Реферат: Литература - Социальная медицина (основы социальной медицины и управления)
Абсолютный прирост представляет собой разность между последующим и предыдущим уровнем.
Темп роста — это отношение последующего уровня к предыдущему, умноженное на 100%.
Темп прироста является отношением абсолютного прироста (снижения) к предыдущему уровню, умноженным на 100%.
Значение 1% прироста определяется отношением абсолютного прироста к темпу прироста.
Графические изображения при статистическом анализе
При анализе статистической совокупности используют графические изображения (графические образы — точки, линии, фигуры). Любой график содержит следующие элементы: масштаб, условные обозначения (окраска, штриховка), фигуры, линии, цифры. В медицинской статистике применяют линейные, плоскостные, объемные и фигурные диаграммы. Линейные диаграммы отражают изменение явления в динамике. Сезонный, циклический характер изображают радиальной диаграммой, при этом месяцы года располагают по часовой стрелке. Плоскостные диаграммы (секторные, внутристолбиковые) используют для изображения показателей распределения, доли, процентов, структуры. Ленточные, столбиковые и пирамидальные диаграммы показывают частоту (распространенность, уровень) явления. Фигурные диаграммы, картограммы и картодиаграммы отображают показатели на определенных административных территориях в виде обозначений, фигур.
Методы определения причинно-следственных взаимосвязей
факторов риска и здоровья населения,
эффективности оздоровительных мероприятий
Одним из доступных методов установления взаимосвязи между факторами является расчет критерия согласия ж2 . Для выбора метода определяют в таблице число степеней свободы (число клеток, в которых можно изменять результат без изменения итогов, — это число строк минус единица, умноженное на число граф, минус единица). Если таблица четырехпольная (одна степень свободы), то критерий согласия вычисляется по формуле с буквенными обозначениями. Если число степеней две и более (при трех и более признаках), то расчет критерия ж2 производится методом “от противного” (нулевая гипотеза). Предполагается отсутствие связи между факторами. Тогда распределение признаков (в процентах) будет такое, как в итоговых строках. Затем вычисляется вероятностная величина (абсолютная) для каждого фактора (построчно). Данные заносятся в формулу, рассчитывается сумма различий между фактическими и действительными числами. Результат определяется по специальным таблицам. Если полученная величина ж2 больше нуля, то нулевая гипотеза (об отстутствии связи) отклоняется и достоверная взаимосвязь считается установленной.
Таким образом можно устанавливать взаимосвязь между частотой выкуренных сигарет и заболеваниями органов дыхания; между охватом населения прививками и уровнем инфекционной заболеваемости; между величиной или характером использования лекарственных препаратов и интенсивностью выздоровления и т. д.
Методы изучения корреляционных связей
при оценке показателей здоровья и факторов окружающей среды
При анализе результатов медицинских исследований часто возникает необходимость определения достоверности полученных данных. Известны два вида связи между явлениями (признаками): функциональная и корреляционная. Функциональная проявляется в виде изменения одного признака при изменении числовых значений другого на строго определенную величину. Это часто бывает при физических и химических явлениях. При корреляционных связях, характерных для медико-биологических явлений, значению одного признака соответствуют разные значения других признаков. Корреляционная связь необходима, например, при оценке взаимосвязей между стажем работы и уровнем заболеваемости работающих; между разными уровнями физических факторов окружающей среды и состоянием здоровья; между различными уровнями интенсивности нагрузки и частотой (уровнем) физиологических реакций организма; между сроками госпитализации и частотой осложнений.
Корреляционная связь бывает прямая (при увеличении одного признака увеличивается другой) и обратная (при увеличении одного показателя другой уменьшается). Коэффициент корреляции свидетельствует не только о направлении связи, но и об уровне этой связи. Сильная связь выражается коэффициентом от 0,7 до 0,99, средняя — от 0,3 до 0,69, слабая — до 0,29. При нулевом значении коэффициента связи отсутствуют.
Наиболее простыми являются ранговая корреляция и коэффициент корреляции. При ранговой корреляции числовые выражения сравниваемых рядов величин ранжируют, то есть проставляют ранговые цифры (от 1 и далее) и подставляют значения в формулу с учетом разницы порядковых значений. При расчете коэффициента