– результативные, которые зависят от факторных.
Различают два вида статистической совокупности:
– генеральную, состоящую из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в зависимости от цели исследования;
– выборочную – часть генеральной совокупности, отобранную специальным выборочным методом.
Каждую статистическую совокупность, в зависимости от цели исследования, можно рассматривать как генеральную и как выборочную. Выборочная совокупность должна быть репрезентативна по количеству и качеству по отношению к генеральной совокупности.
Репрезентативность– представительность выборочной совокупности по отношению к генеральной совокупности.
Репрезентативность количественная– достаточная численность единиц наблюдения выборочной совокупности (рассчитывается по специальной формуле).
Репрезентативность качественная– соответствие (однотипность) признаков, характеризующих единицы наблюдения выборочной совокупности по отношению к генеральной. Иными словами, выборочная совокупность должна быть по качественной характеристике возможно ближе к генеральной совокупности.
Репрезентативность достигается правильно проведенным отбором единиц наблюдения, при котором любая единица всей совокупности в целом имела бы равновеликую возможность попасть в выборочную совокупность.
К выборочному методу обращаются в тех случаях, когда необходимо провести углубленное исследование, соблюдая экономию сил, средств, времени. Выборочный метод при правильном его применении дает достаточно верные результаты, пригодные для их использования в практических и научных целях.
Существует ряд методов отбора единиц для выборочной совокупности, из которых наиболее часто используются следующие способы: случайный, механический, типологический, серийный, когортный.
Случайный отбор характеризуется тем, что все единицы генеральной совокупности имеют равные возможности попасть в выборку (по жребию, по таблице случайных чисел).
Механический отбор, характеризуется тем, что из всей (генеральной) совокупности берется механически отобранная, например, каждая пятая (20%) или каждая десятая (10%) единица наблюдения.
Типологический отбор (типичная выборка) позволяет производить выбор единиц наблюдения из типичных групп всей генеральной совокупности. Для этого сначала внутри генеральной совокупности все единицы группируются по какому-нибудь признаку в типичные группы (например, по возрасту). Из каждой такой группы производят отбор (случайным или механическим методом).
Серийный отбор – аналогичен типологическому, т.е. сначала внутри генеральной совокупности все единицы группируются по какому-нибудь признаку в типичные группы (например, по возрасту), а затем, в отличие от типологического отбора, берутся несколько групп (серий) целиком.
Когортный метод отбора характеризуется тем, что все единицы выбранной для исследования совокупности, объединены общим для них признаком (например, год рождения, год регистрации брака). Этот метод отбора часто используется при проведении демографических исследований. Время наблюдения, в этом случае, должно быть не менее 5 лет.
Этапы статистического исследования. Статистическое исследование строится на основе определенных, выработанных в процессе долголетней практики и научно обобщенных принципах, правилах и приемах, составляющих в сумме статистическую методологию.
Статистическая работа в практике здравоохранения и специальных медицинских исследованиях складывается из четырех последовательных этапов, которые в свою очередь распадаются на ряд статических операций:
1-й этап – составление плана и программы исследования (подготовительная работа). Определение цели и задачи исследования.
Составление плана и программы наблюдения:
– определение объекта наблюдения;
– установление единицы наблюдения;
– определение учетных признаков;
– составление или выбор формы учетного документа;
– определения вида и способа статистического наблюдения.
Составление программы сводки материалов:
– установление принципов группировки;
– выделение группировочных признаков;
– определение необходимых комбинаций признаков;
– составление макетов статистических таблиц.
Составления организационного плана исследования:
– определение места, времени и субъекта наблюдения,
– сводки и обработки материалов.
Элементы статистических таблиц:
1. Название таблицы (четкое, краткое), в котором определено ее содержание.
2. Статистическое подлежащие – как правило, это основной признак изучаемого явления. Располагается обычно по горизонтальным строкам таблицы.
3. Статистическое сказуемое – признак, характеризующий подлежащее. Располагается в вертикальных столбцах таблицы.
4. Итоговые столбцы и троки – заканчивают оформление таблицы.
Виды статистических таблиц
1. Простой называется таблица, в которой представлена только количественная характеристика подлежащего (табл. 2.1)
Таблица 2.1.Число коек в больницах города Н. на 01.01.2003 г.
| Наименование больниц | Число коек |
| Больница №1 | |
| Больница №2 | |
| Больница №4 | |
| Всего |
Простые таблицы легко составляются, но их сведения мало пригодны для анализа, поэтому их используют, в основном, для статистической отчетности (сведения о сети и деятельности лечебно-профилактических учреждений и т.п.).
2. Групповой называется таблица, в которой представлена связь подлежащего только с одним из признаков сказуемого (табл. 2.2).
Таблица 2.2. Распределение больных по полу и возрасту, лечившихся в различных отделения больницы города Н. в 2002 г.
| Наименование отделения | Пол | Возрастные группы (лет) | Всего | |||||
| М | Ж | Оба пола | 0–14 | 15–25 | 26–40 | Всего | ||
| Терапевтическое | ||||||||
| Хирургическое | ||||||||
| Гинекологическое | ||||||||
| Всего | ||||||||
Групповая таблица может содержать неограниченное число признаков в сказуемом (рекомендуется не более 24, так как с такими таблицами не удобно работать), но с подлежащим они сочетаются только попарно:
– больница и лечившиеся по полу,
– больница и лечившиеся по возрасту.
3. Комбинационной называется таблица, данные которой характеризуют связь подлежащего с комбинацией признаков сказуемого (табл. 2.3).
Таблица 2.3. Распределение больных, лечившихся в больнице №4 города А., по нозологическим формам, полу и возрасту за 1997–2002 гг.
Нозологическиеформы | Возраст (в годах) | Всего | |||||||||||||
| До 30 | 31 – 40 | 41 – 50 | старше 50 | ||||||||||||
| Пневмония | М | Ж | ОП | М | Ж | ОП | М | Ж | ОП | М | Ж | ОП | М | Ж | ОП |
| Бронхит | |||||||||||||||
| Трахеит | |||||||||||||||
| Грипп | |||||||||||||||
| ОРВИ | |||||||||||||||
| Всего | |||||||||||||||
Комбинационными таблицами пользуются для проведения детального изучения связей между отдельными признаками явления, или между несколькими однородными явлениями, отличающимися только по одному признаку.
2-й этап – статистическое наблюдение (регистрация). Инструктаж. Обеспечение формами регистрации. Сбор материала. Контроль качества регистрации.
3-й этап – статистическая сводка и группировка материалов. Счетная и логическая проверка материалов. Разметка (шифровка) материалов по группировочным признакам. Подсчет итогов и заполнение таблиц. Счетная обработка и анализ материалов:
– вычисление относительных величин (статистических коэффициентов), вычисление средних величин;
– составление динамических рядов;
– статистическая оценка достоверности выборочных показателей и проверка гипотез;
– построение графических изображений;
– измерение связи между явлениями (корреляция);
– привлечение сравнительных данных.
4 этап – анализ, выводы, предложения, внедрение результатов исследования в практику.
Статистическое исследование не обязательно является научной работой, в повседневной практике учреждений здравоохранения осуществляются все перечисленные этапы. Так, практика заполнения учетных документов соответствует этапу статистического наблюдения; составление периодических отчетов – этапу статистической сводки и группировки материалов; этап анализа заключается в текстовой части отчетов, в составлении объяснительных записок и конъюнктурных обзоров, дающих научно-медицинское толкование и объяснение цифровых данных. В этом случае первому этапу статистического исследования соответствует разработка системы учета и отчетности учреждений здравоохранения.
2.2 Относительные величины
Производная величина – показатель, получаемый в результате преобразования абсолютной величины на основе сопоставления ее с другой абсолютной величиной. Она выражается отношением или разностью абсолютных величин. Основными видами производных величин, применяемых в биомедицинской статистике, являются относительные величины (статистические коэффициенты) и средние величины.
Абсолютные величины характеризуют, например, численность населения, число рождений, единичные случаи некоторых инфекционных заболеваний, их хронологические колебания. Они необходимы для организационно-плановых построений в здравоохранении (например, планирование необходимого количества коек), а также для расчета производных величин.
Однако, в подавляющем большинстве случаев, ряды абсолютных чисел не пригодны для сравнения, выявления связей и закономерностей, качественных особенностей изучаемых процессов. Поэтому вычисляют относительные величины, виды, которых зависят от того, что сопоставляется: