Статистика – Определение понятия «статистика» термин, которым обозначают:

Определение понятия «статистика»
Статистика – термин, которым обозначают:
 совокупность данных (показателей) о явлении или
процессе
 практическую деятельность по сбору, обработке и
анализу различных данных о явлениях
 науку о методах сбора, организации, обработки,
анализа и интерпретации данных
 метод познания, инструментарий, который
используется в естественных и общественных науках
для установления закономерностей массовых явлений
 отдельную группу статистических методов
 статистическую характеристику, критерий, оценку
(критерий Стьюдента, уровень достоверности)
Определение понятия «статистика»
«Статистика – совокупность методов,
которые
нимать
дают нам возможность приоптимальные
решения
условиях неопределенности»
(А.Вальд, австрийский специалист по статистике)
в
Определение понятия «статистика»
«… Знание статистики подобно
знанию иностранных языков или
алгебры: оно может пригодиться
в любое время и при любых
обстоятельствах»
(А.Боули, английский экономист-статистик)
Определение понятия «биостатистика»
Биостатистика – это разработка и
применение
статистических
и
математических методов для анализа
проблем
общественного
здоровья,
планирования
профилактических
программ и биомедицинских исследований
Значение биостатистики в медицине
1.Интерпретация
тестов;
результатов
диагностических
2.Оценка
эффективности
профилактических вмешательств;
3.Оценка и анализ проблем,
здоровьем населения;
лечебносвязанных
со
4.Разработка
и
оценка
эффективности
управленческих решений в здравоохранении;
5.Планирование
исследований
и
проведение
Роль статистики в медицинской практике
«…приложение статистики для
определения
диагностической
важности
симптомов
и
достоинства операций можно …
рассматривать
как
важное
приобретение
новейшей
хирургии»
Н.И.Пирогов (1849).
Исторические этапы развития биостатистики
Этап
Содержание этапа
Начальный
до конца XVIIв
Учет и описание отдельных
социальнозначимых явлений без научной методологии
Описательный
кон.XVIIв-нач.
XVIIIв
Описательная
статистика:
сравнительные
методы
статистики, обобщающие таблицытаблицы смертности населения
Сравнительный
статистический
анализ
Определительный
демографических процессов, закон больших
XVIIІ в.- нач. XIX в.
чисел, теория вероятности , теория ошибок
Исторические этапы развития биостатистики
Этап
Содержание этапа
Основоположный Основы биометрии как науки; теория сбора,
до середины XIX в. обработки и анализа данных; статистика-
наука об обществе
Формалистический Аналитическая статистика: методы корреляции
XIX в.- начало XX в. и регрессии; критерии описания
распределений признака. Применение
статистических методов в медицине.
Исторические этапы развития биостатистики
Этап
Содержание этапа
Ведущая роль методов биологического
Рационалистический
эксперимента и вспомогательная роль
середина ХХ в.
математических методов в исследовании
Классический
сер.ХХ в.-наст.время
Теория малой выборки, теория
планирования эксперимента. Специализация
биометрии: биология, медицина,
антропология
Основные этапы клинической практики
Проанализировать
симптомы и жалобы
пациента
Выдвинуть гипотезу
(относительно
диагноза)
Установить диагноз
Выбрать адекватный
метод лечения и его
осуществить
Проанализировать
эффективность лечения
Основные понятия биостатистики
Обработать статистическими методами
можно лишь то, что поддается измерению
Измерение
–
присвоение
объекту
(явлению, событию, процессу и т.п.) числа
(значения) по определенному правилу
Признак – измеренное свойство объекта
наблюдения
Учитываемые признаки
Типы признаков
Качественные
(описательные)
1.Пол
2.Исход (выжил, умер)
3.Место жительства
4.Локализация ЗН
5.Осложнения
6.Сопутствующие
заболевания
7.Хир. операция
Количественные
(числовые)
1. Возраст
2. Продолжительность
лечения (число к/д)
3. Уровень РЭА в
крови
Виды измерительных шкал
Измерительная шкала
Номинальная (наименований) – определяет
принадлежность к двум противоположным
(дихотомическая) или нескольким категориям
Порядковая (ранговая) – отражает условную
степень выраженности признака
Дискретная – измеряет и представляет данные
в виде целых чисел
Непрерывная – данные могут принимать
любое значение
примеры
пол,
исход заболевания
степень тяжести
заболевания
группа инвалидности
число родов,
число детей в семье
масса тела,
уровень глюкозы в
крови
Шкала Апгар оценки состояния новорожденного
10-7 баллов состояние отличное или хорошее
6-4 балла состояние удовлетворительное
3-0 баллов состояние неудовлетворительное ( критическое)
Статистическая совокупность как объект биостатистики
Статистическая совокупность –
Что? это группа, состоящая из большого числа
относительно
однородных
элементов
(единиц
наблюдения), взятых вместе
Где? в известных границах пространства (географическое
пространство, производственная среда, оздоровительная среда)
Когда?
в известных границах времени ( в прошлом,
в настоящий момент, в будущем)
В каком количестве?
n=
Составные части статистической совокупности
1. Единица наблюдения
2. Признак (переменная)
3.Объем совокупности (число единиц
наблюдения)
Виды статистической совокупности
Генеральная совокупность состоит из всех
единиц наблюдения, которые могут быть к
ней отнесены в соответствии с целью
исследования (сплошное исследование,
общая популяция лиц с изучаемым
состоянием)
Выборочная совокупность (выборка) - часть
генеральной совокупности, полученная
путем отбора (часть популяции, несплошное
исследование)
Задачи и методы биостатистики
1.Обобщающая характеристика
признаков
(статистическая оценка групповых свойств
совокупности)
2. Сравнение различных совокупностей
(временное, пространственное)
3. Оценка взаимосвязи признаков в
статистической совокупности
(связь между различными факторами, классификация,
интегральные показатели)
Тема лекции:
«Задачи и методы аналитической
биостатистики»
План
1. Обобщающая характеристика признаков;
2. Сравнение различных совокупностей;
3. Оценка взаимосвязи признаков в статистической
совокупности.
Обобщающая
характеристика
признаков
(статистическая оценка
групповых свойств совокупности)
1.Обобщающая
Свойства статистической
характеристикасовокупности
явления
1.Распределение признака
2.Средний уровень признака
3.Разнообразие признака
4.Репрезентативность (для выборочной
совокупности)
5. Взаимосвязь признаков
21
Распределение качественного признака
Качественные (описательные) признаки
1.Пол
2.Исход (выжил, умер)
3.Место жительства
4.Локализация ЗН
5.Осложнения
6.Сопутствующие
заболевания
7.Хир. операция
Тип распределения
Альтернативный
Есть
Нет
22
Распределение количественного признака
В основе распределения признака лежат два
элемента - варианта и частота:
вариантами являются отдельные значения
признака
частотами – числа, которые показывают,
сколько раз повторяются отдельные значения
вариант.
23
Вариационный ряд
пример: ЧСС у больных
65 68 68 68 69 70 70 72 72 74 75 75
V
65
68
69
70
72
74
75
F
1
3
1
2
2
1
2
Вариационный ряд
пример: ЧСС у больных
65 68 68 68 69 70 70 72 72 74 75 75
V
65
68
69
70
72
74
75
F
1
3
1
2
2
1
2
Графическое изображение распределений количественного
признака
Типы распределений
Тип распределения Графическое изображение
1. Альтернативный
Есть
Нет
Примеры
Исход лечения:
выжившие,
умершие
2. Нормальный
(симметричный)
У большинства
изучаемых явлений
3. Правосторонний
Кратность случаев
временной
нетрудоспособности
4. Левосторонний
Кратность прививок
5. Двугорбый
(бимодальный)
Неоднородная группа
Типы статистических величин
Признаки
Качественные
(описательные)
Количественные
(числовые)
Абсолютные величиныоснова для расчета
обобщающих
величин
Относительные
величины
Средние величины
28
Относительные величины
Относительные величины (показатели,
коэффициенты) - обобщающая числовая
характеристика качественного
(описательного, атрибутивного) признака
Относительная величина – это результат
сравнения (отношения, деления) двух
величин
29
Относительные величины: область применения
1. Характеристика демографических процессов
(рождаемость, смертность, естественный прирост)
2. Оценка уровня здоровья населения
( заболеваемость, инвалидность, частота симптомов, частота
клинических исходов )
3. Клиническое прогнозирование
4. Характеристика ресурсов и деятельности
учреждений здравоохранения
( обеспеченность врачами, койками; структура рабочего
времени; частота осложнений)
5. Сравнение показателей
(изменение показателя в динамике, в разных группах)
30
Виды относительных величин
Показатель (коэффициент):
•Интенсивный
•Экстенсивный
•Соотношения
•Наглядности
•Относительной интенсивности
31
Относительные величины
Интенсивные показатели – характеризуют частоту
(уровень, распространенность) явления в своей
среде (его продуцирующей)
явление
интенсивный показатель= ------------ х 100% (1000%о, 10000%оо,
среда
100000%ооо)
Например:
-
частота осложнений в послеоперационном периоде
число случаев ЗВУТ на 100 работающих;
уровень первичной заболеваемости (%оо);
распространенность туберкулеза среди мужского
населения (на 100 тыс. соответствующего населения)
32
Относительные величины
Экстенсивные показатели – характеризуют отношение части
к целому (доля, удельный вес, структура, распределение,
состав)
часть явления
экстенсивный показатель= ------------------ х 100% (1)
целое явление
Например:
- структура послеоперационных осложнений по возрасту
- удельный вес сельского населения;
- доля бытовых травм среди всех травм у работающих;
- структура смертности по причинам;
- распределение осмотренных школьников по группам здоровья
33
Относительные величины
Показатель соотношения характеризует отношение
между разнородными величинами (отношение двух
самостоятельных совокупностей)
кол-во исследований
показатель соотношения = ----------------------------- х 10000
численность населения
Например:
- обеспеченность койками (на 10 тыс. населения);
- число прививок на 1000 жителей;
- количество лабораторных исследований на 100
врачебных посещений;
34
Относительные величины
Показатель наглядности определяет сколько % составляет
исходная величина или во сколько раз она больше или
меньше по сравнению с базовым уровнем, принятым за
100% или за 1
Исходный уровень – х
Базовый уровень – 100%
исходный уровень
Показатель наглядности = ----------------------------- х 100%
базовый уровень
Например:
смертность в 2004г.
рождаемость
в Днепропетровской области:
Днепр. обл. - 17%о
2004г. – 8,9%о – 100%
Украина – 16 %о - 100%
2007г. – 10,1%о
ПН – 10,1/8,9х100%=113,5%
ПН – 17/16х100%=106,3%
ПН – 8,9/10,1х100%=88,1%
ПН – 16/17х100%=94,1%
35
Средние величины
Средние величины (коэффициенты,
показатели) - обобщающая числовая
характеристика количественного
(варьирующего) признака
Это наиболее типичная величина (значение) признака, с
помощью которой можно охарактеризовать всю
совокупность массовых наблюдений.
36
Средние величины : область применения
1. Характеристика медико-физиологических показателей
организма , определение границы «норма-патология»
( t0С тела, уровень АД, уровень гемоглобина в крови)
2. Характеристика физического развития
(рост, вес, окружность грудной клетки)
3. Характеристика деятельности учреждений здравоохранения
( средняя длительность пребывания на койке, оборот койки, среднее число
посещений, среднечасовая нагрузка у врачей в день)
4. Санитарно-гигиеническая характеристика
( средняя площадь на 1 чел., сред. норма потребления жиров)
5. Оценка данных медико-социальных исследований
( средний возраст, средний доход, количество детей в семье)
37
Средние величины (СВ)
Основные условия научного и практического
применения средних:
1)СВ должны рассчитываться на основе массового
обобщения фактов (событий, явлений), т.е. на основе
достаточного числа наблюдений.
Например: одно значение =23, другое =3, среднее =13
2) СВ должны применяться к качественно однородным
совокупностям.
Например: Средняя температура больных по больнице
38
Средние величины
Средний уровень – меры центральной тенденции
Средняя арифметическая
простая (M, Х) – сумма
отдельных вариант, деленная на
V
число наблюдений
M
n
Средняя арифметическая
взвешенная – сумма отдельных
вариант, умноженная на частоту,
деленная на число наблюдений
M
Vf
n
Мода (Мо)– наиболее часто
встречающаяся варианта
Медиана (Ме)– варианта,
занимающая срединное положение в
распределении
Распределение мальчиков
12 лет по росту
V (рост, см)
f (частота)
149-150
2
151-152
4
153-154
10
155-156
4
Всего (n)
20
M=153,1 Мо=153,5
Ме=153,5
39
Средние величины : разнообразие признака
Лимит – крайние значения (Vmin, Vmax)
Амплитуда (A) – разница между крайними значениями
Стандартное (среднее
квадратическое) отклонение (,
SD)– средний квадрат
отклонения от среднего
2
(
V

M
)
f

 
n 1
А  V max V min
Распределение мальчиков 12
лет по росту
V (рост, см)
f (частота)
149-150
2
151-152
4
 1,8см
153-154
10
155-156
4
M = 153,1 см
Всего (n)
20
А = 7 см
=
40
Связь σ со структурой ряда распределения признака
99 %
95 %
68 %
-3σ -2σ
-σ
M
+σ
+2σ
+3σ
41
Распределение признака «азот мочевины» в зависимости от возраста
Средние величины : разнообразие признака
Коэффициент вариации (С,%) – относительная мера
вариабельности (однородности) признака, критерий
надежности средней величины

C   100
M
До 10% - низкая вариабельность
10-20% - средняя
Больше 20% - высокая
43
Репрезентативность признака
Репрезентативность признака это соответствие характеристик признака в
выборке его характеристикам
в генеральной совокупности
Репрезентативность лежит в основе оценки
достоверности результатов исследования
Достоверность результатов исследования
Цель оценки достоверности
1. Оценить степень соответствия данных выборки
действительности (достоверность, правильность
результатов)
2. Распространить результаты, полученные на
выборке, на всю совокупность (обобщаемость
результатов)
Выборка
Все лица с
изучаемым
состоянием
Достоверность
Выборка
?
?
Обобщаемость
?
Вывод
Достоверность результатов исследования
Оценить достоверность –
определить с какой вероятностью
возможно перенести результаты,
полученные на выборочной
совокупности, на всю генеральную
совокупность.
Оценка достоверности результатов
Состав оценки:
1.Определение ошибки репрезентативности
(средних ошибок средних арифметических и
относительных величин)
2.Определение доверительных границ средних
(или относительных) величин
Типы ошибок в клинических наблюдениях
Измерение
Исследователь
Ошибки
исследования
Случайная
Репрезентативность
(метод выборки и
наблюдений)
Особенности
обследуемых
Систематическая
Обработка
результатов
Типы ошибок в клинических наблюдениях
Оценка достоверности результатов
Ошибка репрезентативности характеризует степень точности
выборочных оценок по отношению к характеристикам
генеральной совокупности
Стандартная ошибка средней (mх) –
Стандартная ошибка относительной
величины (mр) –
m 
рq
n
m 

n
Показатель
считается
достоверным,
если он
превышает свою
ошибку более чем
в 3 раза
50
Средние величины : разнообразие признака
Доверительный интервал – диапазон
значений,
внутри
которого
с
вероятностью безошибочного прогноза
(95%, 99%) лежит истинный параметр
популяции, т.е. он позволяет оценить в
каких пределах могут колебаться
значения в популяции
95 %ДИ  M  2
99 %ДИ  M  3
51
___
Доверительные границы обобщенных величин (Х и Р)
• границы средних (или относительных) величин, выход за предел
которых вследствие случайных колебаний имеет
незначительную вероятность
___
Х ген = Хвыб + tmх
Р ген = Рвыб + tmр
доверительный критерий
(устанавливается при планировании исследования)
Степень точности
(вероятность безошибочного прогноза)
Значение доверительного
критерия
95 %
2
99 %
3
Сравнение различных
совокупностей
(временное, пространственное)
Сравнение различных совокупностей
1. Оценка достоверности различий с
использованием параметрических методов
2. Оценка достоверности различий с
использованием непараметрических методов
3. Стандартизация обобщающих коэффициентов
4. Оценка изменений явлений во времени
Сравнение различных совокупностей
Общие принципы сравнения совокупностей
основываются на анализе «нулевой гипотезы»
(Но),
согласно
которой
первоначально
принимается
условие,
что
между
совокупностями (показателями) различия не
достоверны, то есть , что обе совокупности
однородны материал, то есть взяты из одной
генеральной совокупности.
р- уровень значимости, вероятность
ошибочного отклонения «нулевой
гипотезы» (Но)
Обычно р<0,05 (1-р) – доверительная
вероятность (вероятность безошибочного
прогноза)
Сравнение различных совокупностей
«Нулевая гипотеза»
Предположение о том, что в сравниваемых группах отсутствуют
различия в распределении частот
расчет «ожидаемых» величин (результатов)
сравнение «ожидаемых» величин и фактических
разницы нет
разница есть
Достоверных различий нет
р >0,05
Достоверные различия есть
р <0,05
Сравнение различных совокупностей
2.Оценка достоверности различий
параметрических методов
с
использованием
ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
методы, применение которых
зависит от типа распределения
признаков
и
параметров
изучаемой совокупности (М( х),
Р,, С, m)
Сравнение различных совокупностей
1.Оценка достоверности различий
параметрических методов
tср 
Х1  Х 2
m m
2
1
2
2
с
tотн 
использованием
Р1  Р2
m m
2
1
2
2
t - критерий точности, Стьюдента (Вильямса Госсета)
t ≥ 2 вероятность безошибочного прогноза 95% и
более (р <0,05)
t < 2 вероятность безошибочного прогноза менее 95%
(р >0,05)
Сравнение различных совокупностей
2.Оценка достоверности различий
непараметрических методов
с
использованием
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
методы, применение которых
не
зависит
от
типа
распределения признаков и
параметров изучаемой совокупности (М(х), Р, , С, m)
Сравнение различных совокупностей
2.Оценка достоверности различий
непараметрических методов
с
использованием
Классификация параметрических методов
для качественных признаков:
критерий соответствия Пирсона (2) – Хи квадрат
для количественных и порядковых признаков:
U критерий Манна-Уитни
Колмогорова-Смирнова
критерий серий
критерий Вилкоксона
критерий знаков
Сравнение различных совокупностей
3.Стандартизация обобщающих коэффициентов
Стандартизация – метод расчета условных
(стандартизованных) показателей, заменяющих
общие интенсивные (или средние) величины, в
тех случаях, когда их сравнение затруднено из-за
неоднородности состава групп.
Стандартизованные показатели – условны,
потому, что они, устраняя влияние того или
иного фактора на истинные показатели,
указывают, какими были бы эти показатели, если
бы влияние данного фактора отсутствовало.
Сравнение различных совокупностей
3.Стандартизация обобщающих коэффициентов
Метод стандартизации
Практическое значение :
1. Сравнение частоты однотипных явлений в
неоднородных группах;
2. Оценить влияние исследуемого фактора на
величину общих показателей.
Методы вычисления стандартизованных показателей
1. прямой ;
2. косвенный;
3. обратный
Сравнение различных совокупностей
4.Оценка изменений явлений во времени - ряды
динамики и их анализ
Динамический ряд
•
•
Ряд, состоящий из однородных сопоставимых величин,
характеризующих изменения какого-либо явления за
определенный отрезок времени;
Числа динамического ряда называются уровнями ряда.
Оценочные показатели
1.
2.
3.
4.
Абсолютный прирост ;
Темп прироста ;
Темп роста;
Абсолютное значение одного процента прироста.
Оценка взаимосвязи
признаков в
статистической
совокупности
(связь между различными факторами,
классификация, интегральные показатели)
Оценка взаимосвязи признаков в статистической
совокупности
1.Оценка направления и силы связи
между признаками
2.Оценка количественной зависимости
величины одного
признака
от
изменения величины другого
Оценка направления и силы связи между двумя
признаками
Формы проявления количественных связей
функциональная
-При которой значению
одного из признаков
соответствует строго
определенное значение
другого
(свойственно для физикохимических процессов)
корреляционная
- Значению каждой средней
величины признака
соответствует несколько
значений другого
взаимосвязанного с ним
признака
Оценка направления и силы связи между двумя
признаками (корреляционная связь)
Коэффициент корреляции (r)
1. Направленности связи определяется по знаку коэффициента
Прямая связь (положит.) – динамика
параметров однонаправлена
Обратная связь (отриц.) – динамика
параметров разнонаправлена
2. Сила связи
слабая
r = 0,01 – 0,29
средняя
r = 0,3 – 0,69
сильная
r = 0,7 – 0,99
3. Оценка достоверности коэффициента корреляции
Оценка количественной зависимости величины
одного признака от изменения величины другого
Регрессионный анализ –
метод статистической
обработки данных, позволяющий по средней величине
одного признака определить среднюю величину другого
признака, корреляционно связанного с первым
Виды регрессии:
простая ( результативный признак рассматривается как
функция от одного факторного признака);
множественная
(результативный
признак
рассматривается как функция от нескольких факторных
признаков)
Организация медицинской и государственной
статистики в Украине
МЗ Украины
Центр мед. статистики
Государственный
комитет статистики
Украины
Обл. центры мед.
статистики
Областные (городские)
управления статистики
Городск. информ.аналит. отделы
Информ.-аналитич.
отделы ЛПУ
Городские
(региональные)
управления статистики
Информационные ресурсы результатов
исследований
www.euro.who.int/HFADB
Статистическая база данных "Здоровье для всех"
ЕРБ ВОЗ
Статистическая информационная система ВОЗ (WHOSIS)- Национальные
статистические данные по 50 основным показателям смертности,
заболеваемости, факторов риска, охвата службами и деятельности
систем здравоохранения
Глобальная онлайновая информационная база ВОЗ (InfoBase)- Данные
о хронических болезнях и факторах риска их развития по всем
государствам-членам ВОЗ
Статистика по регионам - Статистическая информация из Региональных
бюро ВОЗ
www.medstat.com.ua
Украинская база медико-статистической
информации Центра медицинской статистики МОЗ
Этапы статистического исследования
I. Составление плана статистического
исследования, разработка программы
II. Регистрация и сбор статистического
материала
III. Сводка и разработка данных
IV. Статистический анализ
V. Внедрение результатов исследования
в практику
V. Внедрение результатов исследования в практику
1. Выводы о проблемах, связанных со здоровьем
населения и направленных по его улучшению;
2. Разработка технологий и организационных
мероприятий, направленных на улучшение здоровья
населения;
3. Оценка результативности и эффективности
разработок;
4. Организация внедрения разработок в практическую
деятельность системы здравоохранения.
V. Внедрение результатов исследования в практику
Формы внедрения результатов исследования в
практику
1. Отчеты: выводы, предложения, теоретические
положения;
2. Новые медицинские и организационные
технологии: оборудование, инструментарий,
лекарственные препараты, методики диагностики и
лечения; формы организации медицинского
обслуживания;
3. Информационные письма, методические
рекомендации, клинико-организационные
руководства, нормативы.
Основные принципы реформирования
медицинской статистики
 Реформирование системы статистических показателей
 Переход к новым формам статистического наблюдения
 Усовершенствование методологии комплексного анализа
развития системы здравоохранения
 Внедрение системы государственных классификаторов и
реестров
 Внедрение современных методов формирования
информационных фондов и информационных технологий
 Международное сотрудничество в области статистики
 Усовершенствование системы распространения информации