Медицинская статистика (презентация)

План:

1. Предмет и задачи медицинской статистики.

2. Данные:

а) Виды данных

б) Шкалы измерения данных

в) Графическое представление данных

3. Выборочный метод.

Статистика - это наука, позволяющая увидеть закономерности в хаосе случайных данных, выделить устойчивые связи в них, определить действия с тем, чтобы увеличить долю правильно принятых решений среди всех принимаемых.

Это изучение генеральных совокупностей и их изменчивости.

 Статистика:

- промышленная,

- сельскохозяйственная,

- коммунальная,

- судебная,

- и другие,

- биологическая – изучающая вопросы,

- связанные с медициной и биологией.

Выполнила: студентка 1 курса

Тансык Г. А., Жарасбаев Н.Т. Таукено Д.Е.

Алматы, 2016 год

• Предмет и задачи медицинской статистики.
• Данные:

а) Виды данных

б) Шкалы измерения данных

в) Графическое представление данных

3. Выборочный метод.

- Это наука, позволяющая увидеть закономерности в хаосе случайных данных, выделить устойчивые связи в них, определить действия с тем, чтобы увеличить долю правильно принятых решений среди всех принимаемых.

• Это сбор, группировка, систематизация, представление, анализ и интерпретация данных (результатов наблюдений). Это изучение генеральных совокупностей и их изменчивости.

• промышленная,
• сельскохозяйственная,
• коммунальная,
• судебная,
• и другие,
• биологическая – изучающая вопросы

связанные с медициной и биологией.

Медицинская статистика является отраслевой статистикой, которая изучает вопросы, связанные с медициной, как областью науки и практической деятельности, направленной на сохранение и укрепление здоровья людей, предупреждение и лечение болезней.

Основные разделы медицинской статистики:

Статистика здоровья населения

Области применения средних величин:

• в клинических и лабораторных исследованиях,
• при оценке физического развития населения,
• при эпидемиологических и гигиенических обследованиях,
• при оценке деятельности медицинских учреждений.

Характеристика коэффициентов степени хронизации заболеваний по классам болезней

Классы болезней

Заболевания (на 1000)

Всего

Впервые в жизни Р п

Инфекционные болезни

466,0

Ранее известные

Р хр

К хр =

Р хр /Р п .

529,0

Ранг

27,0

Новообразования

8,4

1,13

18,8

Б-ни эндокринной системы

0,67

23,4

7,0

Б-ни крови и кроветв. орган.

2,79

10

30,8

Психические расстройства

0,5

5

Б-ни нервной сист. и орг. чувств

21,4

4,40

2,5

40,3

4

52,2

5,00

Б-нн системы кровообращения

2

15,4

1,88

Б-ни органов дыхания

76,1

103,0

1,46

Б-ни органов пищеварения

7

111,4

Б-ни мочеполовой системы

11,2

8

60,7

6,69

0,54

1

51,5

35,0

Б-ни кожи и подкожной клетч.

41,9

4,60

35,6

Б-ни костно -мышечной системы

11

26,6

Симптомы, признаки и неточно обозначенные состояния

5,9

1,02

3

0,14

0,9

74,0

Травмы и отравления

9

107,1

12

1,1

2,78

1,22

6

5,3

9

0,05

13

Данные

Качественные

Количественные

Категориальные:

неупорядоченные

Порядковые:

упорядоченные

Дискретные

Непрерывные

Номинальные или категориальные (классификационные):

Данные разбиты на категории, названия которых отражают значения признака или классификационный номер.

Данные этого типа нельзя измерять или упорядочивать по значению, над ними нельзя выполнять арифметические операции.

Примеры: пол, семейное положение, этническая группа, статус занятости, группа крови.

Порядковые (ранговые):

Данные относятся к непересекающимся категориям, в зависимости от степени проявления у них анализируемого признака. Категории (градации, уровни) логически упорядочены в соответствии со шкалой относительной значимости значений.

Над данными нельзя выполнять арифметические операции.

Примеры: стадии заболевания, выраженность боли (шкала оценки боли), классы общества.

Бинарные или дихотомические:

Номинальные или категориальные данные, которые распределяются по двум непересекающимся категориям.

Примеры: мертвый / живой, излеченный / не излеченный.

Дискретные числовые :

Данные могут иметь только строго фиксированные числовые значения, обычно целые. Значения данных изменяются скачкообразно, и никаких промежуточных значений не существует.

Для этих данных важны и величина, и порядок.

Примеры: количество дней, число пациентов.

Непрерывные числовые :

Данные могут принимать любое числовое значение из заданного диапазона (отрезка). Количество значений бесконечно, значения могут содержать дробную составляющую, зависящую от точности измерений.

Примеры: температура, вес, рост, давление.

Применяется для:

• Распознавания структуры и характерных особенностей

данных;

• Обнаружения ошибок в данных;
• Исследования взаимосвязи между случайными

величинами;

• Оценки соответствия данных выбранным моделям;
• Обнаружения новых явлений;
• Выявления необходимости в корректировке данных, а

также определения способа ее осуществления

(преобразование данных, сбор дополнительных данных

или изменение условий эксперимента).

• Таблица
• Столбиковая диаграмма
• Круговая диаграмма
• Точечный график
• и т.д.

• Группированная выборка
• Гистограмма
• Диаграмма «Стебель с листьями»
• и т.д.

Множество объектов, характеризуемых некоторым качественным или количественным признаком, называется статистической совокупностью .

Статистическая совокупность, состоящая из всех объектов, которые ( по крайней мере, теоретически) подлежат обследованию, называется генеральной статистической совокупностью.

Статистическая совокупность, состоящая из некоторого количества объектов, случайным образом отобранных из соответствующей генеральной совокупности, называется выборочной совокупностью или просто выборкой .

Метод статистического исследования, состоящий в том, что на основе изучения выборочной совокупности делается заключение о всей генеральной совокупности, называется выборочным методом .

Основные требования к выборке – хорошо представлять генеральную совокупность, то есть быть представительной (репрезентативной) .

• случайностью выбора объектов из генеральной совокупности, когда каждому из них обеспечивается одинаковая возможность быть отобранным;
• независимостью результатов наблюдений в выборе;
• правильным определением объема выборки с учетом всех конкретных условий.

• выборочная средняя:

• выборочная дисперсия:
• выборочное среднеквадратичное отклонение:

Точечной называют оценку, которая определяется одним числом.

Интервальная - двумя числами.

• доверительная вероятность:

Р=0,95 (95%) ,

• уровень значимости:

α =1-0,95=0,05 (5%)

• генеральная средняя:

Интервал, который с заданной вероятностью (надежностью) покрывает неизвестный параметр, называется доверительным интервалом.

Вероятности, признанные достаточными для уверенного суждения о генеральных параметрах на основании известных выборочных показателей, называются доверительными вероятностями .

где t α - коэффициент Стьюдента

стандартная ошибка среднего:

• Лукьянова Е.А. Медицинская статистика. – М: Изд. РУДН, 2002.
• Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Теоретическая статистика//Статистика в медицине и биологии. В 2-х томах / Под. ред. проф. Ю.М Комарова. Т.1. – М.: Медицина, 2000.

• Гланц С. Медико-биологическая статистика. – М.: Практика, 1999.
• Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика. – Высшая школа, 1973.