащего и граф сказуемого должны быть сформулированные точно, коротко и понятно с наведением единиц измерения. Название таблицы должно определять территорию и период, к которым относятся данные. Строки подлежащего и графы сказуемого могут быть пронумерованы для удобной ссылки на цифры таблицы. Отсутствие цифровых данных отмечается буквами н. Округление чисел в таблице проводится с одинаковой точностью до этапы статистического исследования до 0,01 и т. Содержанием второго этапа статистического исследования является: · сбор материала; · текущий контроль регистрации. Текущий контроль регистрации может проводиться как на этапе заполнения учетных документов, так и при формировании компьютерной базы данных. Неверно оформленные учетные документы возвращаются на доработку или изымаются из последующего анализа. На третьем этапе исследование проводится: · шифровка материала по признакам, которые подлежат учету; · деление единиц наблюдений на однородные группы; · подсчет по этапы статистического исследования и сводка в таблице; · расчет производных величин. Использование компьютерной техники на современном этапе позволяет автоматизировать значительную часть процедур третьего этапа. Заключительная стадия исследования — четвертый этап — это анализ, интерпретация и сравнение данных. Этапы статистического исследования их в статистической таблице целесообразно начать с итогов, что дает общее воображение о приведенных результатах. Потом анализируют данные строк и граф и определяют наиболее характерные из них, которые являются основой формирования статистических закономерностей. Анализ проводится на основе сравнения данных с контрольной группой, с существующими нормативами, со средними уровнями в регионах, со стандартами, с данными других заведений, оценивается также их динамика. Любая аналитическая работа завершается литературным оформлением, формулировкой выводов исследования и разработкой предложений для внедрения результатов исследования в практику здравоохранения. Относительные величины В результате сводки статистического материала в виде разработочных таблиц определяются абсолютные числа, которые могут иметь самостоятельное значение для характеристики объема и размеров явления, а также служить основой для расчета производных величин. В медицинской статистике абсолютные величины используются для характеристики численности населения, количества лечебно-профилактических заведений, коечного фонда, кадрового потенциала и другие. Они используются также при малых числах наблюдений, например, когда нужно показать одиночные случаи особенно опасных заболеваний. Однако, при анализе результатов исследования всегда возникает необходимость в сравнении полученных результатов, а сравнение абсолютных данных может привести к ошибочным выводам. В большинстве случаев использование абсолютных величин является промежуточной стадией для определения производных величин. При сравнении размеров таких явлений как рождение, смерть, заболевание, травмы, осложнения, изучении ли их изменений во времени, нужны абсолютные числа, которые этапы статистического исследования эти явления довести до одного знаменателя, отнести к одному и тому же количеству население. Абсолютные числа нужны и при делении общих чисел этапы статистического исследования явлений на составные части. Обоснованность данного положения можно показать на таком примере: в городе Можно допустить, что в этапы статистического исследования Ведь абсолютное количество умерших еще не определяет интенсивности смертности. Последняя этапы статистического исследования от количества населения средысреди которого оказывается данное явление смерть. Для нашего примера — в городе Чтобы определить, в каком городе смертность действительно была выше, необходимо определить отношение чисел умерших этапы статистического исследования городах Если определить количество умерших на 1000 население в каждом из городов, окажется, что в городе Смертность в городе Существуют две группы производных величин: относительные — как обобщающая характеристика явления по качественному признаку, средние, — обобщающая характеристика по количественному признаку. Различают относительные величины интенсивности, экстенсивности, соотношения и наглядности. Показатель интенсивности характеризует уровень, частоту, распространенность явления в среде, где оно проходит этапы статистического исследования с которым органически связано. Показатели интенсивности разделяют на: общие — это общие уровни смертности, рождаемости, заболеваемости, инвалидности и тому подобное; специальные — за отдельными группами возраст, пол, причина, стаж работы и другое. Размер основы для определения явления, выбирают таким образом: чем больше оно распространено, тем меньшая основа. Да, общие показатели смертности, рождаемости, заболеваемости и другое определяются на 1000 население, специальные показатели этих явлений — часто на 10000 или 100000 население, показатели заболеваемости со временной потерей работоспособности — на 100 работающих, летальности — на этапы статистического исследования больных. Для определения интенсивного показателя нужно брать только ту среду, где проходит явление, которое изучается. Например, заболеваемость среди всего населения, отдельных его групп ли, летальность среди всех госпитализированных к больнице, только среди этапы статистического исследования больных, госпитализированных после 24 часов с начала заболевания и другое. Явление и среда должны быть связанные между собой. Коэффициент соотношения — это соотношение двух явлений, не связанных между собой. Например, обеспеченность населения кроватями, врачами, число лабораторных исследований на 100 поликлинических посещений поликлиники и другие. Эти показатели определяются на 100, 1000, 10000 население. Методика их расчета такова же, как интенсивных показателей. Разница заключается в потому, что последние характеризуют частоту явления, порожденного данной средой и с ним этапы статистического исследования. Это не присущее показателям соотношение. Этапы статистического исследования населения Показатели соотношения можно сравнивать между собой в динамике и в регионах. В отличие от других обобщающих величин, о которых речь пойдет ниже, показатели интенсивности и соотношения не абстрактные, а именуемые числа: они всегда показывают количество единиц совокупности, которая находится в числителе на единицу той совокупности, которая стоит в знаменателе. Показатели экстенсивности отображают удельный вес, структуру, деление, состав явления. Их определяют в том случае, когда необходимо проанализировать деление абсолютного числа явления на его составляющие части. Они показывают, какую частицу, удельный вес, процент каждая часть составляет во всем явлении в суммарном числе наблюдений. Экстенсивный показатель можно определить при наличии размеров совокупности и ее составляющих частей. Региональные экстенсивные показатели сравнивать нельзя. Это обусловлено этапы статистического исследования, что колебания последних в определенном направлении увеличение или уменьшение могут быть связаны как изменением отображаемой ими части явления, так и обратным изменением одной или нескольких других его частей. Да, уменьшение удельного веса может быть обусловлено увеличением другой частицы совокупности, при том, что целое остается неизменным 100 %. Сравнение одних только экстенсивных показателей не позволяет определить, чем обусловленные даны изменения. Такая взаимосвязь является особенностью экстенсивных коэффициентов. Например, удельный вес определенного заболевания в ее структуре может увеличиться: а при приросте интенсивного коэффициента, если количество других этапы статистического исследования в этот период уменьшается; бы при этапы статистического исследования уровня данного заболевания, если уменьшение количества других заболеваний проходило еще быстрее. С помощью экстенсивных показателей нельзя делать вывод о распространенности явления. Однозначно верным методом определения размеров частоты, уровня, распространенности явления заболеваемости, смертности и др. Этапы статистического исследования показатели имеют значение лишь для данного времени и места. Они достаточно широко используются в практической деятельности с целью выяснения деления конкретной совокупности на составные части. Показатель наглядности отображает изменения, которые происходят с тем или другим явлением во времени, показывает их разногласию на отдельных территориях или в разных группах населения. Он показывает, в этапы статистического исследования раз или на сколько процентов изменилось явление в динамике, отличается ли за регионами, не обнаруживая при этом размера последнего. Для расчета показателя наглядности одна из сравниваемых величин принимается за 1, 100 или 1000, а другие определяются в отношении к ней. Да, например, уровень смертности в районе В нашем примере основа — 14,7. Чтобы сделать вывод, необходимо от определенной величины Х 103,4 % отнять исходный уровень, какой брали за 100 %. Вывод: уровень смертности в районе При значительных отличиях двух сравниваемых величин показатель этапы статистического исследования лучше показывать в кратности. В сколько раз одна величина больше более малая от другой. Показатели наглядности можно определять, используя абсолютные числа, показатели интенсивности, соотношения или средние величины. Они используются для того, чтобы показать направление, тенденцию изменения явления увеличение или уменьшениено не раскрывают ни абсолютных размеров явления, ни его уровней. Показатели относительной интенсивности используются этапы статистического исследования изучении структурных особенностей разной статистической совокупности, которая имеет отношение к одной среде. Они являются численным соотношением двух этапы статистического исследования. Коэффициенты относительной интенсивности должны использоваться только в тех случаях, когда отсутствует возможность определить прямые интенсивные коэффициенты. Эти показатели позволяют определить степень соотношения уменьшение или увеличение аналогичных признаков. Например, удельный вес болезней системы кровообращения в структуре первичной заболеваемости составляет 15,2 %, в структуре инвалидности 32,4 этапы статистического исследования, в структуре смертности — 59,2 %. Коэффициенты относительной интенсивности показывают, что болезни системы кровообращения в 4 разы более весомые, как причина смертности и в 2 разы, как причина инвалидности в сопоставлении с ранговым местом среди причин заболеваемости. Таким образом, коэффициенты относительной интенсивности являются фактически коэффициентами диспропорции удельного веса одноименных элементов в структуре разных процессов. Они не являются критериями частоты, а только мерой ее сравнения. При анализе относительных величин иногда допускаются ошибки, к основным из которых можно отнести: - недоучет фактора времени квартальные показатели сравниваются с полугодовыми или годовыми ; - ошибочный выбор среды при расчете групповых показателей использование всей среды ; - определение уровня явления на основе экстенсивных показателей, а не интенсивных; - проведение сравнения показателей с разными единицами измерения Средние величины Любое статистическое исследование, независимо от его объема, кроме оценки относительного уровня исследуемого явления или его структуры, завершается расчетом и оценкой обобщающих статистических критериев. Наиболее распространенной формой статистических показателей являются средние величины, которые дают обобщенную количественную характеристику определенного признака в статистической совокупности при определенных условиях места и времени. Они отображают типичные черты вариационных признаков исследуемых явлений. Ввиду того, что количественная характеристика признака связана с ее качественной стороной, средние величины этапы статистического исследования рассматривать только в свете условий качественного анализа. Кроме обобщающей оценки определенного признака необходимость определения средних для совокупности изменчивых количественных величин возникает также тогда, когда сравнивают две их группы, которые качественно отличаются одна от другой. В практике здравоохранения средние величины используют достаточно широко: · для характеристики организации работы учреждений здравоохранения средняя занятость койки, срок пребывания в стационаре, количество посещений на одного жителя и другое ; · для характеристики показателей физического развития длина, масса тела, окружность председателя новорожденных и другое ; · для определения медико-физиологичных показателей организма частота пульса, дыхания, уровня артериального давления и др. С помощью средних этапы статистического исследования сравнивать между собой совокупность, которая имеет разную вариабельность признаков. Средние величины широко используются для сравнения во времени, что позволяет характеризовать важнейшие закономерности развития явления. Да, например, закономерность увеличения роста детей определенного возраста находит свое выражение в обобщенных показателях физического развития. Закономерности динамики увеличение или уменьшение частоты пульса, дыхания, клинических параметров при определенных заболеваниях находят свое проявление в статистических показателях, которые отображают физиологичные параметры организма и другое. При этом в частных индивидуальных случаях дана тенденция не всегда будет определяться. Например, при лабораторных исследованиях диагностируется общее увеличение числа лейкоцитов, которое обнаруживают у определенных лиц под воздействием тех или других причин радиационное загрязнение территории. В разные годы уровень данного параметра может не увеличиваться, проявляться неодинаково в регионах в результате разных конкретных условий. В связи с этим очень важно, чтобы средние показатели были обоснованы на массовом обобщении фактов. Это позволяет обнаружить общую тенденцию и показать типичный для данного периода времени и региона уровень явления. В такой ситуации средние величины нивелируют случайные отклонения индивидуальных величин от общей тенденции, какие присущие генеральной совокупности. В этом проявляется действие закона больших чисел. Чаще всего при изучении медико-биологических данных используются: · средняя арифметическая · средняя гармоничная · средняя геометрическая. Кроме того, практическое применение находят обобщающие описательные непараметрические характеристики вариабельных признаков — мода и медиана. Средние величины должны определяться на основе массового обобщения фактов и применяться к качественно однородной совокупности— это основное условие их практического и научного использования. Средние величины нельзя определять, если совокупность исследуемых признаков, процессов, явлений состоит из неоднородных элементов. Обоснованность средних величин приобретает научно-практическое значение только при условии правильного группирования. Основными требованиями при расчете средней величины является качественно однородная совокупность и достаточное число наблюдений. Качественно однородная совокупность этапы статистического исследования, что все ее единицы принадлежат к одному виду явлений. Например, число дней неработоспособности больных за определенной нозологической формой, масса детей — мальчиков 7 лет; пульс детей одного возраста при определенном заболевании и другое. Смешивание совокупности, которая определяется разными качественными признаками, приводит к расчету нетипичных средних величин. Таким образом, этапы статистического исследования величины в статистике только тогда могут быть основой научного этапы статистического исследования, когда отображают качественно однородную совокупность. Этапы статистического исследования однородность явлений, их типичность, базируется на основе теоретического анализа их сути. Обязательным условием, которому должен отвечать имеющийся статистический материал для расчета средних величин, является также достаточное число наблюдений. Отдельные элементы значение совокупности однородных за качественным составом предметов, явлений, параметров являются вариантами, а всю их совокупность можно представить в виде вариационного ряда, который является основой для определения средних величин. Вариационный ряд — это ряд вариант и соответствующих им частот. Вариационные ряды дают возможность установить характер деления единиц совокупности по тому или другому количественному признаку и ее вариацию — разнообразие индивидуальных значений признаков конкретных единиц совокупности. Отдельные значения вариант определенного признака отражаются буквой х. Число, которое показывает, как часто встречается но другая ли варианта в составе данного ряда, называется частотой f. Сумма частот f равняется общему числу наблюдений n. Вариационный ряд может быть простым, где каждая варианта представленная отдельно, потому частота каждой из них равняется единице. Например, деление больных за частотой пульса: 68, 69, 75, 70, 65, этапы статистического исследования, 70, 75, 74, 72, 72, 68. Данный ряд есть также неранжированим, потому что варианты не систематизированы. Систематизировав варианты в порядке увеличения или уменьшения их числового значения, данный ряд можно превратить в ранжированний: 65, 68, 68, 68, 69, 70, 70, 72, 72, 74, этапы статистического исследования, 75. Если этапы статистического исследования сгруппировать этапы статистического исследования их абсолютным значением, то можно получить сгруппированный вариационный ряд, где каждая варианта представленная со своей частотой. Для нашего примера: Х 66 68 69 70 72 74 75 F 1 3 1 2 2 1 2 Приведен сгруппированный ряд неинтервальным, потому что группирование проведено без конкретного интервала за абсолютным значением каждой варианты. Вариационные ряды, где значение вариант представлен в этапы статистического исследования интервалов, называются интервальными. В виде интервального ряда часто представляют признаки со значительным количеством вариант. При этом значение каждой варианты представлены в виде интервала. В практике встречаются открытыеинтервалы возраст 60 лет и старше, рост до 120 см и другие. При анализе ширину открытого интервала, конечно, считают ровной ширине смежного с ним интервала. Сгруппированный интервальный вариационный ряд получают путем объединения вариант в группы. При этом нужно помнить, что: а размер вариационных групп должен зависеть от природы явления; бы целесообразно определять одинаковые интервалы; в границы вариационных групп этапы статистического исследования должны повторяться. Все вариационные ряды за качественной характеристикой распределяются на дискретные, в которых варианты могут быть представлены только целыми числами или полученные в результате подсчетов деление за частотой пульса, числом дней кровати, посещений инкретные непрерывныегде варианты могут быть представлены как целыми, так и дробными числами, или является результатом измерений. Клинические параметры являются по большей части примером инкретных вариант. В процессе проведения исследования вопроса о числе вариационных групп решают учитывая характер материала та численность совокупности. Характерные особенности деления не окажутся, если при незначительном числе единиц наблюдения взять большое число групп, или если число групп является недостаточным. При использовании компьютерной техники для обработки статистических данных группирования проводят по стандартным процедурам. Использование данной формулы целесообразное при большом числе единиц наблюдение. Другим вариантом, более гибким с практической точки зрения, является метод определения амплитуды ряда. Для решения вопроса о числе групп необходимо представить статистическую совокупность в виде рангованого ряда, то есть расположить ее единицы в определенном порядке. При численности совокупности меньше 100 единиц не целесообразно планировать больше 10 групп. Разница между максимальным и минимальным значением этапы статистического исследования называется размахом или амплитудой хmax — хmin. Этапы составления интервального вариационного ряда таковы: · определение амплитуды ряда; · определение числа групп; этапы статистического исследования определение величины интервала. Расчет средних величин базируется на значениях вариант. Если варианта представленная в виде интервала, за величину ее в каждом из них принимают центральную варианту, то есть середину интервала. Для дискретного ряда центральная варианта определяется как півсума одного интервала. Общую характеристику вариационного ряда проводят с помощью следующих параметров: средней арифметической Хсреднего квадратичного отклонения dсредней погрешности средней величины mкоэффициента вариации Самплитуды хmax — этапы статистического исследования. Кроме указанных, в некоторых случаях для характеристики ряда целесообразно определять также моду и медиану. Мода — это варианта, которая имеет наибольшую частоту. Моду используют в тех случаях, когда нужно дать характеристику признака, который наиболее часто встречается в исследуемой совокупности. Ее используют только в большой совокупности. Медианой в статистике называется варианта, которая занимает срединное центральное положение в вариационном ряду. Медиана разделяет ряд пополам — по обе стороны от нее находится одинаковое количество единиц совокупности. Средняя арифметическая — наиболее распространен за частотой использования вид средних величин. Она может быть простой и взвешенной. Для простого вариационного ряда, в котором каждая варианта повторяється один раз, определяется простая средняя арифметическая, которая рассчитывается как отношение суммы значений вариант к общему числу наблюдений. Для примера за частотой пульса, приведенного выше, определим: Для сгруппированного вариационного ряда определяется взвешенная средняя арифметическая. Частота, с которой встречается каждая варианта, называется "весом" варианты, а средняя арифметическая является взвешенной, потому что варианты принимают участие в общей сумме неоднократно, а будто взвешенно за числом соответствующих частот. При определении средней арифметической для сгруппированного интервального вариационного ряда: этапы статистического исследования определяют середину интервала, как указано выше; 2 определяют произведение каждой центральной варианты на соответствующую для нее частоту; 3 сумму произведений делят на число этапы статистического исследования. Главные свойства среднего арифметического: · Произведение средней этапы статистического исследования сумму частот всегда равняется сумме произведения вариант на частоту. · Если от каждой варианты отнять какое-то произвольное число, то новая средняя уменьшится на то же число. · Если к каждой варианты прибавить какое-то произвольное число, то средняя увеличится на то же число. Вторая и третья свойства среднего арифметического показывают, что при уменьшении или увеличении вариант на одно и то же число уменьшается или увеличивается уровень признака на то же число. этапы статистического исследования Если каждую варианту разделить на какое-то произвольное число, то средняя арифметическая уменьшается в столько же раз. · Если каждую варианту умножить на какое-то произвольное число, то средняя арифметическая увеличивается в столько же раз. · Если все частоты весы разделить или умножить этапы статистического исследования какое-то число, то средняя арифметическая вследствие этого не изменится — если мы увеличиваем или уменьшаем равнозначно частоты всех вариант, мы не изменяем вес каждой отдельной варианты ряда. · Сумма отклонений вариант от средней арифметической всегда равняется нулю. Это значит, что относительно средней арифметической взаимно погашаются отклонения вариант в ту или другую сторону. Общие свойства можно использовать, чтобы облегчить технику определения средней арифметической вариационного ряда. Средняя гармоничная рассчитывается в тех случаях, когда известными даны о числителе при отсутствии таких относительно знаменателя. Например, необходимо определить среднее время, тратящее на этапы статистического исследования одного больного, когда известно, что 5 врачей вели прием на протяжении 8 часов. Каждый этапы статистического исследования них тратил в среднем на прием одного больного соответственно 20; 16; 20; 15; 24 минуты. Суммарно — 130 этапы статистического исследования. Средняя геометрическая определяется для тех параметров, изменения значений которых проходят в геометрической прогрессии изменение численности населения в период между переписями, результаты титрования вакцин, прирост массы тела новорожденных на протяжении отдельных месяцев жизни и другое. Логарифм средней геометрической равняется сумме логарифмов всех членов ряда, разделенных на их число. Средняя арифметическая, которая используется самостоятельно, сама по себе, часто имеет ограниченное значение потому, что она не отображает размеры колебания количественных вариант ряда вариабельность ряда. Важной характеристикой ряда является оценка разнообразия изменчивость, вариабельность вариант исследуемой совокупности. Основой данной оценки является определение отклонений отдельных вариант от среднего значения ряда. Если вариационный ряд более компактен, варианты меньше отличаются от средней арифметической. Потому можно считать, что дана средняя величина является более типичной и лучше описывает данную совокупность. Если вариационный этапы статистического исследования разбросан, варианты значительно отличаются от средней. В таком случае средняя является менее типичной и не совсем четко характеризует ряд и свойства отдельных его вариант. Одним из критериев разнообразия вариант ряда является его амплитудой— разницей крайних значений. Однако, она не учитывает характер их деления. При условии высокой компактности деления вариант в совокупности и при наличии отдельных вариант, что резко отличаются от других "випрыгивающие" вариантыамплитуда не будет отображать истинный характер деления. Другой величиной изменчивости признаков исследуемой совокупности является среднее квадратичное отклонение стандартное отклонениекоторое отражается этапы статистического исследования "сигма" δ. Чем более высоким является среднее квадратичное отклонение, тем более высокой будет степень разнообразия признаков совокупности и менее типичной средняя. Это является свидетельством высшей типичности средней величины и, вероятно, результатом лучшей организации госпитализации этапы статистического исследования подготовки к оперативному лечению. Таким образом средняя величина, которая характеризует эту менее однородную совокупность, будет менее типичной. Формула расчета среднего квадратичного отклонения такова : — для сгруппированного вариационного ряда. Для автоматизации расчетов их программирования более удобной является формула, которую можно привести в таком виде: — для простого вариационного ряда; — для сгруппированного вариационного ряда. Определяем среднюю арифметическую Находим отклонение вариант от средней арифметической d. Подносим отклонение d в квадрат для избежания отрицательных значений и увеличения значений крайних отклонений. Перемножаем квадраты отклонений на соответствующие частоты — d2·f и определяем их сумму. Определяем среднее квадратичное отклонение за приведенной формулой. Среднее квадратичное отклонение всегда определяют в тех именуемых числах, в которых представлены конкретные измеряемые варианты и средняя. Оно характеризует абсолютную меру вариации — чем более этапы статистического исследования, рассеян ряд, тем "" будет больше. Чем больше варьируют индивидуальные значения вариант, тем менее точно характеризуется вариационный ряд с помощью средней арифметической. Практическая значимость среднего квадратичного отклонения сигмы базируется на теории нормального деления вариант, согласно с которой их отклонения от среднего значения в ту или другую сторону встречаются равнозначно. Подавляющее большинство явлений при практическом анализе медико-биологических данных имеют нормальное деление. Теорией статистики доказано, что в нормальном вариационном ряду находится шесть средних квадратичных отклонений — равномерно по три с каждой стороны от средней. Выходя из значения средней арифметической Х и среднего квадратичного отклонения d при симметричном ряду деления можно утверждать с известной степенью достоверности, что определено число вариант будет находиться в определенных границах. Согласно с теорией математической статистики, что доказано на больших числах наблюдений, в пределах "Х ± 1d" будут иметь место не меньше 68,3 % всех этапы статистического исследования данной совокупности. За пределами данного интервала может быть до 31,7 %, всех наблюдений. В пределах "Х ± 2d" будут расположены около 95,5 % всех вариант. Практически весь вариационный ряд — 99,7 % вариант будет находиться в диапазоне "Х ± 3d". Отдельные варианты — до 0,3 % исследуемой совокупности могут не отвечать общему характеру деления и выпадать из него в результате слишком низкого или высокого уровня "випрыгивающие" варианты. Закономерностями деления частот вариационного ряда можно воспользоваться при решении практических заданий. Обобщение представленного материала позволяет сделать вывод о возможности практического использования среднего квадратичного отклонения: ·для определения амплитуды ряда; ·возобновление крайних его значений; ·определение вероятного числа наблюдений в определенных интервалах. Оценка среднего квадратичного отклонения зависит не только от степени вариации признака, но и от абсолютных уровней вариант и средней. Потому непосредственно сравнивать средние квадратичные отклонения вариационных рядов с разными уровнями и единицами измерения, которые характеризуют неоднородные явления длина в см, вес в кгнельзя. Для возможности такого сопоставления необходимо определить для каждого ряда отношение среднего квадратичного отклонения сигмы к средней арифметической в процентах, то есть определить коэффициент вариации, изменчивости Он является относительной мерой этапы статистического исследования, которая выражается в абстрактных, а не именуемых числах, критерием надежности средней величины и определяется за формулой: Чем высший коэффициент вариации, тем большая вариабельность данного признака. Для данного примера артериальное давление является более постоянным признаком, чем частота пульса. Таким образом, коэффициенты вариации дают более точную оценку изменчивости явлений и определяют наибольшую наименьшую вариабельность их признаков. Ориентировочными критериями оценки вариабельности этапы статистического исследования коэффициентом можно считать: низкий уровень — до 10 %; средний уровень — 10-20 %, высокий уровень — выше 20 %. Высокий уровень коэффициента свидетельствует о невысокой точности обобщающей характеристики средней величины, одним из путей повышения которой есть увеличение числа наблюдений. Графические изображения в статистике Табличная сводка статистического материала часто нуждается в наглядном изображении в виде графиков. График, в отличие от таблицы, более наглядно показывает общую картину деления или тенденций развития явления. При его использовании прослеживаются более выразительные взаимосвязи между показателями. Графики используются с целью облегчения восприятия материала, его статистического анализа, сравнения полученных данных. Они помогают лучше понять численные соотношениях признаков, закономерности и взаимосвязь отдельных явлений, сделать выводы наглядными. Графические изображения этапы статистического исследования также популяризации и распространению статистических данных. Только верно построенный график поможет проиллюстрировать обнаруженную закономерность или тенденцию. Графиком называют наглядное изображение статистических величин с помощью геометрических линий и фигур диаграммы или географических картосхем картограммы. Каждый график, чтобы отвечать основным условиям использования, должен иметь следующие элементы: графический образ, полет, пространственные и масштабные ориентиры, масштабную шкалу, экспликацию. Графический образ — это геометрические знаки, линии, фигуры, с помощью которых изображаются статистические данные. Он должен отвечать цели и быть наиболее выразительным. Полет графика — это место расположения графических образов. Пространственные ориентиры — это системы координатных сеток. Часто используют систему прямоугольных координат, кроме того, есть криволинейные шкалы. Они целесообразны в секторных диаграммах. Масштабом графика называется определенная мера переводу количественной величины в графическую. Масштабные ориентиры определяются системой масштабных шкал, которые бывают равномерными и неравномерными. При равномерных масштабных шкалах отрезки пропорциональны числам. Если, например, число удваивается, то отрезок между числами тоже должен быть в два разы большим. Этапы статистического исследования — это название с коротким изложением содержания, времени и места данных. На диаграмме также должны быть подписи вдоль масштабных шкал, объяснения к определенным элементам графика. По форме изображения диаграммы в свою очередь разделяются на линейных, плоскостных столбиковые, этапы статистического исследования, круговые, квадратные, фигурные, точечные, фоновые и объемных. Линейные диаграммы используют для наглядного изображения процессов, которые показывают развитие явления во времени, его динамики, представленной в виде сплошной линии при непрерывности процесса. Явление на такой диаграмме подается в виде линии, которая может быть прямой, ломаной, кривой температурный лист больного, помесячный вес ребенка, заболеваемость в зависимости от возраста и другие. Уровни рождаемости в Украине за 1992-2006 годы на 1000 население. При построении линейной диаграммы осью абсцисс является горизонтальная линия ось Хна ней откладывают отрезки для воспроизводимых групп например, за количеством лет, за которыми сравнивают данные. Они должны быть уровни и непрерывные. Если статистические данные охватывают разные периоды времени, интервалы между периодами длина отрезкана абсциссе должны быть пропорциональные величинам длительности периодов. На вертикальной линии ось Yординате, наносят отметки, каждая из которых отвечает определенному количественному значению явления. Подсчет по масштабной линии проводится от базисной линии. После того, как на осях абсцисс и ординат нанесена шкала за установленным масштабом в соответствии с приведенными данными, определяют точки координаты на поле диаграммы, которые образуются пересечением двух прямых, проведенных перпендикулярно к соответствующим точкам на осях координат. Пример линейной диаграммы приведен на рисунке. Нередко на одной линейной диаграмме наводится несколько кривых, которые дают сравнительную характеристику динамике разных показателей или одного и того же показателя в разных регионах например, смертность и рождаемость. Для того, чтобы две линии отличались одна от другой, их нужно рисовать разным цветом, разными штрихами ли. Отдельный вид линейной диаграммы — радиальная диаграмма. Она строится этапы статистического исследования системе полярных координат используется для изображения динамических данных, которые имеют циклическую закономерность. Например, Количество случаев заболевания с временной потерей трудоспособности на 100 работников на Т-ском комбайновом заводе за месяцами года. Для построения такой диаграммы нужно иметь соответствующее деление вызовов. Радиусом произвольной длины описывают круг. Шестью диаметрами делят его на ровные отрезки. Количество случаев заболевания с временной потерей трудоспособности на 100 работников на Этапы статистического исследования комбайновом заводе составляло 90 за каждый месяц 2006 г. Среднедневное число случаев заболевания с временной этапы статистического исследования трудоспособности за год. Для каждого месяца определяем относительный показатель в %: Среднедневное число за месяц × 100 Среднедневное число за год На сделанных этапы статистического исследования образом двенадцати радиусах за числом месяцевих продолжениях ли, откладываем значение рассчитанного показателя пропорционально принятому масштабу. За масштаб избирается величина радиуса, который отвечает среднедневному числу вызовов за этапы статистического исследования. Рассчитанные значения откладывают на принятой длине радиуса, и отмеченные точки соединяют линиями. Полученный многоугольник отображает колебание вызовов скорой помощи за месяцами года. Количество случаев заболевания с этапы статистического исследования потерей трудоспособности на 100 работников на Т-ском комбайновом заводе в 2006 г. Столбиковые диаграммы отображают абсолютные числа, интенсивные показатели уровни заболеваемости, смертности, летальностипоказатели соотношения для одного или нескольких периодов, территорий, отдельных групп населения. При построении столбиковой диаграммы необходимо начертить систему прямоугольных координат, определить размеры каждого столбика интервалы между ними. Основа столбиков, которая должна быть одинакового этапы статистического исследования, размещается на осе абсцисс, а верхняя его часть будет отвечать величине показателя, который нанесен в соответствующем масштабе относительно к оси ординат. Каждый отдельный столбик отвечает отдельному явлению или этапы статистического исследования явлению за разные периоды времени. Расстояние между этапы статистического исследования должно быть одинаковым, однако иногда они размещаются друг возле друга. Пример столбиковой диаграммы приведен на рисунке. Столбиковые диаграммы используются не только для сравнения явления в динамике, но и для демонстрации состава определенного явления внутри-столбиковые диаграммы. Внутри-столбиковые диаграммы используют для характеристики структуры определенного явления смертности, заболеваемости и др. Составные части явления подаются в виде процентов к общему числу. При этом высота столбика берется за 100 % но делится на части пропорционально удельному весу отдельных частей в процентах. Их располагают в порядке снижения рост процентов. Структура общей смертности населения Украины за 2006 этапы статистического исследования на первом месте находятся заболевания сердечно-сосудистой системы 60,5%на втором — злокачественные новообразования 13,5на третьем — травмы 9,7%другие заболевания составляют 16,3%. Для построения секторной диаграммы радиусом произвольной величины описывают круг. Размечены отрезки круга соединяют линиями с центром, образовывая секторы, размер которых наглядно демонстрирует структуру явления. Для большей наглядности используют объемные этапы статистического исследования, представляя данные в виде геометрических фигур, рисунков, символов. Например, фигуры людей, рисунок кровати — для изображения числа больных, кроватей и другое. Картограммы и картодиаграммы дают воображение о территориальной распространенности определенного явления в абсолютных или относительных этапы статистического исследования, которые располагают на географических картах. Картограммы являются способом наглядного изображения практических показателей, которые характеризуют отдельные географические единицы районы, области, государства по тому или другому признаку. Для этого на географическую карту наносят штриховкой или цветом разных оттенков разную интенсивность и распространенность явления. Если взять для каждой группы районов определен способ штриховки, то будет хорошо видно, как расположенные на территории этапы статистического исследования разные районы за распространенностью заболеваний или других явлений. Недостатком таких картограмм является то, что они дают только общее воображение об отличиях статистических показателей в районах, но не показывают их абсолютных значений. Картодиаграмма отличается от картограммы тем, что на географическую карту определенной территории наносят в небольшом масштабе линейные, столбиковые диаграммы, которые могут отображать абсолютные или относительные числа. Это позволяет определить колебание показателей в регионах. При этом соответствующим цветом фона самой территории могут быть изображены другие показатели.



COPYRIGHT © 2010-2016 holidayinn-hotel.ru