Начальный этап статистического исследования. Виды средних величин

Результатом первого этапа статистического исследования -- статистического наблюдения -- являются сведения, характеризующие каждую единицу статистической совокупности. Однако, возможности отразить закономерности и тенденции динамики изучаемых явлений с помощью даже самой полной характеристики единичных фактов ограничены. Такие данные получают только в результате статистической сводки. Сводка - это упорядочение, систематизация и обобщение статистических данных, полученных при статистическом наблюдении. Только надлежащая обработка статистического материала позволяет выявить сущность социально-экономических явлений, характерные черты и существенные особенности отдельных типов, обнаружить закономерности и тенденции их развития. Различают сводку простую и групповую, или сводку в узком и широком понимании. Простая сводка -- это подсчет общих итогов в группах и подгруппах и оформление этого материала в таблицы. В результате простой сводки статистических данных можно определить количество предприятий, общую численность персонала, объем произведенной продукции в денежном выражении. Эти общие итоги носят в основном информативный характер. Они дают обобщенную характеристику совокупности в виде абсолютных величин.

Групповая сводка, или сводка в широком понимании, представляет собой сложный процесс по многосторонней обработке первичных статистических данных, т.е. данных, полученных в результате наблюдения. Он включает группировку статистических данных, разработку системы показателей для характеристики групп, подсчет групповых и общих итогов, расчет обобщающих показателей. Задача статистической сводки как второго этапа статистического исследования - получение обобщающих показателей для информационно-справочных и аналитических целей. Сводка массовых статистических данных осуществляется по заранее разработанным программе и плану. В процессе разработки программы определяются подлежащее и сказуемое сводки. Подлежащее -- это объект исследования, расчлененный на группы и подгруппы. Сказуемое -- показатели, которые характеризуют подлежащее сводки. Программа сводки определяется задачами статистического исследования.

Статистическая сводка выполняется по заранее составленному плану. В плане сводки решаются вопросы о способах проведения работы по обобщению информации -- вручную или механизированным способом, о последовательности отдельных операций сводки. Устанавливаются сроки выполнения каждого этапа и сводки в целом, а также способы изложения результатов сводки. Это могут быть ряды распределения, статистические таблицы и статистические графики.

полученных материалов.

обобщающих показателей.

Каждое наблюдение проводится с конкретной целью. При его проведении необходимо установить, что подлежит обследованию. Надо решить следующие вопросы:

Объект наблюдения

Единица наблюдения

Ценз

Признак

Программа наблюдения оформляется в виде бланков (анкет, формуляров), в которые заносятся первичные данные. Необходимым дополнением бланков является инструкция, которая разъясняет смысл вопросов.

сроки наблюдения;

подготовительные работы;

Например, критическим моментом микропереписи 94г. был 0.00 ч. в ночь с 13-14 февраля. Устанавливая критический момент наблюдения, м. с фотографической точностью определить истинное положение дел.

Дата публикования: 2015-01-09; Прочитано: 317 | Нарушение авторского права страницы

Studopedia.org — Студопедия.Орг — 2014-2018 год.(0.001 с)…

Этапы статистического исследования. Собранные в процессе первой стадии статистического исследования – статистического наблюдения – данные о величине какого-либо признака изучаемой совокупности

123Следующая ⇒

Собранные в процессе первой стадии статистического исследования – статистического наблюдения – данные о величине какого-либо признака изучаемой совокупности должны быть обработаны так, чтобы получился точный и обстоятельный ответ на все вопросы, поставленные целью исследования. Задача второй стадии статистического исследования – статистической обработки (сводки) – состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Качество исходного статистического материала предопределяет качество обобщающих показателей, полученных в результате статистической сводки.

Различают сводку простую и сложную (статистическую группировку).

Простая сводка – это операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения. Сложная сводка – это комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всей совокупности и представление результатов сводки и группировки в виде статистических таблиц.

Статистическая группировка сводится к расчленению совокупности на группы по отобранному существенному для единиц совокупности признаку (группировочному признаку ). Выбор группировочного признака, т.е. признака , по которому производится объединение единиц исследуемой совокупности в группы, – один из самых существенных и сложных вопросов теории группировки и статистического исследования . От правильного выбора группировочного признака часто зависят результаты всего статистического исследования.

Статистическое наблюдение. Этапы статистического исследования

Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.

Наиболее простым и часто используемым способом обобщения статистических данных являются ряды распределения . Статистическим рядом (законом) распределения называют численное распределение единиц совокупности по изучаемому признаку. Пусть некоторая СВ является дискретной, т.е. может принимать лишь фиксированные (на некоторой шкале) значения X i . В этом случае ряд значений вероятностей P (X i) для всех (i =1, 2, …, n ) допустимых значений этой величины называют её законом распределения.

В зависимости от используемого группировочного признака статистические ряды могут быть атрибутивными и вариационными (количественными).

Атрибутивные ряды распределения отражают качественное состояние единиц совокупности (пол человека, семейное положение, отраслевую принадлежность предприятия, его форму собственности и т.д.), а вариационные – имеют числовое выражение (объем производства, доход семьи, возраст человека, балл успеваемости и т.д.).

Примером атрибутивного ряда может служить распределение студентов группы по полу.

Вариационные (количественные) группированные ряды могут быть дискретными или интервальными . Дискретный вариационный ряд распределения – это ряд, в котором численное распределение единиц совокупности по дискретному признаку выражено целым конечным значением. Примером может служить распределение рабочих по разрядам, распределение семей города по числу детей и т.п. Интервальный ряд распределения – это ряд, в котором значения признака заданы в виде интервала. Построение интервальных вариационных рядов целесообразно прежде всего для случайных величин, характеризующихся непрерывной вариацией признака (т.е. когда величина признака у единиц совокупности может принимать любые значения, хотя бы и в определенных пределах).

Итак, закон распределения вероятностей дискретной СВ несет в себе всю информацию о ней. Этот закон (или просто – распределение случайной величины) можно задать тремя способами:

— в виде таблицы значений величины и соответствующих им вероятностей;

— в виде диаграммы или, как ее иногда называют, гистограммы распределения;

— в виде формулы, например, для нормального, биномиального и пр. распределения.

123Следующая ⇒

Похожая информация:

Поиск на сайте:

Этапы статистического исследования

Стадии статистического исследования.

Статистическое исследование - это научно организованный по единой программе сбор, сводка и анализ данных (фактов) о социально-экономических, демографических и других явлениях и процессах общественной жизни в государстве с регистрацией их наиболее существенных признаков в учетной документации.

Отличительными чертами (спецификой) статистического исследования являются: целенаправленность, организованность, массовость, системность (комплексность), сопоставимость, документированность, контролируемость, практичность.

Статистическое исследование состоит из трёх основных стадий:

1) сбор первичной статистической информации (статистическое наблюдение) – наблюдение, сбор данных о значениях изучаемого признака единиц стат-ой сов-ти, кт является фундаментом будущего стат-го анализа. Если при сборе первичных стат данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов.

2) статистическая сводка и обработка первичной информации – данные подвергаются систематизации и группировке. Результаты стат группировки и сводки излагаются в виде стат-х таблиц является наиболее рациональной, систематизированной, компактной и наглядной формой представления массовых данных.

3) обобщение и интерпретация статистической информации — проводится анализ статистической информации..

Все эти этапы связаны между собой, отсутствие одного из них ведёт к разрыву целостности статистического исследования.

Этапы стат исследования

1.Постановка цели

2.Определение объекта наблюдения

3.Определение единиц наблюдения

4. Составление программы исследования

5.Составление инструкции для заполнении бланка

6. Сводка и группировка данных (кратк анализ)

Основные понятия и категории статистической науки.

1. Статистическая совокупность – это множество явлений, имеющих один или несколько общих признаков и отличающихся между собой по значениям других признаков. Таковы, например, совокупность домохозяйств, совокупность семей, совокупность предприятий, фирм, объединений и т.п.

2. Признак – это свойство, характерная черта явления, подлежащая статистическому изучению

3. Статистический показатель – это обобщающая количественная характеристика соц-эконм явлений и процессов в их качественной определенности в условиях конкретного места и времени. Статистические показатели можно подразделить на два основных вида: учетно-оценочные показатели (размеры, объемы, уровни изучаемого явления) и аналитические показатели (относительные и средние величины, показатели вариации и т.д.).

4. Единица сов-ти – это каждое отдельное, подлежащее стат-му изучению.

5. Вариация – это изменяемость величины признака у отдельных единиц сов-ти явлений.

6. Закономерностью – называют повторяемость и порядок изменения в явлениях.

Основные этапы статистического наблюдения.

Ст-кое наблюдение – это научно обоснованный сбор данных о соц-эконом явлении общественной жизни.

Этапы СН:

1.Подготовка к статистическому наблюдению – предполагает использование метода массовых наблюдений, кт есть не что иное, как сбор первичной стат-ой информации. (решение научно-методических и организационно-технических вопросов).

2. Сводка и группировка первичных стат данных – собранная инф-ция при помощи метода стат группировок определенным способом обобщается и распределяется. вкюч работы, начинается с рассылки переписных листов, анкет, бланков, форм стат-ой отчетности и заканчивается их сдачей после заполнения в органы, проводящие наблюдение.

3. Анализ стат инф-ции – с помощью метода обобщающих показателей осуществляется анализ стат инф-ции.

4. Разработка предложений по совершенствованию СН – анализируются причины, кт привели к неверному заполнению стат бланков и разрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения.

Получение сведений в ходе кт СН требует немалых затрат финансовых трудовых а также времени. (опросы общественного мнения)

Группировка статистических данных.

Группировкой – это разделение сов-ти на группы по существенным признакам.

Причины проведения группировки : своеобразие объекта стат-го исследования.

С помощью метода группировок решаются след задачи: выделения соц-эконом типов и явлений; изучения структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем; выявления связи и зависимости между явлениями.

Решаются данные задачи с помощью типологических, структурных и аналитических группировок.

Типологическая гр-ка – выявление типов соц-экон явлений (гр пром-х предприятий по формам собственности)

Структурная гр-ка –изучение структуры и структурных сдвигов. С помощью таких гр-ок могут изучаться: состав нас-я по полу, возрасту, место проживания и др.

Аналитическая гр-ка – выявление взаимосвязи между признаками.

Этапы построения СГ:

1.выбор группировочного признака

2.определение необходимого числа групп, на кт необходимо разбить изучаемую сов-ть

3.установить границы интервалов гр-ки

4.установление для каждой гр-ки показателей или их системы, кт должны характеризоваться выделенные группы.

Системы группировок.

Система группировок — это ряд взаимосвязанных статистических группировок по наиболее существенным признакам, всесторонне отражающим важнейшие стороны изучаемых явлений.

Типологическая гр-ка – это разделение исследуемой качественно разнородной сов-ти на классы, соц-экон типы (гр пром-х предприятий по формам собственности)

Структурная гр-ка – характеризует состав однородной сов-ти по определенным признакам. С помощью таких гр-ок могут изучаться: состав нас-я по полу, возрасту, место проживания и др.

Аналитическая гр-ка – используют при изучении взаимосвязей между признаками, одна из кт факторная (оказывает влияние на изменение результативности), другая результативная (признаки, изменяющиеся под влиянием факторов).

Построение и виды рядов распределения.

Стат ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц сов-ки на группы по определенному варьирующему признаку.

Различают : атрибутивные и вариационные рады распределения.

Атрибутивный – это р.р., построенные по качественным признакам. Р.р. принято оформлять в виде таблиц. Они характеризуют состав сов-ти по существующим признакам, взятые за несколько периодов, эти данные позволяют исследовать изменение структуры.

Вариационный – это р.р., построенные по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоят из 2х элементов: вариантов и частот.

Вариантами считаются отдельные значения признака, кт он принимает в вариационном ряду, т.е.

конкретное значение варьирующего признака.

Частоты – это числ-ти отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, показывающие как часто встречаются те или иные варианты в р.р.

Вариационный ряд:

1.дискретный – характеризует распределение единиц сов-ти по дискретному признаку (распределение семей по числу комнат в отдельных квартирах).

2.интервальный – признак представлен в виде интервала; целесообразно прежде всего при непрерывной вариации признака.

Удобнее всего р.р. анализировать при помощи их графического изображения, позволяющего судить и о форме распределения. Наглядное представление о хар-ре изменения частот вариационного ряда дают полигон и гистограмма, есть огива и кумулята.

Статистические таблицы.

СТ – это рациональная и распространенная форма представления стат-х данных.

Таблица явл наиболее рациональной, наглядной и компактной формой представления стат-го материала.

Осн приемы, определяющие технику формирования СТ след:

1. Т должна быть компактной и содержать только те исходные данные, кт непосредственно отражают исследуемое соц-эконом явление в ст-ке.

2.заголовок таблицы и названия граф и строк должны быть четкими, краткими.

3.инф-ция располагается в столбцах (графах) таблицы, завершаются итоговой строкой.

5.графы и строки полезно нумеровать и т.д.

По логическому содержанию СТ представляют собой «стат предложение», осн элементами явл подлежащее и сказуемое.

Подлежащим назыв объект, характеризуется цифрами. это м.б. одна или несколько сов-ей, отд единицы сов-ти.

Сказуемое СТ это показатели, кт характеризуют объект изучения, т.е. подлежащее таблицы. Сказуемое это верхние заголовки и состояние содержания граф слева направо.

9.Понятие абсолютной величины в статистике .

Стат пок-ли – это качественно определенная переменная величина, количественно характеризующая объект исследования или его свойства.

А.в. – это обобщающий показатель, характеризующий размеры, масштаб или объемы того или иного явления в конкретных условиях места и времени.

Способы выражения : натуральные единицы (т.,шт.,кол-во); трудовое измерение (раб. Вр, трудоемк); стоимостное выражение

Способы получения : регистрация фактов, сводка и группировка, расчет по опред методологии (ВВП, рейтинги и т.д.)

Виды АВ : 1.индивид АВ – характеризуют отдельные элементы общ-х явлений 2. Суммарные АВ – хар-т показатели по сов-ти объектов.

Абсолютное изменение (/_\) – разность между 2 АВ.

Стадии и методы статистического исследования

Статистическое исследование состоит из трёх основных стадий:

Статистическое наблюдение — это первая стадия. В ходе её происходит сбор первичной статистической информации и данных, которые станут основой для будущего статистического анализа. Методы статистического наблюдения представлены переписями, статистической отчётностью, анкетированием, выборочным наблюдением.

Статистическая сводка — это вторая стадия. В ходе её происходит обработка первичной информации; обобщаются конкретные единичных сведения, образующие совокупность в целях выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Основным методом статистической сводки выступает группировка, когда изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. Итоги статистической группировки и сводки излагаются в виде таблиц и графиков.

Обобщение и анализ статистической информации — это третья стадия. Статистический анализ является заключительной стадией статистического исследования.

Основными этапами анализа являются следующие действия:

1. установление фактов и их оценка;

2. установление характерных черт и причин явления;

3. сопоставление явления с базовыми явлениями — нормативными, плановыми и прочими;

4. формулирование гипотез, выводов и предположений;

5. статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных обобщающих статистических показателей.

Обобщающие показатели — абсолютные, относительные, средние величины и индексные системы — применяются именно на этой стадии. Общие черты формирования обобщающих показателей устанавливаются посредством измерения их отклонений и приведения к усреднённому показателю. Изучение отклонений — «вариаций» — вместе с применением средних и относительных величин имеет большое практическое и научное значение. Показатели отклонений «вариаций» характеризуют степень однородности статистической совокупности по искомому признаку. Показатели «вариаций» определяют степень и границы вариации. Значительный интерес представляет взаимосвязь признаков «вариаций».

Все эти три стадии неразрывно связаны между собой органическим единством. Так, проведение статистического наблюдения бессмысленно без дальнейшего анализа, а анализ невозможен без информации, полученной на стадии первичной обработки данных.

Обработка эмпирических данных исследования делится обычно на несколько этапов:

1) Первичная обработка данных:

— Составление таблиц;

— Преобразование формы информации;

— Проверка данных.

2) Статистический анализ данных:

— Анализ первичных статистик;

— Оценка достоверности отличий;

— Нормирование данных;

— Корреляционный анализ;

— Факторный анализ.

В большинстве случаев обработку данных целесообразно начать с составления сводных таблиц.

Сводная таблица данных – это своеобразный «аккумулятор» всех данных, полученных в результате проведённого исследования, в идеале она должна содержать данные всех испытуемых по всем методикам исследования. Обычно сводные таблицы составляются в программе Microsoft Office Excel, либо Word, Access.

Основой для сводной таблицы исходных данных является следующая форма. Каждая строка содержит значения всех показателей одного испытуемого. В каждом столбце (поле) записаны значения одного показателя по всем испытуемым. Таким образом, в каждой ячейке (клетке) таблицы записано только одно значение одного показателя одного испытуемого. В самой верхней строке даны номер испытуемого по порядку, ФИО (или какой-нибудь другой идентификатор), измеренные показатели, шкальные оценки и т.п. Эта строка облегчает ориентировку в таблице. В каждой последующей строке записана ФИО испытуемого и значения всех, измеренных у него параметров; разумеется, для всех испытуемых в одном и том же порядке показателей.

Испытуемых можно перечислить в алфавитном порядке, но лучше использовать этот принцип на самом нижнем уровне деления. Сначала лучше разделить испытуемых по их принадлежности к каким-либо подгруппам, которые будут сравниваться между собой. Внутри этих подгрупп полезно упорядочить испытуемых по полу, возрасту или другому, важному для вас, параметру.

Преобразование формы информации.

В таблицу целесообразно внести все интересующие вас признаки в форме десятичного числа, то есть предварительно пересчитать минуты в десятичные доли часа, секунды – в десятичные доли минуты, количество месяцев – в десятичную долю года и т.д. Это необходимо, поскольку формат данных для большинства используемых сейчас компьютерных программ накладывает свои ограничения. Старайтесь также без особой необходимости не заносить в таблицу различные текстовые символы (точки, запятые, тире и т.п.).

Всю информацию, которую можно закодировать числами, лучше перевести в числовую форму. Это даст больше возможностей для разных видов обработки данных. Исключением является первая строка, в которой записаны названия (чаще краткие названия – аббревиатуры) измеренных показателей. В виде чисел в таблицу можно вписать информацию и о тех параметрах выборки, которые предположительно могут оказаться значимыми факторами, но имеются у вас в качественных показателях.

Методы и основные этапы статистических исследований

Наиболее простыми операциями могут быть: числовое кодирование (мужчины – 1, женщины – 2; прошедшие обучение – 1, не прошедшие – 2 и т.п.) и перевод качественных показателей в ранги.

Проверка данных.

После создания таблицы на бумаге или компьютере необходимо проверить качество полученных данных. Для этого часто достаточно внимательно осмотреть массив данных. Начать проверку следует с выявления ошибок (описок), которые заключаются в том, что неправильно написан порядок числа. Например, 100 написано вместо 10, 9,4 – вместо 94 и т.п. При внимательном просмотре по столбцам это легко обнаружить, поскольку сравнительно редко встречаются параметры, которые сильно варьируют. Чаще всего значения одного параметра имеют один порядок или ближайшие порядки. При наборе данных на компьютере важно соблюдать требования к формат данных в используемой статистической программе. Прежде всего это относится к знаку, которые должен отделять в десятичном числе целую часть от дробной (точка или запятая).

Использование методов математической статистики при обработке первичных эмпирических данных необходимо для повышения достоверности выводов научного исследования. При этом не рекомендуется ограничиваться использованием таких показателей, как средние арифметические и проценты. Они чаще всего не дают достаточных оснований для обоснованных выводов из эмпирических данных.

Выбор метода статистического анализа полученных эмпирических данных - очень важная и ответственная часть исследования. И делать это лучше до того, как получены данные. При планировании исследования необходимо заранее продумать, какие эмпирические показатели будут регистрироваться, с помощью каких методов будут обрабатываться, и какие выводы при разных результатах обработки можно будет сделать.

При выборе статистического критерия нужно, прежде всего, идентифицировать тип переменных (признаков) и шкалу измерения, которая использовалась при измерении показателей и других переменных - например, возраст, состав семьи, уровень образования. В качестве переменных могут выступать любые показатели, которые можно сравнивать друг с другом (то есть измерять). Следует иметь в виду, что в исследованиях могут широко использоваться номинативные и порядковые шкалы: вербальные и невербальные поведенческие реакции пол, уровень образования - все это может рассматриваться в качестве переменных. Главное - иметь четкие и ясные критерии их отнесения к тому или иному типу в зависимости от поставленных гипотез и задач.

При выборе статистического критерия нужно ориентироваться также на тип распределения данных, который получился в исследовании. Параметрические критерии используются в том случае, когда распределение полученных данных рассматривается как нормальное. Нормальное распределение с большей вероятностью (но не обязательно) получается при выборках более 100 испытуемых (может получиться и при меньшем количестве, а может не получиться и при большем). При использовании параметрических критериев необходима проверка нормальности распределения.

Для непараметрических критериев тип распределения данных не имеет значения. При небольших объемах выборки испытуемых целесообразно выбрать непараметрические критерии, которые дают большую достоверность выводам, независимо от того, получено ли в исследовании нормальное распределение данных. В некоторых случаях статистически обоснованные выводы могут быть сделаны даже при выборках в 5-10 испытуемых.

Во многих исследованиях осуществляется поиск различий в измеряемых показателях у испытуемых, имеющих те или иные особенности. При обработке соответствующих данных могут использоваться критерии для выявления различий в уровне исследуемого признака или в его распределении. Для определения значимости различий в проявлении признака в исследованиях часто используются такие показатели, как парный критерий Вилкоксона, U-критерий Манна-Уитни, критерий х-квадрат (х2), точный критерий Фишера, биномиальный критерий.

Во многих исследованиях осуществляется поиск взаимосвязи исследуемых показателей у одних и тех же испытуемых. Для обработки соответствующих данных могут использоваться коэффициенты корреляции. Связь величин друг с другом и их зависимость часто характеризуется коэффициентом линейной корреляции Пирсона и коэффициентом ранговой корреляции Спирмена.

Структура данных (и соответственно структура изучаемой реальности), а также их взаимосвязь выявляется факторным анализом.

Во многих исследованиях интерес представляет анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых факторов, или, другими словами, оценка влияния разных факторов на изучаемый признак. Для математической обработки данных в таких задачах может использоваться U-критерий Манна-Уитни, критерий Краскела-Уоллиса, Т-критерий Вилкоксона, критерий? 2 Фридмана. Однако для исследования влияния, а тем более взаимовлияния нескольких факторов на изучаемый параметр полезнее может оказаться дисперсионный анализ. Исследователь исходит из предположения, что одни переменные могут рассматриваться как причины, а другие как следствия. Переменные первого рода считаются факторами, а переменные второго рода - результативными признаками. В этом отличие дисперсионного анализа от корреляционного, в котором предполагается, что изменения одного признака просто связаны с определенными изменениями другого.

Во многих исследованиях выявляется значимость изменений (сдвига) каких-либо параметров и проявлений за определенный промежуток времени, в определенных условиях (например, в условиях коррекционного воздействия). Формирующие эксперименты в практической психологии решают именно эту задачу. Для обработки соответствующих данных могут использоваться коэффициенты для оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. Для этого часто применяются критерии знаков, Т-критерий Вилкоксона.

Важно обратить внимание на ограничения, которые имеет каждый критерий. Если один критерий не подходит для анализа имеющихся данных, всегда можно найти какой-либо другой, возможно, изменив тип представления самих данных. Прежде чем проводить статистический анализ эмпирических данных, полезно проверить, существуют ли критические значения, соответствующие количеству и типу ваших данных. В противном случае вас может ждать разочарование, когда ваши подсчеты окажутся напрасными по причине отсутствия в таблице критических значений при объеме выборки, которая у вас была.

После знакомства с процедурой вычисления критерия можно проводить «ручную» обработку данных или воспользоваться статистической программой персонального компьютера.

Для компьютерной обработки наиболее популярны программы SPSS и Statistica.

Использование статистических программ в компьютерной обработке на несколько порядков ускоряет обработку материала и предоставляет в распоряжение исследователя такие методы анализа, которые в ручной обработке не могут быть реализованы. Однако в полной мере эти преимущества могут быть использованы, если исследователь имеет необходимый уровень подготовки в этой области. Обычно, чем мощнее компьютерная программ (чем более широкие у неё возможности), тем больше времени она требует для освоения. Таким образом, затрачивать время на её изучение при редких обращениях к мощному статистическому аппарату не совсем эффективно. Очень часто использование таких программ для решения даже несложных задач также требует определённой суммы умений.

Для того, чтобы избежать лишних сложностей и временных затрат, гораздо эффективнее обратиться к профессионалам. Они качественно и профессионально проведут весь необходимый математико-статистический анализ данных вашего исследования: анализ первичных статистик, оценку достоверности различий, нормирование данных, корреляционный и факторный анализ и т.п.

После проведения необходимого статистического анализа данных нужно соотнести полученные результаты с изначально поставленной гипотезой, с теоретическими обоснованиями авторов, которые исследовали данную тематику и предыдущими исследователями. Сформулировать выводы и проинтерпретировать полученные результаты.

Предыдущая12345678910Следующая

Основные этапы статистического исследования

Рассмотрим самый важный метод статистики – статистическое наблюдение.

Использование различных способов и приемов статистической методологии

предполагает наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом

объекте. Исследование массовых общественных явлений включает этапы сбора

статистической информации и ее первичной обработки, сведения и группировки

результатов наблюдения в определенные совокупности, обобщения и анализа

полученных материалов.

На первом этапе статистического исследования формируются первичные

статистические данные, или исходная статистическая информация, которая

является фундаментом будущего статистического здания. Чтобы здание было

прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе

первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался

недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как

теоретических, так и практических выводов. Поэтому, статистическое

наблюдение от начальной до завершающей стадии - получения итоговых

материалов - должно быть тщательно продуманным и четко ооганизованным.

Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом

которого служит сводка. Если при статистическом наблюдении о каждой его

единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные

сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части.

На этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по

признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в

целом. С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие

типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью

группировок ограничивают качественно однородные в существенном отношении

совокупности, что является предпосылкой для определения и применения

обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей

рассчитываются относительные и средние величины, дается сводная оценка

вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы,

балансовые построения, рассчитываются показатели, характеризующие тесноту

связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного

изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

3.Статистическое наблюдение: понятие, основные формы.

Это научно-организ.работа по сбору данных. Формы:стат. 1) отчетность, кот. базируется на докум.учете. с 98 г введены 4 унифицир.формы федер.гос.набл-ния: ФП-1 (выпуск пр-ции), ФП-2 (инвестизм), ФП-3 (фин.состояние орг-ций), ФП-4 (числ-ть раб-ков, труд), 2) специально организ.набл-ние (перепись), 3) регистр – это с-ма пок-лей, кот.хар-т кажд.ед-цу набл-ния: регистры нас-ния, пр-тий, строек и подряд.орг-ций, розн.и оптов.торговли. Виды набл-ния: 1) сплошное, несплошное (выборочн., цензовые основанные на методе осн. массива, монограф.). Набл-ние бывает текущее, период., единовремен. Способы набл-ния: непосредств., документал., опрос (экспедиц., анкетный, явочный, корреспонд.). Стат.набл-ния проводятся по плану, кот.вкл-т в себя: программно-методолог.вопросы (цели, задачи), организ.вопросы (время, место). В рез-те, проведенных набл-ний возникают погрешности, кот снижают точность набл-ний, поэтому проводится контроль данных (логический и счетный). В рез-те проверки достовер.данных выявл-тся след.ошибки набл-ний: случ. ошибки (ошибки регистрации), преднамер.ошибки, непреднамер. (систем.и несистем.), ошибки репрезентативности (представительности).

Програмно-методологические вопросы статистического наблюдения.

Программно-методологические вопросы статистического наблюдения

Каждое наблюдение проводится с конкретной целью.

При его проведении необходимо установить, что подлежит обследованию. Надо решить следующие вопросы:

Объект наблюдения – совокупность предметов, явлений, у которых должны быть собраны сведения. При определении объекта указываются его основные отличительные черты (признаки). Всякий объект массовых наблюдений состоит их отдельных единиц, поэтому надо решить вопрос о том, каков тот элемент совокупности, который послужит единицей наблюдения.

Единица наблюдения – это составной элемент объекта, который является носителем признаков, подлежащих регистрации и основой счета.

Ценз – это определенные количественные ограничения для объекта наблюдения.

Признак – это свойство, которое характеризует определенные черты и особенности, присущие единицам изучаемой совокупности.

Организационные вопросы статистического наблюдения.

Программа наблюдения оформляется в виде бланков (анкет, формуляров), в которые заносятся первичные данные.

Необходимым дополнением бланков является инструкция, которая разъясняет смысл вопросов.

К организационным вопросам программы относятся:

сроки наблюдения;

критический момент наблюдения;

подготовительные работы;

Срок наблюдения, к которому относят регистрируемые сведения. Называется объективным временем наблюдения. Это м.б. определенный период времени (сутки, декада, месяц) или определенный момент. Момент, к которому относятся регистрируемые сведения, называется критическим моментом наблюдения.

Например, критическим моментом микропереписи 94г. был 0.00 ч.

в ночь с 13-14 февраля. Устанавливая критический момент наблюдения, м. с фотографической точностью определить истинное положение дел.

Подготовительные работы предусматривают обеспечение наблюдения документами, а также составление списка отчетных единиц, бланков, инструкций.

Документы м. заполнятся в ходе наблюдения или по его результатам.

Важное место в системе подготовительных работ имеет подбор и подготовка кадров, а также проведение инструктажа с теми, кто будет участвовать в проведении наблюдения.

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒

Дата публикования: 2015-01-09; Прочитано: 313 | Нарушение авторского права страницы

Studopedia.org — Студопедия.Орг — 2014-2018 год.(0.002 с)…

Этапы статистического исследования.

1 этап : Статистическое наблюдение.

2 этап : Сведение и группировка результатов наблюдения в определенные совокупности.

3 этап : Обобщение и анализа полученных материалов. Выявление взаимосвязей и масштабов явлений, определение закономерностей их развития, выработка прогнозных оценок. Важным является наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом объекте.

На первом этапе статистического исследования формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является фундаментом будущего статистического «здания».

ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Чтобы «здание» было прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии должно быть тщательно продуманным и четко организованным.

Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка . Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части. На этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в целом. С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью группировок ограничивают качественно однородные совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается оценка вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы, балансовые построения, рассчитываются показатели, характеризующие тесноту связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

Познавательное значение статистики заключается в том, что:

1) статистика дает цифровое и содержательное освещение изучаемых явлений и процессов, служит самым надежным способом оценки действительности; 2) статистика дает доказательную силу экономическим выводам, позволяет проверить различные «ходячие» утверждения, отдельные теоретические положения; 3) статистика обладает способностью раскрывать взаимосвязи между явлениями, показывать их форму и силу.

1. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ

1.1. Основные понятия

Статистическое наблюдение — это первый этап статистического исследования, представляющий собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета данных.

Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим .

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, сбора информации, кон контроля качества собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов.

Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые данные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом.

Систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

1) полноты статистических данных (полноты охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полноты охвата во времени);

2) достоверности и точности данных;

3) их единообразия и сопоставимости.

Любое статистическое исследование необходимо начинать с формулировки его цели и задач. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

Объект наблюдения — совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. Например, при переписи населения необходимо установить, какое именно население подлежит регистрации — наличное, т. е. фактически находящееся в данной местности в момент переписи, или постоянное, т. е. живущее в данной местности постоянно. При обследовании промышленности необходимо установить, какие предприятия будут отнесены к промышленным. В ряде случаев для ограничения объекта наблюдения пользуются тем или иным цензом. Ценз — ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности. Так, например, при переписи производственного оборудования нужно определить, что отнести к производственному оборудованию, а что к ручному инструменту, какое оборудование подлежит переписи — только действующее или также находящееся в ремонте, на складе, резервное.

Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.

Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является каждый отдельный человек. Если ставится также задача определить численность и состав домохозяйств, то единицей наблюдения наряду с человеком будет являться каждое домохозяйство.

Программа наблюдения — это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.

Понятие об исследовании количественных сторон объектов и явлений сформировалось давно, с момента развития у человека элементарных навыков работы с информацией. Однако, термин «статистика», дошедший до нашего времени заимствован гораздо позднее из латинского языка и происходит от слова «status», что означает «определенное состояние вещей». «Status» употреблялось также в значении «политическое состояние» и закрепилось почти во всех европейских языках именно в этом смысловом значении: английское «state», немецкое «Staat», итальянское «stato» и производное от него «statistа» - знаток государства.

Широкое применение слово «статистика» получило в XVIII веке и применялось в значение «государствоведение». Статистикой называют отрасль практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и предоставление в публичное пользование данных о явлениях и процессах общественной жизни.

Анализ - это метод научного исследования объекта путем рассмотрения его отдельных сторон и составных частей.

Экономико-статистический анализ - это разработка методики, основанной на широком применении традиционных статистических и математико-статистических методов, с целью контроля адекватного отражения исследуемых явлений и процессов.

Этапы статистического исследования. Статистическое исследование проходит в три этапа:

• 1) статистическое наблюдение;
• 2) сводка полученных данных;
• 3) статистический анализ.

На первом этапе с помощью метода массовых наблюдений собирают первичные статистические данные.

На втором этапе статистического исследования собранные данные подвергаются первичной обработки, сводке и группировке. Метод группировок позволяет выделить однородные совокупности, разделить их на группы и подгруппы. Сводка - это получение итогов по совокупности в целом и отдельным ее группам и подгруппам.

Результаты группировки и сводки излагаются в виде статистических таблиц. Основное содержание этого этапа заключается в переходе от характеристик каждой единицы наблюдения к сводным характеристикам совокупности в целом или ее групп.

На третьем этапе полученные сводные данные анализируются методом обобщающих показателей (абсолютные, относительные и средние величины, показатели вариации, индексные системы, методы математической статистики, табличный метод, графический метод и др.).

Основы статистического анализа:

• 1) утверждение фактов и установление их оценки;
• 2) выявление характерных особенностей и причин явления;
• 3) сравнение явления с нормативными, плановыми и другими явлениями, которые приняты за базу сравнения;
• 4) формулирование выводов, прогнозов, предположений и гипотез;
• 5) статистическая проверка выдвинутых предположений (гипотез).

Анализ и обобщение статистических данных - заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Задачами статистического анализа являются: определение и оценка специфики и особенностей изучаемых явлений и процессов, изучение их структуры, взаимосвязей и закономерностей их развития.

Статистический анализ данных проводится в неразрывной связи теоретического, качественного анализа сущности исследуемых явлений и соответствующего количественного инструментария, изучения их структуры, связей и динамики.

Статистический анализ - исследование характерных особенностей структуры, связи явлений, тенденций, закономерностей развития социально-экономических явлений, для чего используются специфические экономико-статистические и математико-статистические методы. Статистический анализ завершается интерпретаций полученных результатов.

В статистическом анализе признаки подразделяются по характеру влияния друг на друга:

• 1. Признак-результат - признак, анализируемый в данном исследовании. Индивидуальные размеры такого признака у отдельных элементов совокупности подвержены влиянию одного или нескольких других признаков. Другим словами, признак-результат рассматривается как следствие взаимодействия других факторов;
• 2. Признак-фактор - признак, оказывающий влияние на исследуемый признак (признак-результат). Причем зависимость между признаком-фактором и признаком-результатом может быть количественно определенна. Синонимами данного термина в статистике являются, «факторный признак», «фактор». Следует различать понятия признака-фактора и признака-веса. Признаком-весом называют такой признак, который необходимо учесть при расчетах. Но, признак-вес не оказывает влияния на исследуемый признак. Признак-фактор может рассматриваться как признак-вес, т. е., учитываться при расчетах, но не всякий признак-вес является признаком-фактором. Например, при исследовании в группе студентов зависимости между временем подготовки к экзамену и количеством баллов, полученных на экзамене должен учитываться и третий признак: «Количество человек, аттестованных на определенный балл». Последний признак не является влияющим на результат, однако, будет включен в аналитические расчеты. Именно такой признак и называется признаком-весом, а не признаком-фактором.

Прежде чем приступить к анализу, необходимо проверить, соблюдены ли условия, обеспечивающие его достоверность и правильность:

• - Достоверность первичных цифровых данных;
• - Полнота охвата изучаемой совокупности;
• - Сопоставимость показателей (по единицам учета, территории, методике подсчета).

Основными понятиями статистического анализа являются:

• 1. Гипотеза;
• 2. Решающая функция и решающее правило;
• 3. Выборка из генеральной совокупности;
• 4. Оценка характеристик генеральной совокупности;
• 5. Доверительный интервал;
• 6. Тренд;
• 7. Статистическая взаимосвязь.

Анализ является завершающей стадией статистического исследования, сутью которой является выявление взаимосвязей и закономерностей изучаемого явления, формулировка выводов и предложений.

Интенсификация труда медицинских работников в условиях бюджетно-страхового здравоохранения предъявляет повышенные требования к научно-организационным факторам. В данных условиях возрастает роль медицинской статистики в научной и практической деятельности медицинского учреждения.

В практической и научно-исследовательской деятельности врач, как правило, анализирует результаты своей деятельности не только на индивидуальном, но и на групповом и популяционном уровнях. Это необходимо врачу для подтверждения уровня квалификации, а также в целях дальнейшего усовершенствования и профессиональной специализации. Поэтому умение правильно организовать и провести статистическое исследование необходимо всем врачам различного профиля, руководителям учреждений и органов здравоохранения. Такие знания и умения способствуют повышению качества и эффективности медицинской помощи населению через непрерывную подготовку кадров (важнейший элемент ресурсного обеспечения) и, таким образом, конкурентоспособности лечебно-профилактических учреждений различных форм собственности в условиях рыночной экономики.

Руководители здравоохранения в оперативной и прогностической работе постоянно используют статистические данные. Только квалифицированный анализ статистических данных, оценка событий и соответствующие выводы позволяют принять правильное управленческое решение, способствуют лучшей организации работы, более точному планированию и прогнозированию. Статистика помогает контролировать деятельность учреждения, оперативно управлять им, судить о качестве и эффективности лечебно-профилактической работы. Руководитель при составлении текущих и перспективных планов работы должен основываться на изучении и анализе тенденций и закономерностей развития как здравоохранения, так и состояния здоровья населения своего района, города, области и т. д.

Традиционная статистическая система в здравоохранении основана на получении данных в виде отчетов, которые составляются в низовых учреждениях и затем суммируются на промежуточных и высших уровнях. Система отчетов имеет не только преимущества (единая программа, обеспечение сравнимости, показатели объема работы и использования ресурсов, простота и малая стоимость сбора материалов), но и определенные недостатки (малая оперативность, жесткость, негибкая программа, ограниченный набор сведений, неконтролируемые ошибки учета и др.).

Анализ проделанной работы должен осуществляться врачами не только на основании существующей отчетной документации, но и путем специально проводимых выборочных статистических исследований.

План статистического исследования составляется в соответствии с намеченной программой. Основными вопросами плана являются:

1. определение цели исследования;
2. определение объекта наблюдения;
3. определение срока проведения работы на всех этапах;
4. указание вида статистического наблюдения и метода;
5. определение места, где будут проводиться наблюдения;
6. выяснение, какими силами и под чьим методическим и организационным руководством будут проводиться исследования.

Организация статистического исследования делится на несколько стадий:

• стадию знакомства с литературными данными, что позволяет получить представление об изучаемой проблеме, выбрать адекватную методлику исследования и сформулировать рабочую гипотезу
• стадию наблюдения;
• статистическую группировку и сводку;
• счетную обработку;
• научный анализ;
• литературное и графическое оформление данных исследования.

Программа статистического исследования предусматривает решение следующих вопросов:

1. определение единицы наблюдения и составление программы сбора материала ;

   Единица наблюдения - каждый первичный элемент статистической совокупности.
   Единица наблюдения наделена признаками сходства и различия, которые подлежат учету и дальнейшему наблюдению, поэтому эти признаки называются учитываемыми (учетными).

   Учитываемые признаки - признаки, по которым различаются элементы единицы наблюдения в статистической совокупности. Признаки классифицируются:

   • по характеру на:
     а) атрибутивные (описательные) признаки - выражены словесно;
     б) количественные признаки - выражены числом;
   • по роли в совокупности на:
     а) факторные признаки, влияющие на изучаемое явление;
     б) результативные признаки, изменяющиеся под влиянием факторных признаков.

   Пример: в нашем исследовании единицей наблюдения является студент, обучающийся в данном медицинском вузе на протяжении всех лет. Учитываемые признаки по характеру делятся на:
   а) атрибутивные - пол, наличие вредных привычек, состояние здоровья и т.п.;
   б) количественные - возраст, число выкуриваемых сигарет, длительность заболевания, стаж курения и т.п.;
   в) по совокупности факторных признаков - наличие вредных привычек и стаж курения;
   г) результативные признаки - состояние здоровья, наличие заболевания и т.п.

   Программа сбора материала представляет собой последовательное изложение учитываемых признаков - вопросов, на которые необходимо получить ответы при проведении данного исследования. Это может быть специально составленный исследователем опросный лист, анкета, карта. Документ должен иметь четкое название. Вопросы (учитываемые признаки) должны быть четкими, краткими, соответствовать цели и задачам исследования; на каждый вопрос следует предусмотреть варианты ответов. Эти варианты готовых ответов носят название "группировка".

   Группировка признаков осуществляется с целью выделения однородных групп для изучения тех или иных закономерностей изучаемого явления. Группировка ответов по атрибутивным признакам называется типологической, по количественным признакам - вариационной.

   Пример типологической группировки:

   • группировка студентов по полу:
     • мужчина,
     • женщина;
   • группировка студентов по наличию иди отсутствию вредных привычек:
     • курящие студенты,
     • некурящие студенты.

   Пример вариационной группировки:

   • группировка студентов по количеству выкуриваемых сигарет в день:
     • 10 и менее;
     • более 20

   Пример карты, заполняемой студентом-медиком при изучении распространенности курения, представлен ниже. Все вопросы карты имеют группировки и рекомендации по ее заполнению.

   Карта* по изучению распространенности курения среди студентов медицинских вузов

   1. Ф.И.О студента ____________________________(вписать полностью)
   2. Курс: I, II, III, IV, V, VI
   3. Факультет: лечебный, медико-профилактический, фармацевтический, факультет военного обучения
   4. Возраст: до 20 лет, 20, 21, 22, 23, 24, 25 и более
   5. Пол: муж/жен
   6. Признаете ли Вы, что курение вредит здоровью? Да, нет, не знаю
   7. Кто курит из живущих с Вами людей: отец, мать, брат, сестра, муж, жена, товарищ, никто не курит
   8. Курите ли Вы? Да, нет
   9. Возраст, в котором выкурили первую сигарету: до 15 лет, 16-18 лет, старше 18 лет
   10. Какое количество сигарет (папирос) выкуриваете в день? 5-10, 11-20, более 20
   11. Что побудило Вас впервые закурить: пример родителей, пример преподавателей, влияние товарищей, желание казаться взрослым, желание похудеть, любопытство, желание не отстать от моды?

   И другие вопросы в соответствии с целью и задачей исследования.

2. составление программы разработки материала ; Программа разработки полученных данных предусматривает составление макетов статистических таблиц с учетом группировок.

   Требования, предъявляемые к таблицам . Макеты статистических таблиц должны иметь четкое и краткое название, соответствующее их содержанию. В таблице различают подлежащее и сказуемое.

   Статистическое подлежащее - это то, о чем говорится в таблице. Табличное подлежащее содержит основные признаки, являющиеся предметом исследования, и размещается обычно в левой части таблицы по вертикали.

   Статистическое сказуемое - это то, что характеризует подлежащее и размещается по горизонтали.

   В таблицах необходимо предусмотреть итоговые данные, по которым будут проводиться расчеты показателей на третьем этапе статистического исследования при обработке полученных данных.

   Виды таблиц. Статистические таблицы разделяются на простые, групповые, комбинационные.

   Простой (табл. 1) называется таблица, позволяющая анализировать полученные данные, сгруппированные лишь по одному признаку (подлежащее).

   Таблица 1. Распределение курящих студентов по факультетам (в абс. числах и в % к итогу)

   Групповой (табл. 2) называется таблица, в которой устанавливается связь между отдельными признаками, т.е. помимо подлежащего, имеется сказуемое, представленное одной или более группировками, которые связаны (попарно) с группировками подлежащего, но не связаны между собой.

   Таблица 2. Распределение студентов различных факультетов по полу и возрасту, в котором они выкурили первую сигарету

   Комбинационной (табл. 3) называется таблица, в которой есть два или несколько сказуемых, которые связаны не только с подлежащим, но и между собой.

   Таблица 3. Распределение курящих студентов различных факультетов по полу и среднему количеству сигарет (папирос), выкуриваемых в день

   Наименование факультетов

   Среднее количество сигарет (папирос), выкуриваемых студентами в день

   Всего

   10 и менее

   11 - 20

   более 20

   м

   ж

   оба пола

   м

   ж

   оба пола

   м

   ж

   оба пола

   м

   ж

   оба пола

   1. Лечебный

   2. Медико-профилактический

   3. Фармацевтический и т.д.

   Итого:

3. составление программы анализа собранного материала .

   Программа анализа предусматривает перечень статистических методик, необходимых для выявления закономерностей изучаемого явления.
   План исследования предусматривает решение следующих организационных вопросов:

   1. Выбор объекта исследования
   2. Определение объема статистической совокупности
   3. Сроки и место (территория) проведения исследования, виды и способы наблюдения и сбора материала
   4. Характеристика исполнителей (кадры)
   5. Характеристика технического оснащения и требуемых материальных средств
   6. Объект статистического исследования - это совокупность, с которой будут собираться необходимые сведения. Это может быть население, студенты, больные, госпитализированные в больницы и т.п.

   Статистическая совокупность - это группа, состоящая из относительно однородных элементов, взятых вместе в известных границах времени и пространства в соответствии с поставленной целью. Структура статистической совокупности: статистическая совокупность состоит из единиц наблюдения (см. схему).

   

   На примере нашего исследования - статистическая совокупность - это студенты, обучающиеся в данном вузе на протяжении всего периода обучения.

   Различают два вида совокупности - генеральная и выборочная.

   Генеральная совокупность - это группа, состоящая из всех относительно однородных элементов в соответствии с поставленной целью.

   Выборочная совокупность - отобранная для исследования часть генеральной совокупности и предназначенная для характеристики всей генеральной совокупности. Она должна быть репрезентативна (представительна) по количеству и качеству по отношению к генеральной совокупности.

   Репрезентативность количественная основана на законе больших чисел и означает достаточную численность элементов выборочной совокупности, рассчитываемую по специальным формулам и таблицам.

   Репрезентативность качественная основана на законе вероятности и означает соответствие (однотипность) признаков, характеризующих элементы выборочной совокупности по отношению к генеральной.

   В нашем примере генеральной совокупностью являются все студенты медицинского вуза; выборочной совокупностью - часть студентов каждого курса и факультета данного вуза.

   Объем статистической совокупности - это численность элементов совокупности, взятых для исследования.

   Сроки и место (территория) проведения исследования - это составление календарного плана выполнения данного исследования по данному этапу на конкретной территории. Пример: с 1 апреля по 1 июня текущего года в ММА им. И.М. Сеченова.

   Виды наблюдения :

   1. текущее (или постоянное) наблюдение - когда регистрация проводится постоянно по мере возникновения единиц наблюдения. Пример: каждый случай рождения, смерти, обращения в лечебные учреждения.
   2. и единовременное (или одномоментное) наблюдение - когда изучаемые явления фиксируются на какой-либо определенный момент (час, день недели, дату). Пример: перепись населения, состав коечного фонда стационара.

   Способы проведения исследования. Для исследователя важно определить способ проведения исследования: сплошное наблюдение или несплошное (выборочное).

   1. Сплошное наблюдение - это регистрация всех единиц наблюдения, составляющих генеральную совокупность.
   2. Несплошное (выборочное) наблюдение - изучение лишь части совокупности для характеристики целого.

   Методы проведения исследования на выборочной совокупности (монографический, основного массива, анкетный и др.).

   1. Монографический метод применяется при изучении какого-либо одного объекта, когда из множества объектов избирается один и исследуется с максимальной полнотой с целью показа передового опыта, выявления тенденций развития явления. Пример: описание новой хирургической технологии.
   2. Метод основного массива применяется при изучении тех объектов, в которых сосредоточено большинство изучаемых явлений. Суть его состоит в том, что из всех единиц наблюдения, входящих в состав данного объекта, избирается их основная часть, характеризующая всю статистическую совокупность. Пример: на заводе имеется 7 основных цехов, в которых занято 1300 рабочих и два небольших вспомогательных цеха со 100 рабочими. Для наблюдения можно взять только основные цеха и по ним сделать выводы, касающиеся всего завода.
   3. Анкетный метод применяется для сбора статистических сведений с помощью специально разработанных анкет. Пример: при изучении распространенности желудочно-кишечных заболеваний среди учащихся профессионально-технических училищ города Н. была разработана анкета с перечнем вопросов, интересующих исследователя.

Методы отбора изучаемых явлений и формирования выборочной совокупности

Существуют следующие методы отбора изучаемых явлений: случайный, механический, гнездовой, направленный, типологический.

1. Случайный отбор - это отбор, проводимый по жребию (по начальной букве фамилии или по дню рождения и т.п.).
2. Механический отбор - это отбор, когда у всей совокупности берется для изучения механически отобранная каждая пятая (20 %) или десятая (10 %) единица наблюдения.
3. Гнездовой (серийный) отбор - когда из генеральной совокупности выбираются не отдельные единицы, а гнезда (серии), которые отбираются путем случайной или механической выборки. Пример: для изучения заболеваемости сельского населения М-ской области изучается заболеваемость сельского населения одного, наиболее типичного пункта. Результаты распространяются на все сельское население области.
4. Направленный отбор - это отбор, когда из генеральной совокупности с целью выявления определенных закономерностей отбираются только те единицы наблюдения, которые позволят выявить влияние неизвестных факторов при устранении влияния известных. Пример: при изучении влияния стажа рабочих на травматизм отбираются рабочие одной профессии, одного возраста, одного цеха, одного образовательного уровня.
5. Типологический отбор - это отбор единиц из заранее сгруппированных однотипных качественных групп. Пример: при изучении закономерности смертности среди городского населения следует сгруппировать изучаемые города по численности населения в них.

Характеристика исполнителей (кадры) . Сколько человек и какой квалификации проводят исследование. Пример: исследование по изучению санитарно-гигиенического режима учащихся старших классов средних общеобразовательных школ района проводят два врача и два помощника санитарного врача центра гигиены и эпидемиологии данного административного округа.

Характеристика технического оснащения и требуемых материальных средств :

• лабораторное оборудование и приборы, соответствующие цели исследования;
• канцелярские товары (бумага, бланки);
• без дополнительных ассигнований.

Сбор материала - это процесс регистрации, заполнения официально существующие или специально разработанных учетных документов (талоны, карт и т.п.). Сбор материала проводят согласно составленным ранее программе и плану исследования. 3-й этап статистического исследования включает следующие последовательно выполняемые исследователем действия:

1. контроль собранного материала - это проверка собранного материала с целью отбора учетных документов, имеющих дефекты для их последующего исправления, дополнения или исключения из исследования. Например, в анкете не указан пол, возраст или нет ответов на другие поставленные вопросы. В этом случае необходимы дополнительные учетные документы (амбулаторные карты, истории болезни и т.п.). Если эти данные не могут быть получены из дополнительных учетных документов, привлеченных исследователем, то некачественные карты (анкеты) должны быть исключены из исследования.
2. шифровка - это применение условных обозначений выделяемых признаков. При ручной обработке материала шифры могут быть цифровые, буквенные; при машинной - только цифровые.

   Пример: буквенная шифровка:
   Пол:
   муж. М
   жен. Ж

   цифровая шифровка:

3. группировка материала - это распределение собранного материала по атрибутивному или количественному признаку (типологическая или вариационная). Пример: группировка студентов по курсам обучения: I курс, II курс, III курс, IV курс, V курс, VI курс.
4. сводка данных в статистические таблицы - занесение полученных после подсчета цифровых данных в таблицы
5. вычисление статистических показателей и статистическая обработка материала .

Цель исследования: разработать мероприятия по снижению болезней органов пищеварения (БОП) у студентов медицинского вуза.

Задачи исследования:

1. Изучить распространенность различных болезней органов пищеварения (БОП) у студентов медицинского вуза.
2. Определить факторы риска возникновения БОП.
3. Разработать предложения для администрации вуза

Программа исследования:

Единица наблюдения - студент с диагнозом БОП, обучающийся в медицинском вузе на данном факультете.
Атрибутивные признаки: пол, диагноз, характер питания.
Количественные признаки: возраст, длительность заболевания, интевал между приемами пищи, число приемов пищи в день.
Результативные признаки: наличие заболевания системы органоЙ пищеварения.
Факторные признаки: пол, возраст, характер питания и др.

Программа сбора материала (анкета, заполненная студентом)

а) ФИО
б) Курс: 1,2,3,4,5,6
в) Факультет: лечебный (1), медико-профилактический (2), фармацевтический (3)
г) Возраст: до 20 лет включительно - (1), 21-22 - (2), 23-24 -(3), 25 и более (4)
д) Пол: муж (1), жен (2)
е) Сколько раз в течение дня Вы принимаете пищу? Один - (1), два - (2), три и более (3)
ж) Прием пищи состоит из бутербродов без чая (1), бутербродов с чаем (2), полного обеда (3), другого (4) (укажите)
__________________________
з) Каков интервал между приемами пищи: до 1 ч (1), 1-2 ч (2), 3-4ч (3), 5 ч и более (4)
и) Предусмотрено ли в расписании занятий время на обед: (да - (1), нет - (2)
к) Имеете ли Вы заболевание системы органов пищеварения: да - (1), нет - (2)
л) Если Вы ответили "да", то укажите диагноз:___________________
м) Длительность заболевания: до 1 года - (1), 2-3 года - (2), 4-5 лет - (3), 6 лет и более - (4)

И другие вопросы в соответствии с целью и задачами исследования.

Программа разработки материала
Типологическая группировка: группировка студентов по факультетам, полу, по диагнозу заболевания.
Вариационная группировка: группировка по длительности заболевания (до 1 года, 2-3 года, 4-5 лет, 6 лет и более), интервал между приемами пищи (до 1 ч, 1-2 ч, 3-4 ч, 5 ч и более).

Макеты статистических таблиц

Простая таблица
Таблица 4. Распределение студентов, имеющих заболевания системы органов пищеварения по нозологическим формам (в % к итогу)

Групповая таблица
Таблица 5. Распределение студентов, имеющих заболевания системы органов пищеварения по полу и возрасту (в % к итогу)

Заболевание	Пол		Возраст			Всего
	муж	жен	до 15 лет	15 - 18 лет	старше 18 лет
1. Гастрит
2. Язвенная болезнь желудка
3. Язвенная болезнь 12-перстной кишки
4. Прочие
Итого:

Комбинационная таблица
Таблица 6. Распределение студентов, имеющих заболевания системы органов пищеварения, по факультетам и полу (в % к итогу)

Заболевание

Лечебный

Медико-профилактический

Фармацевтический

Всего

м

ж

оба пола

м

ж

оба пола

м

ж

оба пола

м

ж

оба пола

1. Гастрит

2. Язвенная болезнь желудка

3. Язвенная болезнь 12-ти перстной кишки

4. Прочие

Итого:

План исследования

Объект исследования - студент медицинского вуза, обучающиеся в данном медицинском вузе на данном факультете.
Объем статистической совокупности: достаточное число наблюдений. Совокупность: выборочная, репрезентативная по качеству и количеству.
Сроки проведения исследования: 6 февраля - 6 июня текущего года.
Методы сбора материала: анкетирование, выкопировка из медицинских документов студенческой поликлиники.

1. Власов В.В. Эпидемиология. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 464 с.
2. Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение. Учебник для вузов. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2007. - 512 с.
3. Медик В.А., Юрьев В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению: Часть 1. Общественное здоровье. - М.: Медицина, 2003. - 368 с.
4. Миняев В.А., Вишняков Н.И. и др. Социальная медицина и организация здравоохранения (Руководство в 2 томах). - СПб, 1998. -528 с.
5. Кучеренко В.З., Агарков Н.М. и др.Социальная гигиена и организация здравоохранения (Учебное пособие) - Москва, 2000. - 432 с.
6. С. Гланц. Медико-биологическая статистика. Пер с англ. - М., Практика, 1998. - 459 с.

Чтобы получить представление о том или ином явлении, сделать выводы, необходимо провести статистическое исследование. Предме­том статистического исследования в здравоохранении и медицине мо­гут быть здоровье населения, организация медицинской помощи, раз­личные разделы деятельности лечебно-профилактических учреждений, факторы внешней среды, оказывающие влияние на состояние здоровья.

Методическая последовательность выполнения статистического исследования складывается из определенных этапов.

1 этап. Составление плана и программы исследования.

2 этап. Сбор материала (статистическое наблюдение).

3 этап. Разработка материала, статистическая группировка и сводка

4 этап. Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов.

5 этап. Литературная обработка и оформление полученных результатов.

По завершении статистического исследования разрабатываются ре­комендации и управленческие решения, проводится внедрение ре­зультатов исследования в практику, оценивается эффективность.

В проведении статистического исследования важнейшим элементом является соблюдение строгой последовательности в осуществлении названных этапов.

Первый этап статистического исследования - составление плана и программы - является подготовительным, на котором определяется цель и задачи исследования, составляется план и программа иссле­дования, разрабатывается программа сводки статистического мате­риала и решаются организационные вопросы.

Приступая ж статистическому исследованию, следует точно и чет­ко сформулировать цель и задачи исследования, изучить по данной теме литературу.

Цель определяет основное направление исследования и носит, как правило, не только теоретический, но и практический характер. Цель формулируется ясно, четко, недвусмысленно.

Для раскрытия поставленной цели определяются задачи исследова­ния.

Важным моментом подготовительного этапа является разработка организационного плана. Организационный план исследования предус­матривает определение места (административно-территориальных границ наблюдения), время (конкретных сроков осуществления наблю­дения, проведения разработки и анализа материала) и субъекта ис­следования (организаторов, исполнителей, методического и органи­зационного руководства, источников финансирования исследования).

Пл ан иссле дов ания включает:

Определение объекта исследования (статистической совокупнос­ти);

Объема исследования (сплошное, несплошное);

Видов (текущее, единовременное);

Способов сбора статистической информации. Программа исследования включает:

Определение единицы наблюдения;

Перечень вопросов (учетных признаков), подлежащих регистра­ции в отношении каждой единицы наблюдения*

Разработку индивидуального учетного (регистрационного) блан­ка с перечнем вопросов и признаков, подлежащих учету;

Разработку макетов таблиц, в которые затем вносятся результа­ты исследования.

На каждую единицу наблюдения заполняется отдельный бланк, он содержит паспортную часть, четко сформулированные, поставленные в определенной последовательности вопросы программы и дату заполне­ния документа.

В качестве учетных бланков могут быть использованы применяе­мые в практике лечебно-профилактических учреждений учетные меди­цинские Формы.

Источниками получения информации могут служить другие медицин­ские документы (истории болезни, и индивидуальные карты амбула­торного больного, истории развития ребенка, истории родов), от­четные формы лечебно-профилактических учреждений и др.

Для обеспечения возможности статистической разработки данных из этих документов производят выкопировку сведений на специально разработанные учетные бланки, содержание которых определяется в каждом отдельном случае в соответствии с задачами исследования.

В настоящее время в связи с машинной обработкой результатов наблюдения с использованием ЭВМ вопросы программы могут быть формализованы, когда вопросы в учетном документе ставятся в виде альтернативы (да, нет), или предлагаются уже готовые ответы, из которых следует выбрать определенный ответ.

На первом этапе статистического исследования наряду с програм­мой наблюдения составляется программ* сводки полученных данных, которая включает установление принципов группировки, выделение группировочных признаков, определение комбинаций этих признаков, составление макетов статистических таблиц.

Второй этап - сбор статистического материала (статистическое наблюдение) - заключается в регистрации отдельных случаев изу­чаемого явления и характеризующих их учетных признаков в регис­трационные бланки. Перед и в ходе выполнения этой работы прово­дится инструктаж (устный или письменный) исполнителей наблюде­ния, обеспечение их формами регистрации.

По времени статистическое наблюдение может быть текущим и еди­новременным.

При текущем набл юдении явление изучается за какой-то от­дельный период времени (неделю, квартал, год и т.д.) путем пов­седневной регистрации явления по мере возникновения каждого слу­чая. Примером текущего наблюдения является учет числа родившихся, умерших, заболевших, выписанных из стационара и т. п. Так учиты­ваются быстро меняющиеся явления.

При единовременном набл юдении статистические данные собирают­ся на определенный (критический) момент времени. Единовремен­ным наблюдением являются: перепись населения, изучение физического развития детей, учет больничных коек на коней года, паспорти­зация лечебно-профилактических учреждений и т. д. К этому же виду относятся профилактические осмотры населения. Единовременная ре­гистрация отражает состояние явления на момент изучения. Этот вид наблюдения используется для изучения медленно меняющихся явлений.

Выбор вид наблюдения по времени определяется целью и задачами исследования. Например, характеристику госпитализированных больных можно получить в результате текущей регистрации выбывших из стационара (текущее наблюдение) или путем однодневной перепи­си больных, находящихся в стационаре (единовременное наблюдение).

В зависимости от полноты охвата изучаемого явления различают сплошное и несплошное исследование.

При сплошном исследовании изучаются все входящие в состав со­вокупности единицы наблюдения, т.е. генеральная совокупность. Сплошное исследование проводят с целью установления абсолютных размеров явления, например, общей численности населения, общего количества родившихся или умерших, общего числа заболевших тем или иным заболеванием и др. Сплошной метод применяется и в тех случаях, когда сведения необходимы для оперативной работы (учет инфекционной заболеваемости, нагрузка врачей и др.)

При несплошном исследовании изучается лишь часть генеральной совокупности. Оно подразделяется на несколько видов: анкетное, монографическое, основного массива, выборочное. Самым распростра­ненным в медицинских исследованиях является выборочный метод.

Монографический метод - дает детальное описание отдельных ха­рактерных в каком-либо отношении единиц совокупности и глубокое, всестороннее описание объектов.

Метод основного массива - предполагает изучение тех объектов, в которых сосредоточено значительное большинство единиц наблюде­ния. Недостатком этого метода является то, что остается неохва­ченной исследованием часть совокупности, хотя и небольшая по размерам, но которая может значительно отличаться от основного мас­сива.

Анкетный метод - это сбор статистических данных с помощью спе­циально разработанных анкет, адресованных определенному кругу лиц. Это исследование основано на принципе добровольности, поэто­му возврат анкет зачастую бывает неполным. Нередко ответы на пос­тавленные вопросы носят отпечаток субъективности и случайности. Этот метод применяется для получения приблизительной характеристики изучаемого явления.

Выборочный метод - сводится к исследованию некоторой спе­циально отобранной части единиц наблюдения для характеристики всей генеральной совокупности. Преимуществом этого метода являет­ся получение результатов высокой степени надежности, а также зна­чительно более низкая стоимость. В исследовании занято меньшее число исполнителей, кроме того он требует меньших затрат времени.

В медицинской статистике роль и место выборочного метода осо­бенно велики, поскольку медицинские работники имеют дело обычно только с частью изучаемого явления: изучают группу больных с тем или иным заболеванием, анализируют работу отдельных подразделе­ний и медицинских учреждений, оценивают качество определенных ме­роприятий и т. д.

По способу получения сведений в ходе проведения статистическо­го наблюдения и характеру его осуществления выделяют несколько видов:

1) непосредственное наблюдение (клинический осмотр больных, проведение лабораторных, инструментальных исследований, антропо­метрические измерения и т. п.)

2) социологические методы : метод интервью (очный опрос), анке­тирование (заочный опрос - анонимный или неанонимный) и др.;

3) документальное исследов ание (выкопировка сведений из учет­но-отчетных медицинских документов, сведения официальной статис­тики учреждений и организаций.)

Третий этап - группировка и сводка материала - начинается с проверки и уточнения числа наблюдений, полноты и правильности по­лученных сведений, выявлении и устранении ошибок, дубликатов за­писей и т. д.

Для правильной разработки материала применяется шифровка пер­вичных учетных документов, т.е. обозначение каждого признака и его группы знаком - буквенным или цифровым. Шифровка - это техни­ческий прием, облегчающий и ускоряющий разработку материала, по­вышающий качество, точность разработки. Шифры - условные обозна­чения - вырабатываются произвольно. При шифровке диагнозов реко­мендуется пользоваться международной номенклатурой и классифика­цией болезней; при шифровке профессий - словарем профессий.

Преимуществом шифровки является то, что при необходимости пос­ле окончания основной разработки можно вернуться к материалу для разработки с целью выяснения новых связей и зависимостей. Зашиф­рованный учетный материал позволяет сделать это легче и быстрее, чем незашифрованный. После проверки проводится группировка призна­ков.

Группировка - расчленение совокупности изучаемых данных на од­нородные, типичные группы по наиболее существенным признакам. Группировка может проводиться по качественным и количественным признакам. Выбор группировочного признака зависит от характера изучаемой совокупности и задач исследования.

Типологическая группировка производится по качественным (опи­сательным, атрибутивным) признакам, например, по полу, профессии, группам болезни, тяжести течения болезни, послеоперационным ос­ложнениям и т. д.

Группировка по количественным (вариационным) признакам прово­дится на основании числовых размеров признака, например, по воз­расту, длительности заболевания, продолжительности лечения и т.д. Количественная группировка требует решения вопроса о величине группировочного интервала: интервал может быть равным, а в ряде случаев - неравный, даже включать так называемые открытые группы.

Например, при группировке по возрасту могут быть определены открытые группы: до 1 года. 50 лет и старше.

При определении числа групп исходят из цели и задач исследова­ния. Необходимо, чтобы группировки могли вскрыть закономерности изучаемого явления. Большое число групп может привести к чрезмер­ному дроблению материала, ненужной детализации. Малое число групп приводит к затушевыванию характерных черт.

Закончив группировку материала, приступают к сводке.

Сводка - обобщение единичных случаев, полученных в результате статистического исследования, в определенные группы, их подсчет и внесение в макеты таблиц.

Сводку статистического материала проводят при помощи статисти­ческих таблиц. Таблица, не заполненная цифрами, называется макетом.

Статистические таблицы бывают перечневые, хронологические, тер­риториальные.

Таблица имеет подлежащее и сказуемое. Статистическое подлежа­щее обычно размещается по горизонтальным строкам в левой части таблицы и отражает главный, основной признак. Статистическое ска­зуемое размещается слева направо по вертикальным графам и отра­жает дополнительные учетные признаки.

Статистические таблицы делятся на простые, групповые и комби­национные.

В простых таблицах представлено числовое распределение мате­риала по одному признаку, составных частей его (табл.1). Простая таблица содержит обычно простой перечень или итог по всей сово­купности изучаемого явления.

Таблица 1

Распределение умерших в больнице Н. по возрасту

В групповых таблицах представлено сочетание двух признаков в связи друг с другом (табл.2).

Таблица 2

Распределение умерших в больнице Н. по полу и возрасту

В комбин аци онных таблицах дается распределение материала по трем и более взаимосвязанным признакам (Таблица 3).

Таблица 3

Распределение умерших в больнице Н. при разных заболеваниях по возрасту и полу

Диагноз основного заболевания	Возраст
0-14	15-19	20-39	40-59	60 и >	Всего
м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м+ж
Болезни сис­темы кровооб.	-	-	-	-
Травмы и отравления		-		-					-
Злокачеств. новообразов.	-	-	-	-	-	-
Другие заб.	-	-	-	-
Все заболев.		-		-

При составлении таблиц должны соблюдаться определенные требо­вания:

Каждая таблица должна иметь заголовок, отражающий ее содержание;

Внутри таблицы все графы также должны иметь четкие краткие наз­вания;

При заполнении таблицы все клетки таблицы должны содержать соответствующие числовые данные. Оставшиеся незаполненными из-за отсутствия данной комбинации клетки таблицы прочеркивают­ся ("-"), а при отсутствии сведений в клетке проставляется "н.с." или "...";

После заполнения таблицы в нижней горизонтальном ряду и в пос­леднем справа вертикальном столбце подводятся итоги верти­кальных граф и горизонтальных строк.

Таблицы должны иметь единую последовательную нумерацию.

В исследованиях, имеющих небольшой объем наблюдений, сводка проводится вручную. Все учетные документы раскладываются на груп­пы в соответствии с шифром признака. Далее проводится подсчет и запись данных в соответствующую клетку таблицы.

В настоящее время в проведении сортировки и сводки материала широко используются ЭВМ. которые позволяют не только отсортиро­вать материал по изучаемым признакам, но выполнить расчеты пока­зателей.

Четвертый этап - статистический анализ - является ответствен­ным этапом исследования. На этом этапе проводится вычисление ста­тистических показателей (частоты, структуры, средних размеров изучаемого явления),дается их графическое изображение, изучает­ся динамика, тенденции, устанавливаются связи между явлениями. даются прогнозы и т.д. Анализ предполагает интерпретацию получен­ных данных, оценку достоверности результатов исследования. В зак­лючение делаются выводы.

Пятый этап - литературная обработка является заключительным. Он предполагает окончательное оформление результатов статистичес­кого исследования. Результаты могут быть оформлены в виде статьи, отчета, доклада, диссертации и др. Для каждого вида оформления существуют определенные требования, которые должны соблюдаться при литературной обработке результатов статистического исследования.

Результаты медико-статистического исследования внедряются в практику здравоохранения. Возможны различные варианты использова­ния результатов исследования: ознакомление с результатами широ­кой аудитории медицинских и научных работников; подготовка ин­структивно-методических документов; оформление рационализаторско­го предложения и другие.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ВЕЛИЧИНЫ

Для сравнительного анализа статистических данных используется статистические величины: абсолютные, относительные, средние.

Абсолютные величины

Абсолютные величины, полученные в сводных таблицах в ходе ста­тистического исследования, отражают абсолютный размер явления (число лечебно-профилактических учреждений, число коек в больнице, численность населения, число умерших, родившихся, заболевших и т.д.). Ряд статистических исследований завершается получением аб­солютных величин. В некоторых случаях они могут быть использова­ны для анализа изучаемого явления, например, при изучении редких явлений, при необходимости знать точный абсолютный размер явле­ния, при необходимости обратить внимание на отдельные случаи изу­чаемого явления и др. При малом числе наблюдений, в том случае, когда не требуется определения закономерности, также могут ис­пользоваться абсолютные числа.

В значительной части случаев абсолютные величины не могут быть использованы для сравнения с данными других исследований. Для этого служат относительные и средние величины.

Относительные величины

Относительные величины (показатели, коэффициенты) получают­ся в результате отношения одной абсолютной величины к другой. Наиболее часто используются следующие показатели: интенсивные, экстенсивные, соотношения, наглядности.

Интенсивные - показатели частоты, интенсивности, распростра­ненности явления в среде, продуцирующей данное явление. В здравоохранении изучаются заболеваемость, смертность, инвалидность, рождаемость и другие показатель здоровья населения. Средой, в ко­торой происходят процессы, является население в целом или его от­дельные группы (возрастные, половые, социальные, профессио­нальные и др.). В медико-статистических исследованиях явление представляет собой как бы продукт среды. Например, население (среда) и заболевшие (явление); больные (среда) и умершие (яв­ление) и т. д.

Величина основания выбирается в соответствии в величиной пока­зателя - на 100, 1000, 10000, 100000, в зависимости от этого показатель выражается в процентах, промилле, продецимилле,просан­тимилле.

Вычисление интенсивного показателя производится следующим об­разом: например, в Иране в 1995г. проживало 67283 тыс. жителей, в течение года умерло 380200 человек.

Интенсивные показатели могут быть общими и специальными.

Общие интенсивные показатели характеризуют явление в целом. например, общие показатели рождаемости, смертности, заболеваемос­ти, вычисленные ко всему населению административной территории.

Специальные интенсивные показатели (погрупповые) применяются для характеристики частоты явления в различных группах (заболе­ваемость по полу, возрасту, смертность среди детей в возрасте до 1 года, летальность по отдельным нозологическим Формам и т.д.).

Интенсивные показатели применяются: для определения уровня. частоты, распространенности явления; для сравнения частоты явле­ния в двух различных совокупностях; для научения изменений часто­ты явления в динамике.

Экстенсивные - показатели удельного веса, структуры, характе­ризуют распределение явления на составные части, его внутреннюю структуру. Вычисляются экстенсивные показатели отношением частиявления к целому и выражаются в процентах или долях единицы.

Вычисление экстенсивного показателя производится следующим образом: например, в Греции в 1997 г. функционировало 719 больниц, в том числе 214 - больниц общего профиля.

Экстенсивные показатели используются для определения структу­ры явления и сравнительной оценки соотношения составляющих его частей. Экстенсивные показатели всегда взаимосвязаны между собой, т. к. их сумма всегда равна 100 процентам: так, при изучении структуры заболеваемости удельный вес отдельного заболевания мо­жет возрасти при его истинном росте; при одном и том же его уров­не, если число других заболеваний снизилось; при снижении числа данного заболевания, если уменьшение числа других заболеваний происходит более быстрыми темпами.

Соотношения - представляют собой соотношение двух самостоя­тельных, независимых друг от друга, качественно разнородных вели­чин. К показателям соотношения относятся показатели обеспеченнос­ти населения врачами, средними медицинскими работниками, больнич­ными койками и др.

Вычисление показателя соотношения производится следующим обра­зом: например, в Ливане с численностью населения 3789 тыс. жите­лей в медицинских учреждениях в 1996 году работали 3941 врачей.

Наглядности - применяются с целью более наглядного и дос­тупного сравнения статистических величин. Показатели наглядности представляют удобный способ преобразования абсолютных, относи­тельных или средних величин в легкую для сравнения Форму. При вы­числении этих показателей одна из сравниваемых величин приравни­вается к 100 (или 1), а остальные величины пересчитываются соответственно этому числу.

Вычисление показателей наглядности производится следующим об­разом: например, численность населения Иордании составила: в 1994г. - 4275 тыс. человек, в 1995г. - 4440 тыс. человек, в 1996г.- 5439 тыс. человек.

Показатель наглядности: 1994г.-100%;

1995г.	=	4460 *100	=	103.9%;
1996г.	=	5439*100	=	127.2%

Показатели наглядности указывают, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение сравниваемых ве­личин. Показатели наглядности используются чаше всего для сравне­ния данных в динамике, чтобы представить закономерности изучае­мого явления в более наглядной форме.

При пользовании относительными величинами могут быть допущены некоторые ошибки. Приведем наиболее частые из них:

1. Иногда судят об изменении частоты явления на основе экстенсив­ных показателей, которые характеризуют структуру явления, а не его интенсивность.

3. При расчете специальных показателей следует правильно выби­рать знаменатель для расчета показателя: например, показатель послеоперационной летальности необходимо рассчитывать по отно­шению к оперированным, а не всем больным.

4. При анализе показателей следует учитывать Фактор времени:

нельзя сравнивать между собой показатели, вычисленные за раз­личные периоды времени: например, показатель заболеваемости за год и за полугодие, что может привести к ошибочным суждениям. 5. Нельзя сравнивать между собой общие интенсивные показатели, вычисленные из неоднородных по составу совокупностей, пос­кольку неоднородность состава среды может влиять на величину показателя.

Средние величины

Средние величины дают обобщающую характеристику статистичес­кой совокупности по определенному изменяющемуся количественному признаку.

Средняя величина характеризует весь ряд наблюдений одним чис­лом, выражающим общую меру изучаемого признака. Она нивелирует случайные отклонения отдельных наблюдений и дает типичную харак­теристику количественного признака.

Одним из требований при работе со средними величинами являет­ся качественная однородность совокупности, для которой рассчиты­вается средняя. Только тогда она будет объективно отображать ха­рактерные особенности изучаемого явления. Второе требование зак­лючается в том, что средняя величина только тогда выражает типич­ные размеры признака, когда она основывается на массовом обобще­нии изучаемого признака, т.е. рассчитывается на достаточном чис­ле наблюдений.

Средние величины получаются из рядов распределения (вариа­ционных рядов).

Вариационный ряд - ряд однородных статистических величин, ха­рактеризующих один и тот же количественный учетный признак, отли­чающихся друг от друга по своей величине и расположенных в опре­деленном порядке (убывания или возрастания).

Элементами вариационного ряда являются:

Варианта - v - числовое значение изучаемого меняющегося коли­чественного признака.

Частота - p (pars) или f (frequency) - повторяемость вариант в вариационном ряду, показывающая, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда.

Общее число наблюдений - n (numerus) - сумма всех частот: n=ΣΡ. Если общее число наблюдений более 30,статистическая выборка считается большой, если n меньше или равно 30 - малой.

Вариационные ряды бывают прерывные (дискретные), состоящие из целых чисел, и непрерывные, когда значения вариант выражены дроб­ным числом. В прерывных рядах смежные варианты отличаются друг от друга на целое число, например: число ударов пульса, число дыха­ний в минуту, число дней лечения и т.д. В непрерывных рядах ва­рианты могут отличаться на любые дробные значения единицы. Вариационные ряды бывают трех видов. Простой - ряд, в котором каждая варианта встречается один раз, т.е. частоты равны единице.

Обычный - ряд, в котором варианты встречаются более одного ра­за.

Сгруппиров анный - ряд. в котором варианты объединены в группы по их величине в пределах определенного ин­тервала с указанием частоты повторяемости всех вариант, входящих в группу.

Сгруппированный вариационный ряд используют при большом числе наблюдений и больном размахе крайних значений вариант.

Обработка вариационного ряда заключается в получении парамет­ров вариационного ряда (средней величины, среднего квадратичес­кого отклонения и средней ошибки средней величины).

Виды средних величин.

В медицинской практике наиболее часто используются следующие средние величины: мода, медиана, средняя арифметическая. Реже применяются другие средние величины: средняя геометрическая (при обработке результатов титрования антител, токсинов, вакцин); средняя квадратическая (при определении среднего диаметра среза клеток, результатов накожных иммунологических проб); средняя кубическая (для определения среднего объема опухолей) и другие.

Мода (Mo) - величина признака, чаще других встречающаяся в со­вокупности. За моду принимают варианту, которой соответствует наибольшее количество частот вариационного ряда.

Медиана (Me) - величина признака, занимающая срединное значе­ние в вариационном ряду. Она делит вариационный ряд на две рав­ные, части.

На величину моды и медианы не оказывают влияния числовые зна­чения крайних вариант, имеющихся в вариационном ряду. Они не всегда могут точно характеризовать вариационный ряд и применяют­ся в медицинской статистике относительно редко. Более точно ха­рактеризует вариационный ряд средняя арифметическая величина.

Средняя арифметическая (М, или ) - рассчитывается на осно­ве всех числовых значений изучаемого признака.

В простом вариационном ряду, где варианты встречаются только по одному разу, вычисляется средняя арифметическая простая по формуле:

Где V - числовые значения вариант,

n - число наблюдений,

Σ - знак суммы

В обычном вариационном ряду вычисляется средняя арифметичес­кая взвешенная по формуле:

Где V - числовые значения вариант.

Ρ - частота встречаемости вариант.

n - число наблюдений.

S - знак суммы

Пример расчета средней арифметической взвешенной приведен в таблице 4.

Таблица 4

Определение средней длительности лечения больных в специализированном отделении больницы

В приведенном примере модой является варианта, равная 20 дням, поскольку она повторяется чаще других - 29 раз. Мо = 20. Порядковый номер медианы определяется по формуле:

Место медианы приходится на 48-ю варианту, числовое значение ко­торой равно 20. Средняя арифметическая, рассчитанная по формуле, равна также 20.

Средние величины являются важными обобщающими характеристика­ми совокупности. Однако за ними скрываются индивидуальные значе­ния признака. Средние величины не показывают изменчивости, колеб­лемости признака.

Если вариационный ряд более компактен, менее рассеян и все от­дельные значения расположены вокруг средней, то средняя величина дает более точную характеристику данной совокупности. Если вариа­ционный ряд растянут, отдельные значения значительно отклоняются от средней, т.е. имеется большая вариабельность количественного признака, то средняя менее типична, хуже отражает в целом весь ряд.

Одинаковые по величине средние могут быть получены из рядов с различной степенью рассеяния. Так, например, средняя длительность лечения больных в специализированной отделении больницы также бу­дет равна 20, если все 95 больных находились на стационарном ле­чении по 20 дней. Обе вычисленные средние равны между собой, но получены из рядов с разной степенью колеблемости вариант.

Следовательно, для характеристики вариационного ряда, помимо средней величины, необходима другая характеристика, позволяющая оценить степень его колеблемости.

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-02-13