Tiểu sử Đặc trưng Phân tích
Mở rộng
Trang Chủ ›

Cách tìm phương sai từ công thức độ lệch chuẩn. Độ lệch chuẩn, phương pháp tính toán, ứng dụng

Chương trình Excel được đánh giá cao bởi cả chuyên gia và nghiệp dư, bởi vì người dùng ở bất kỳ trình độ đào tạo nào cũng có thể làm việc với nó. Ví dụ: bất kỳ ai có kỹ năng tối thiểu về "giao tiếp" với Excel đều có thể vẽ một biểu đồ đơn giản, tạo một dấu hiệu đẹp, v.v.

Đồng thời, chương trình này thậm chí còn cho phép bạn thực hiện nhiều loại tính toán khác nhau, chẳng hạn như tính toán, nhưng điều này đã yêu cầu một mức độ đào tạo hơi khác. Tuy nhiên, nếu bạn mới bắt đầu làm quen với chương trình này và quan tâm đến mọi thứ sẽ giúp bạn trở thành người dùng nâng cao hơn, thì bài viết này là dành cho bạn. Hôm nay tôi sẽ cho bạn biết công thức độ lệch chuẩn trong excel là gì, tại sao nó lại cần thiết và trên thực tế, nó được áp dụng khi nào. Đi!

Nó là gì

Hãy bắt đầu với lý thuyết. Độ lệch chuẩn thường được gọi là căn bậc hai, thu được từ trung bình cộng của tất cả các chênh lệch bình phương giữa các giá trị có sẵn, cũng như trung bình cộng của chúng. Nhân tiện, giá trị này thường được gọi là chữ cái Hy Lạp "sigma". Độ lệch chuẩn được tính bằng công thức STDEV, tương ứng, chương trình thực hiện điều đó cho chính người dùng.

Bản chất của khái niệm này là xác định mức độ thay đổi của công cụ, theo cách riêng của nó, là một chỉ số từ thống kê mô tả. Nó cho thấy những thay đổi về sự biến động của công cụ trong bất kỳ khoảng thời gian nào. Sử dụng công thức STDEV, bạn có thể ước tính độ lệch chuẩn của một mẫu, trong khi giá trị boolean và văn bản bị bỏ qua.

Công thức

Giúp tính toán độ lệch chuẩn trong công thức excel, được cung cấp tự động trong Excel. Để tìm nó, bạn cần tìm phần công thức trong Excel, và chọn phần công thức có tên STDEV, rất đơn giản.

Sau đó, một cửa sổ sẽ xuất hiện trước mặt bạn, trong đó bạn sẽ cần nhập dữ liệu để tính toán. Đặc biệt, hai số nên được nhập vào các trường đặc biệt, sau đó chương trình sẽ tự động tính toán độ lệch chuẩn cho mẫu.

Không nghi ngờ gì nữa, các công thức và phép tính toán học là một vấn đề khá phức tạp và không phải người dùng nào cũng có thể giải quyết nó ngay lập tức. Tuy nhiên, nếu bạn đào sâu hơn một chút và hiểu vấn đề chi tiết hơn một chút, hóa ra không phải mọi thứ đều đáng buồn như vậy. Tôi hy vọng bạn bị thuyết phục về điều này bằng ví dụ về tính toán độ lệch chuẩn.

Video để giúp đỡ

Bài số 4

Chủ đề: “Thống kê mô tả. Các chỉ tiêu về sự đa dạng của tính trạng trong tổng hợp "

Các tiêu chí chính cho sự đa dạng của một đặc điểm trong tổng thể thống kê là: giới hạn, biên độ, độ lệch chuẩn, hệ số dao động và hệ số biến thiên. Trong bài học trước, người ta đã thảo luận rằng các giá trị trung bình chỉ cung cấp một đặc điểm tổng quát của đặc điểm được nghiên cứu trong tổng thể và không tính đến các giá trị của các biến thể riêng lẻ của nó: giá trị tối thiểu và giá trị lớn nhất, trên giá trị trung bình , dưới mức trung bình, v.v.

Ví dụ. Giá trị trung bình của hai dãy số khác nhau: -100; -20; 100; 20 và 0,1; -0,2; 0,1 hoàn toàn giống nhau và bằng nhauÔ.Tuy nhiên, phạm vi phân tán dữ liệu của các chuỗi trung bình tương đối này rất khác nhau.

Việc xác định các tiêu chí được liệt kê về tính đa dạng của một đặc điểm chủ yếu được thực hiện có tính đến giá trị của nó đối với các yếu tố riêng lẻ của tổng thể thống kê.

Các chỉ số đo lường sự biến đổi của tính trạng là tuyệt đối và liên quan đến. Các chỉ tiêu tuyệt đối của sự biến đổi bao gồm: phạm vi biến động, giới hạn, độ lệch chuẩn, phương sai. Hệ số biến thiên và hệ số dao động là các thước đo tương đối của sự biến thiên.

Giới hạn (lim) -đây là tiêu chí được xác định bởi các giá trị cực trị của biến thể trong chuỗi biến thể. Nói cách khác, tiêu chí này bị giới hạn bởi các giá trị tối thiểu và tối đa của thuộc tính:

Biên độ (Am) hoặc phạm vi biến đổi -đây là sự khác biệt giữa các thái cực. Việc tính toán tiêu chí này được thực hiện bằng cách trừ giá trị nhỏ nhất của nó cho giá trị lớn nhất của thuộc tính, điều này giúp ước tính mức độ phân tán của biến thể:

Nhược điểm của giới hạn và biên độ làm tiêu chuẩn cho sự biến đổi là chúng hoàn toàn phụ thuộc vào các giá trị cực đoan của đặc điểm trong chuỗi biến dị. Trong trường hợp này, các biến động về giá trị của thuộc tính trong chuỗi không được tính đến.

Mô tả đầy đủ nhất về tính đa dạng của một đặc điểm trong một quần thể thống kê được đưa ra bởi độ lệch chuẩn(sigma), là thước đo chung về độ lệch của một biến thể so với giá trị trung bình của nó. Độ lệch chuẩn cũng thường được gọi là độ lệch chuẩn.

Cơ sở của độ lệch chuẩn là so sánh từng phương án với giá trị trung bình cộng của tập hợp này. Vì trong tổng thể sẽ luôn có các lựa chọn vừa ít hơn vừa nhiều hơn nó, nên tổng các độ lệch có dấu "" sẽ được hoàn trả bằng tổng các độ lệch có dấu "", tức là. tổng của tất cả các độ lệch bằng không. Để tránh ảnh hưởng của các dấu hiệu của sự khác biệt, độ lệch của biến thể so với bình phương trung bình số học được lấy, tức là . Tổng bình phương độ lệch không bằng không. Để có được một hệ số có khả năng đo độ biến thiên, hãy lấy giá trị trung bình của tổng các bình phương - giá trị này được gọi là sự phân tán:

Theo định nghĩa, phương sai là bình phương trung bình của độ lệch của các giá trị riêng lẻ của một đối tượng địa lý so với giá trị trung bình của nó. Sự phân tán – độ lệch chuẩn bình phương.

Độ phân tán là một đại lượng có chiều (được đặt tên). Vì vậy, nếu các biến thể của dãy số được biểu thị bằng mét, thì độ phân tán cho ra mét vuông; nếu các biến thể được biểu thị bằng kilôgam, thì phương sai là bình phương của số đo này (kg 2), v.v.

Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai:

, sau đó khi tính phương sai và độ lệch chuẩn ở mẫu số của phân số, thay vìnó là cần thiết để đặt.

Việc tính toán độ lệch chuẩn có thể được chia thành sáu giai đoạn, phải được thực hiện theo một trình tự nhất định:

Áp dụng độ lệch chuẩn:

a) để đánh giá sự biến động của chuỗi biến thiên và đánh giá so sánh về tính tiêu biểu (tính đại diện) của các phương tiện số học. Điều này cần thiết trong chẩn đoán phân biệt khi xác định tính ổn định của các dấu hiệu.

b) để tái tạo chuỗi biến phân, tức là khôi phục đáp ứng tần số của nó dựa trên ba quy tắc sigma. Trong khoảng (М ± 3σ) có 99,7% tất cả các biến thể của bộ truyện, trong khoảng thời gian (М ± 2σ) - 95,5% và trong khoảng thời gian (М ± 1σ) - 68,3% hàng tùy chọn(Hình 1).

c) để xác định các tùy chọn "cửa sổ bật lên"

d) để xác định các thông số của định mức và bệnh lý bằng cách sử dụng ước tính sigma

e) để tính hệ số biến thiên

e) để tính sai số trung bình của trung bình cộng.

Đặc trưng cho bất kỳ quần thể chung nào cóloại phân phối chuẩn , chỉ cần biết hai tham số: trung bình cộng và độ lệch chuẩn là đủ.

Hình 1. Quy tắc ba Sigma

Ví dụ.

Trong nhi khoa, độ lệch chuẩn được sử dụng để đánh giá sự phát triển thể chất của trẻ bằng cách so sánh dữ liệu của một trẻ cụ thể với các chỉ số chuẩn tương ứng. Các chỉ số trung bình cộng về sự phát triển thể chất của trẻ khỏe mạnh được lấy làm chuẩn. Việc so sánh các chỉ số với tiêu chuẩn được thực hiện theo các bảng đặc biệt, trong đó các tiêu chuẩn được đưa ra cùng với thang điểm sigma tương ứng của chúng. Người ta cho rằng nếu chỉ tiêu đánh giá sự phát triển thể chất của trẻ nằm trong mức chuẩn (trung bình cộng) ± σ thì mức độ phát triển thể chất của trẻ (theo chỉ tiêu này) tương ứng với tiêu chuẩn đó. Nếu chỉ số nằm trong tiêu chuẩn ± 2σ, thì có một chút sai lệch so với tiêu chuẩn. Nếu chỉ số vượt quá những giới hạn này, thì sự phát triển thể chất của trẻ khác hẳn so với tiêu chuẩn (có thể xảy ra bệnh lý).

Ngoài các chỉ số biến thiên được biểu thị bằng giá trị tuyệt đối, nghiên cứu thống kê sử dụng các chỉ số biến thiên được biểu thị bằng giá trị tương đối. Hệ số dao động -đây là tỷ số giữa khoảng biến động so với giá trị trung bình của tính trạng. Hệ số biến đổi -đây là tỷ lệ giữa độ lệch chuẩn với giá trị trung bình của đối tượng địa lý. Thông thường, các giá trị này được biểu thị dưới dạng phần trăm.

Các công thức để tính toán các chỉ số tương đối của sự thay đổi:

Từ các công thức trên có thể thấy rằng hệ số càng lớn V gần bằng 0 thì sự biến thiên của các giá trị tính trạng càng nhỏ. Nhiều hơn V, dấu càng nhiều biến.

Trong thực hành thống kê, hệ số biến thiên thường được sử dụng nhiều nhất. Nó không chỉ được sử dụng để đánh giá so sánh sự biến động mà còn để xác định tính đồng nhất của quần thể. Tập hợp được coi là đồng nhất nếu hệ số biến đổi không vượt quá 33% (đối với các phân phối gần với bình thường). Về mặt số học, tỷ lệ σ và giá trị trung bình số học thể hiện mức độ ảnh hưởng của giá trị tuyệt đối của các đặc điểm này và tỷ lệ phần trăm làm cho hệ số biến thiên trở thành một giá trị không thứ nguyên (không được đặt tên).

Giá trị thu được của hệ số biến thiên được ước tính theo các bậc phân cấp gần đúng về mức độ đa dạng của tính trạng:

Yếu - lên đến 10%

Trung bình - 10 - 20%

Mạnh - hơn 20%

Việc sử dụng hệ số biến thiên được khuyến khích trong trường hợp cần so sánh các đối tượng địa lý khác nhau về kích thước và kích thước.

Sự khác biệt giữa hệ số biến thiên và các tiêu chí phân tán khác được thể hiện rõ ràng bằng ví dụ.

Bảng 1

Thành phần người lao động của doanh nghiệp công nghiệp

Dựa trên các đặc điểm thống kê nêu trong ví dụ, có thể kết luận rằng thành phần tuổi và trình độ học vấn của người lao động trong doanh nghiệp là tương đối đồng đều, đội ngũ khảo sát có tính ổn định nghề nghiệp thấp. Dễ dàng nhận thấy rằng nỗ lực đánh giá các xu hướng xã hội này theo độ lệch chuẩn sẽ dẫn đến một kết luận sai lầm và nỗ lực so sánh các đặc điểm kế toán "kinh nghiệm làm việc" và "tuổi tác" với đặc điểm kế toán "học vấn" nói chung sẽ là không chính xác do sự không đồng nhất của các tính năng này.

Trung vị và Phần trăm

Đối với phân phối theo thứ tự (xếp hạng), trong đó tiêu chí cho phần giữa của chuỗi là giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và phương sai không thể đóng vai trò là đặc điểm của sự phân tán của biến thể.

Điều này cũng đúng với chuỗi biến phân mở. Trường hợp này là do độ lệch, theo đó độ phân tán và σ được tính, được tính từ giá trị trung bình số học, không được tính trong chuỗi biến phân mở và trong chuỗi phân phối của các đặc trưng định tính. Do đó, đối với mô tả nén của các bản phân phối, một tham số phân tán khác được sử dụng: lượng tử(từ đồng nghĩa - "phân vị"), thích hợp để mô tả các đặc điểm định tính và định lượng trong bất kỳ hình thức phân phối nào của chúng. Tham số này cũng có thể được sử dụng để chuyển đổi các đặc trưng định lượng thành định tính. Trong trường hợp này, các điểm số như vậy được ấn định tùy thuộc vào thứ tự của tập lượng tử tương ứng với một hoặc một tùy chọn cụ thể khác.

Trong thực hành nghiên cứu y sinh, các lượng tử sau đây thường được sử dụng nhất:

- Trung bình;

, là phần tư (phần tư), phần tư thấp hơn ở đâu, – phần tư ở trên.

Các lượng tử chia khu vực của những thay đổi có thể xảy ra trong một chuỗi biến thiên thành những khoảng thời gian nhất định. Trung vị (số lượng tử) là biến thể nằm giữa chuỗi biến thể và chia chuỗi này làm đôi, thành hai phần bằng nhau ( 0,5 và 0,5 ). Phần tư chia chuỗi thành bốn phần: phần đầu tiên (phần tư dưới) là phần phân tách các tùy chọn có giá trị số không vượt quá 25% giá trị tối đa có thể có trong chuỗi này, phần tư phân tách các tùy chọn có giá trị số lên đến 50 % tối đa có thể. Phần tư phía trên () phân tách các tùy chọn lên đến 75% giá trị tối đa có thể.

Trong trường hợp phân phối không đối xứng biến liên quan đến trung bình số học, trung vị và phần tư được sử dụng để đặc trưng cho nó. Trong trường hợp này, hình thức hiển thị giá trị trung bình sau được sử dụng: Tôi (;). Ví dụ, đặc điểm đang được nghiên cứu - "giai đoạn trẻ bắt đầu biết đi một cách độc lập" - trong nhóm nghiên cứu có sự phân bố không đối xứng. Đồng thời, phần tư dưới () tương ứng với thời điểm bắt đầu biết đi - 9,5 tháng, trung vị - 11 tháng, phần tư trên () - 12 tháng. Theo đó, đặc trưng của xu hướng trung bình của thuộc tính được chỉ định sẽ được trình bày là 11 (9,5; 12) tháng.

Đánh giá ý nghĩa thống kê của kết quả nghiên cứu

Ý nghĩa thống kê của dữ liệu được hiểu là mức độ tương ứng của chúng với thực tế được hiển thị, tức là Dữ liệu có ý nghĩa thống kê là những dữ liệu không làm sai lệch và phản ánh đúng thực tế khách quan.

Để đánh giá ý nghĩa thống kê của các kết quả của một nghiên cứu có nghĩa là xác định với xác suất nào có thể chuyển các kết quả thu được trên một tổng thể mẫu cho toàn bộ tổng thể. Đánh giá ý nghĩa thống kê là cần thiết để hiểu mức độ một phần của hiện tượng có thể được sử dụng để đánh giá tổng thể hiện tượng và các mô hình của nó.

Việc đánh giá ý nghĩa thống kê của các kết quả của nghiên cứu bao gồm:

1. sai số về tính đại diện (sai số của giá trị trung bình và giá trị tương đối) - m;

2. giới hạn tin cậy của các giá trị trung bình hoặc tương đối;

3. độ tin cậy của sự khác biệt giữa các giá trị trung bình hoặc tương đối theo tiêu chí t.

Sai số chuẩn của giá trị trung bình cộng hoặc lỗi tính đại diệnđặc trưng cho sự biến động của số bình quân. Cần lưu ý rằng cỡ mẫu càng lớn thì mức chênh lệch của các giá trị trung bình càng nhỏ. Sai số chuẩn của giá trị trung bình được tính theo công thức:

Trong tài liệu khoa học hiện đại, trung bình cộng được viết cùng với sai số về tính đại diện:

hoặc cùng với độ lệch chuẩn:

Ví dụ, hãy xem xét dữ liệu của 1.500 phòng khám đa khoa đô thị trong cả nước (dân số chung). Số lượt bệnh nhân được phục vụ tại Phòng khám đa khoa bình quân là 18150 lượt người. Chọn ngẫu nhiên 10% đối tượng (150 phòng khám đa khoa) cho số bệnh nhân trung bình bằng 20051 người. Sai số lấy mẫu, rõ ràng là liên quan đến thực tế là không phải tất cả 1500 phòng khám đa khoa đều được đưa vào mẫu, bằng sự khác biệt giữa các mức trung bình này - mức trung bình chung ( M gen) và trung bình của mẫu ( M sb). Nếu chúng tôi tạo một mẫu khác có cùng kích thước từ tổng thể của chúng tôi, nó sẽ cho một lượng sai số khác. Tất cả các mẫu này có nghĩa là, với các mẫu đủ lớn, được phân bố bình thường xung quanh giá trị trung bình chung với số lượng lặp lại đủ lớn của một mẫu có cùng số lượng đối tượng từ tổng thể chung. Sai số chuẩn của giá trị trung bình m là sự lan truyền không thể tránh khỏi của các phương tiện mẫu xung quanh giá trị trung bình chung.

Trong trường hợp khi kết quả của nghiên cứu được biểu diễn bằng các giá trị tương đối (ví dụ: tỷ lệ phần trăm), chia sẻ lỗi tiêu chuẩn:

trong đó P là chỉ số tính bằng%, n là số lần quan sát.

Kết quả được hiển thị là (P ± m)%. Ví dụ, tỷ lệ khỏi bệnh giữa các bệnh nhân là (95,2 ± 2,5)%.

Nếu số phần tử trong quần thể, sau đó khi tính toán các sai số tiêu chuẩn của giá trị trung bình và tỷ trọng ở mẫu số của phân số, thay vìnó là cần thiết để đặt.

Đối với phân phối chuẩn (phân phối của mẫu có nghĩa là chuẩn), người ta biết có bao nhiêu dân số nằm trong khoảng bất kỳ xung quanh giá trị trung bình. Đặc biệt:

Trên thực tế, vấn đề nằm ở chỗ chúng ta chưa biết các đặc điểm của dân số chung, và mẫu được thực hiện chính xác với mục đích đánh giá chúng. Điều này có nghĩa là nếu chúng tôi lấy các mẫu có cùng kích thước N từ dân số chung, thì trong 68,3% trường hợp, khoảng này sẽ chứa giá trị M(nó sẽ ở khoảng thời gian trong 95,5% trường hợp và trên khoảng thời gian trong 99,7% trường hợp).

Vì chỉ có một mẫu thực sự được tạo ra, nên tuyên bố này được xây dựng theo xác suất: với xác suất 68,3%, giá trị trung bình của thuộc tính trong tổng thể chung được chứa trong khoảng, với xác suất 95,5%. - trong khoảng thời gian, v.v.

Trên thực tế, khoảng thời gian như vậy được xây dựng xung quanh giá trị mẫu, với xác suất cho trước (đủ cao) - xác suất tin cậy - sẽ "bao phủ" giá trị thực của thông số này trong tổng thể chung. Khoảng thời gian này được gọi là mức độ tin cậy.

Xác suất tin cậyP – là mức độ tin cậy mà khoảng tin cậy sẽ thực sự chứa giá trị thực (chưa biết) của tham số trong tổng thể.

Ví dụ, nếu mức độ tin cậy R bằng 90%, điều này có nghĩa là 90 mẫu trong số 100 mẫu sẽ đưa ra ước tính chính xác về tham số trong tổng thể chung. Theo đó, xác suất lỗi, tức là ước tính không chính xác về giá trị trung bình chung cho mẫu, được tính bằng tỷ lệ phần trăm:. Đối với ví dụ này, điều này có nghĩa là 10 mẫu trong số 100 mẫu sẽ đưa ra ước tính không chính xác.

Rõ ràng, mức độ tin cậy (xác suất tin cậy) phụ thuộc vào độ lớn của khoảng: khoảng càng rộng thì độ tin cậy càng cao mà một giá trị chưa biết đối với tổng thể chung sẽ rơi vào đó. Trong thực tế, ít nhất hai lần sai số lấy mẫu được lấy để xây dựng khoảng tin cậy nhằm cung cấp độ tin cậy ít nhất là 95,5%.

Việc xác định giới hạn tin cậy của giá trị trung bình và giá trị tương đối cho phép chúng ta tìm thấy hai giá trị cực trị của chúng - giá trị nhỏ nhất có thể và giá trị lớn nhất có thể, trong đó chỉ số đang nghiên cứu có thể xảy ra trong toàn bộ dân số chung. Dựa vào cái này, giới hạn tin cậy (hoặc khoảng tin cậy)- đây là các ranh giới của giá trị trung bình hoặc giá trị tương đối, vượt ra ngoài ranh giới của các biến động ngẫu nhiên có xác suất không đáng kể.

Khoảng tin cậy có thể được viết lại thành:, ở đâu t là một tiêu chí tự tin.

Giới hạn tin cậy của trung bình cộng trong tổng thể chung được xác định theo công thức:

M gien = M lựa chọn + tm M

cho giá trị tương đối:

R gien = P lựa chọn + tm R

ở đâu M gien và R gien- giá trị của giá trị trung bình và giá trị tương đối của dân số chung; M lựa chọn và R lựa chọn- giá trị của giá trị trung bình và giá trị tương đối thu được trên tổng thể mẫu; m M và m P- sai số của giá trị trung bình và giá trị tương đối; t- tiêu chí độ tin cậy (tiêu chí độ chính xác, được đặt ra khi lập kế hoạch nghiên cứu và có thể bằng 2 hoặc 3); tm- đây là khoảng tin cậy hoặc Δ - sai số biên của chỉ tiêu thu được trong nghiên cứu mẫu.

Cần lưu ý rằng giá trị của tiêu chí tở một mức độ nhất định, nó liên quan đến xác suất của một dự báo không có lỗi (p), được biểu thị bằng%. Nó được lựa chọn bởi chính nhà nghiên cứu, được hướng dẫn bởi nhu cầu thu được một kết quả với mức độ chính xác cần thiết. Vì vậy, đối với xác suất của một dự báo không có lỗi là 95,5%, giá trị của tiêu chí t là 2, cho 99,7% - 3.

Các ước lượng đã cho của khoảng tin cậy chỉ được chấp nhận đối với các quần thể thống kê có hơn 30 quan sát. Với quy mô dân số nhỏ hơn (mẫu nhỏ), các bảng đặc biệt được sử dụng để xác định tiêu chí t. Trong các bảng này, giá trị mong muốn nằm ở giao điểm của dòng tương ứng với kích thước của tập hợp (n-1) và một cột tương ứng với mức xác suất của một dự báo không có sai sót (95,5%; 99,7%) do nhà nghiên cứu chọn. Trong nghiên cứu y học, khi thiết lập giới hạn tin cậy cho bất kỳ chỉ số nào, xác suất dự báo không có sai sót là 95,5% trở lên. Điều này có nghĩa là giá trị của chỉ thị thu được trên tổng thể mẫu phải được tìm thấy trong tổng thể chung trong ít nhất 95,5% trường hợp.

    Các câu hỏi về chủ đề của bài học:

    Mức độ phù hợp của các chỉ số về tính đa dạng của một đặc điểm trong tổng thể thống kê.

    Đặc điểm chung của các chỉ tiêu biến động tuyệt đối.

    Độ lệch chuẩn, tính toán, ứng dụng.

    Các chỉ số tương đối của sự biến động.

    Điểm trung bình, phần tư.

    Đánh giá ý nghĩa thống kê của kết quả nghiên cứu.

    Sai số chuẩn của giá trị trung bình cộng, công thức tính, ví dụ sử dụng.

    Tính toán chia sẻ và sai số tiêu chuẩn của nó.

    Khái niệm về xác suất tin cậy, một ví dụ sử dụng.

10. Khái niệm về khoảng tin cậy, ứng dụng của nó.

    Kiểm tra các nhiệm vụ về chủ đề với câu trả lời mẫu:

1. CÁC CHỈ SỐ TUYỆT ĐỐI CỦA SỰ BIẾN ĐỔI LÀ

1) hệ số biến đổi

2) hệ số dao động

4) trung bình

2. CÁC CHỈ SỐ LIÊN QUAN CỦA SỰ BIẾN ĐỔI LÀ

1) phân tán

4) hệ số biến đổi

3. TIÊU CHÍ ĐƯỢC XÁC ĐỊNH BẰNG GIÁ TRỊ NGOÀI CỦA MỘT BIẾN SỐ TRONG MỘT LOẠI GIỐNG

2) biên độ

3) phân tán

4) hệ số biến đổi

4. SỰ KHÁC BIỆT CỦA PHƯƠNG ÁN CỰC KỲ LÀ

2) biên độ

3) độ lệch chuẩn

4) hệ số biến đổi

5. MẶT VUÔNG CÓ NGHĨA LÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT CỦA CÁC GIÁ TRỊ KÝ HIỆU CÁ NHÂN TỪ GIÁ TRỊ HÀNG KHÔNG CỦA NÓ LÀ

1) hệ số dao động

2) trung vị

3) phân tán

6. TỶ LỆ BIẾN ĐỔI TỶ SỐ ĐẾN GIÁ TRỊ HÀNG KHÔNG CỦA MỘT ĐẶC TRƯNG LÀ

1) hệ số biến đổi

2) độ lệch chuẩn

4) hệ số dao động

7. TỶ SỐ CỦA TỪ VIẾT TẮT VUÔNG CÓ NGHĨA ĐẾN GIÁ TRỊ HÀNG KHÔNG CỦA MỘT ĐẶC ĐIỂM LÀ

1) phân tán

2) hệ số biến đổi

3) hệ số dao động

4) biên độ

8. MỘT BIẾN SỐ NẰM Ở TRUNG GIAN CỦA MỘT BIẾN SỐ VÀ CHIA THÀNH HAI BỘ PHẬN BẰNG NHAU LÀ

1) trung bình

3) biên độ

9. TRONG NGHIÊN CỨU Y TẾ, KHI THIẾT LẬP GIỚI HẠN TIN CẬY CỦA BẤT KỲ CHỈ SỐ NÀO, KHẢ NĂNG DỰ BÁO KHÔNG CÓ LỖI ĐƯỢC CHẤP NHẬN

10. NẾU 90 MẪU NGOÀI 100 MẪU CHO DỰ ĐOÁN ĐÚNG VỀ THÔNG SỐ TRONG MỘT DÂN SỐ CHUNG, THÌ ĐIỀU NÀY CÓ NGHĨA LÀ KHẢ NĂNG TỰ TIN P BÌNH ĐẲNG

11. TRONG SỰ KIỆN NẾU 10 MẪU NGOÀI 100 MẪU CHO DỰ ĐOÁN KHÔNG ĐÚNG, KHẢ NĂNG LỖI LÀ

12. CÁC GIỚI HẠN CỦA HÀNG KHÔNG HOẶC CÁC GIÁ TRỊ LIÊN QUAN, ĐƯỢC VƯỢT QUA CẢNH QUAN NGẪU NHIÊN CÓ KHẢ NĂNG NHỎ NHẤT - ĐIỀU NÀY

1) khoảng tin cậy

2) biên độ

4) hệ số biến đổi

13. MỘT MẪU NHỎ ĐƯỢC XEM LÀ DÂN SỐ TRONG MÀ

1) n nhỏ hơn hoặc bằng 100

2) n nhỏ hơn hoặc bằng 30

3) n nhỏ hơn hoặc bằng 40

4) n gần bằng 0

14. ĐỐI VỚI KHẢ NĂNG DỰ BÁO KHÔNG LỖI LỖI 95% GIÁ TRỊ TIÊU CHÍ t THÀNH PHẦN

15. ĐỐI VỚI KHẢ NĂNG DỰ BÁO KHÔNG LỖI LỖI 99% GIÁ TRỊ TIÊU CHÍ t THÀNH PHẦN

16. ĐỐI VỚI CÁC PHÂN PHỐI ĐƯỢC ĐÓNG GÓP CHO BÌNH THƯỜNG, DÂN SỐ ĐƯỢC XEM LÀ HOMOGENEOUS NẾU HIỆU QUẢ CỦA SỰ BIẾN ĐỔI KHÔNG VƯỢT TRỘI

17. LỰA CHỌN CÁC BIẾN TẦN RIÊNG MÀ CÓ GIÁ TRỊ SỐ KHÔNG VƯỢT QUA 25% GIÁ TRỊ TỐI ĐA CÓ THỂ TRONG CON ĐƯỜNG NÀY LÀ

2) phần tư thấp hơn

3) phần tư trên

4) tứ phân vị

18. DỮ LIỆU KHÔNG PHÂN BIỆT VÀ PHẢN XẠ CHÍNH XÁC THỰC TẾ MỤC TIÊU ĐƯỢC GỌI LÀ

1) không thể

2) đều có thể

3) đáng tin cậy

4) ngẫu nhiên

19. THEO QUY TẮC BA SIGM, CÓ SỰ PHÂN BỐ THÔNG THƯỜNG CỦA MỘT DẤU HIỆU TRONG VÒNG
SẼ ĐƯỢC ĐỊNH VỊ

1) 68,3% tùy chọn

$ X $. Đầu tiên, hãy nhớ lại định nghĩa sau:

Định nghĩa 1

Dân số- một tập hợp các đối tượng được chọn ngẫu nhiên của một loại nhất định, trong đó các quan sát được thực hiện để thu được các giá trị cụ thể của một biến ngẫu nhiên, được thực hiện trong các điều kiện không thay đổi khi nghiên cứu một biến ngẫu nhiên của một loại nhất định.

Định nghĩa 2

Phương sai chung- trung bình cộng của độ lệch bình phương của các giá trị của biến thể của tổng thể chung so với giá trị trung bình của chúng.

Đặt các giá trị của biến thể $ x_1, \ x_2, \ dot, x_k $ tương ứng có tần số $ n_1, \ n_2, \ dot, n_k $. Sau đó, phương sai chung được tính theo công thức:

Chúng ta hãy xem xét một trường hợp đặc biệt. Hãy để tất cả các biến thể $ x_1, \ x_2, \ dot, x_k $ là khác biệt. Trong trường hợp này là $ n_1, \ n_2, \ dot, n_k = 1 $. Chúng ta hiểu rằng trong trường hợp này, phương sai chung được tính theo công thức:

Cũng liên quan đến khái niệm này là khái niệm về độ lệch chuẩn chung.

Định nghĩa 3

Độ lệch chuẩn chung

\ [(\ sigma) _r = \ sqrt (D_r) \]

Phương sai mẫu

Hãy cho chúng tôi một tập mẫu liên quan đến một biến ngẫu nhiên $ X $. Đầu tiên, hãy nhớ lại định nghĩa sau:

Định nghĩa 4

Dân số mẫu- một phần của các đối tượng được chọn từ dân số chung.

Định nghĩa 5

Phương sai mẫu- trung bình cộng của các giá trị của biến thể của tổng thể mẫu.

Đặt các giá trị của biến thể $ x_1, \ x_2, \ dot, x_k $ tương ứng có tần số $ n_1, \ n_2, \ dot, n_k $. Sau đó, phương sai mẫu được tính theo công thức:

Chúng ta hãy xem xét một trường hợp đặc biệt. Hãy để tất cả các biến thể $ x_1, \ x_2, \ dot, x_k $ là khác biệt. Trong trường hợp này là $ n_1, \ n_2, \ dot, n_k = 1 $. Chúng tôi hiểu rằng trong trường hợp này, phương sai mẫu được tính theo công thức:

Liên quan đến khái niệm này cũng là khái niệm về độ lệch chuẩn mẫu.

Định nghĩa 6

Độ lệch chuẩn mẫu- căn bậc hai của phương sai tổng quát:

\ [(\ sigma) _v = \ sqrt (D_v) \]

Phương sai đã sửa

Để tìm phương sai đã hiệu chỉnh $ S ^ 2 $, cần nhân phương sai mẫu với phân số $ \ frac (n) (n-1) $, tức là

Khái niệm này cũng được kết hợp với khái niệm về độ lệch chuẩn đã hiệu chỉnh, được tìm thấy bởi công thức:

Trong trường hợp giá trị của biến thể không rời rạc mà biểu thị các khoảng, thì trong công thức tính phương sai chung hoặc phương sai mẫu, giá trị của $ x_i $ được coi là giá trị ở giữa khoảng mà $ x_i. $ thuộc về

Một ví dụ về bài toán tìm phương sai và độ lệch chuẩn

ví dụ 1

Dân số mẫu được cho bởi bảng phân phối sau:

Bức tranh 1.

Tìm cho nó phương sai mẫu, độ lệch chuẩn mẫu, phương sai đã hiệu chỉnh và độ lệch chuẩn đã hiệu chỉnh.

Để giải bài toán này, đầu tiên chúng ta lập bảng tính:

Hình 2.

Giá trị của $ \ overline (x_v) $ (trung bình mẫu) trong bảng được tìm thấy theo công thức:

\ [\ overline (x_in) = \ frac (\ sum \ limit ^ k_ (i = 1) (x_in_i)) (n) \]

\ [\ overline (x_in) = \ frac (\ sum \ limit ^ k_ (i = 1) (x_in_i)) (n) = \ frac (305) (20) = 15,25 \]

Tìm phương sai mẫu bằng công thức:

Độ lệch chuẩn mẫu:

\ [(\ sigma) _v = \ sqrt (D_v) \ khoảng 5,12 \]

Phương sai đã sửa:

\ [(S ^ 2 = \ frac (n) (n-1) D) _v = \ frac (20) (19) \ cdot 26,1875 \ khoảng 27,57 \]

Đã sửa độ lệch chuẩn.

Độ lệch chuẩn là một trong những thuật ngữ thống kê trong thế giới doanh nghiệp nâng cao hồ sơ của những người quản lý để vượt qua nó thành công trong một cuộc trò chuyện hoặc bài thuyết trình và để lại sự hiểu lầm mơ hồ cho những người không biết nó là gì nhưng cảm thấy xấu hổ. hỏi. Trên thực tế, hầu hết các nhà quản lý không hiểu khái niệm về độ lệch chuẩn, và nếu bạn là một trong số họ, đã đến lúc bạn ngừng sống dối trá. Trong bài viết hôm nay, tôi sẽ chỉ cho bạn cách thống kê được đánh giá thấp này có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu mà bạn đang làm việc.

Độ lệch chuẩn đo lường cái gì?

Hãy tưởng tượng rằng bạn là chủ sở hữu của hai cửa hàng. Và để tránh thất thoát, điều quan trọng là phải kiểm soát rõ ràng số dư trong kho. Trong một nỗ lực để tìm ra ai là người quản lý cổ phiếu tốt nhất, bạn quyết định phân tích các cổ phiếu trong sáu tuần qua. Giá trung bình hàng tuần của hàng tồn kho của cả hai cửa hàng là xấp xỉ nhau và là khoảng 32 đơn vị thông thường. Thoạt nhìn, giá trị trung bình của cống cho thấy rằng cả hai nhà quản lý đều làm việc theo cùng một cách.

Nhưng nếu bạn xem xét kỹ hơn hoạt động của cửa hàng thứ hai, bạn có thể thấy rằng mặc dù giá trị trung bình là chính xác, nhưng sự biến động trong kho là rất cao (từ 10 đến 58 USD). Do đó, có thể kết luận rằng giá trị trung bình không phải lúc nào cũng ước tính chính xác dữ liệu. Đây là nơi mà độ lệch chuẩn xuất hiện.

Độ lệch chuẩn cho thấy cách các giá trị được phân phối so với giá trị trung bình trong của chúng ta. Nói cách khác, bạn có thể hiểu mức độ lớn của dòng chảy từ tuần này sang tuần khác.

Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi đã sử dụng hàm STDEV trong Excel để tính toán độ lệch chuẩn cùng với giá trị trung bình.

Trong trường hợp của người quản lý đầu tiên, độ lệch chuẩn là 2. Điều này cho chúng ta biết rằng mỗi giá trị trong mẫu sai lệch trung bình 2 so với giá trị trung bình. Liệu nó có tốt không? Hãy xem xét câu hỏi từ một góc độ khác - độ lệch chuẩn 0 cho chúng ta biết rằng mỗi giá trị trong mẫu bằng với giá trị trung bình của nó (trong trường hợp của chúng ta là 32,2). Ví dụ: độ lệch chuẩn của 2 không khác nhiều so với 0, cho thấy rằng hầu hết các giá trị đều gần với giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn càng gần 0, giá trị trung bình càng đáng tin cậy. Hơn nữa, độ lệch chuẩn gần bằng 0 cho thấy dữ liệu có ít sự thay đổi. Nghĩa là, giá trị dòng chảy có độ lệch chuẩn là 2 cho thấy sự nhất quán không thể tránh khỏi của người quản lý đầu tiên.

Trong trường hợp của cửa hàng thứ hai, độ lệch chuẩn là 18,9. Tức là, giá vốn của cổ phiếu lệch trung bình 18,9 so với giá trị trung bình từ tuần này sang tuần khác. Phát điên! Độ lệch chuẩn càng xa 0 thì giá trị trung bình càng kém chính xác. Trong trường hợp của chúng tôi, con số 18,9 chỉ ra rằng giá trị trung bình (32,8 đô la mỗi tuần) đơn giản là không thể tin cậy được. Nó cũng cho chúng ta biết rằng có rất nhiều sự thay đổi trong dòng chảy hàng tuần.

Tóm lại, đây là khái niệm về độ lệch chuẩn. Mặc dù nó không cung cấp cái nhìn sâu sắc về các phép đo thống kê quan trọng khác (Chế độ, Trung vị…), trên thực tế, độ lệch chuẩn đóng một vai trò quan trọng trong hầu hết các tính toán thống kê. Việc hiểu các nguyên tắc của độ lệch chuẩn sẽ làm sáng tỏ bản chất của nhiều quá trình trong hoạt động của bạn.

Làm thế nào để tính toán độ lệch chuẩn?

Vì vậy, bây giờ chúng ta biết những gì con số độ lệch chuẩn nói. Hãy xem nó tính như thế nào.

Hãy xem xét một tập dữ liệu từ 10 đến 70 với gia số là 10. Như bạn có thể thấy, tôi đã tính toán độ lệch chuẩn cho chúng bằng cách sử dụng hàm STDEV trong ô H2 (màu cam).

Dưới đây là các bước Excel thực hiện để có được 21.6.

Xin lưu ý rằng tất cả các phép tính đều được hiển thị trực quan để hiểu rõ hơn. Trên thực tế, trong Excel, việc tính toán diễn ra tức thời, bỏ lại tất cả các bước.

Excel đầu tiên tìm giá trị trung bình của mẫu. Trong trường hợp của chúng tôi, giá trị trung bình hóa ra là 40, được trừ cho mỗi giá trị mẫu trong bước tiếp theo. Mỗi sự khác biệt kết quả được bình phương và tổng hợp. Ta được tổng bằng 2800, số này phải chia cho số phần tử mẫu trừ đi 1. Vì ta có 7 phần tử nên ta cần chia 2800 cho 6. Từ kết quả ta tìm được căn bậc hai, hình này sẽ là độ lệch chuẩn.

Đối với những người không hoàn toàn rõ ràng về nguyên tắc tính độ lệch chuẩn bằng cách sử dụng trực quan, tôi đưa ra một cách giải thích toán học về việc tìm giá trị này.

Các hàm tính toán độ lệch chuẩn trong Excel

Có một số công thức độ lệch chuẩn trong Excel. Bạn chỉ cần gõ = STDEV và bạn sẽ thấy cho chính mình.

Điều đáng chú ý là các hàm STDEV.V và STDEV.G (hàm đầu tiên và thứ hai trong danh sách) trùng lặp với các hàm STDEV và STDEV (hàm thứ năm và thứ sáu trong danh sách), được giữ lại để tương thích với trước đó phiên bản của Excel.

Nói chung, sự khác biệt trong các hàm cuối. Trong và. G chỉ ra nguyên tắc tính độ lệch chuẩn của một mẫu hoặc tổng thể. Tôi đã giải thích sự khác biệt giữa hai mảng này trong phần trước.

Một đặc điểm của hàm STDEV và STDEVPA (hàm thứ ba và thứ tư trong danh sách) là khi tính toán độ lệch chuẩn của một mảng, các giá trị logic và văn bản được tính đến. Text và true boolean là 1 và false booleans là 0. Thật khó để tôi hình dung ra một tình huống mà tôi sẽ cần đến hai hàm này, vì vậy tôi nghĩ chúng có thể được bỏ qua.

  • Đáp án các câu hỏi kiểm tra về sức khỏe cộng đồng và chăm sóc sức khỏe.
  • 1. Y tế công cộng và chăm sóc sức khỏe như một khoa học và lĩnh vực thực hành. Các công việc chính. Khách thể, đối tượng nghiên cứu. Các phương pháp.
  • 2. Chăm sóc sức khỏe. Sự định nghĩa. Lịch sử phát triển sức khoẻ. Hệ thống chăm sóc sức khỏe hiện đại, đặc điểm của chúng.
  • 3. Chính sách của Nhà nước trong lĩnh vực bảo vệ sức khoẻ cộng đồng (Luật Cộng hoà Belarus "về chăm sóc sức khoẻ"). Nguyên tắc tổ chức của hệ thống y tế công cộng.
  • 4. Bảo hiểm và các hình thức chăm sóc sức khỏe tư nhân.
  • 5. Phòng ngừa, định nghĩa, nguyên tắc, vấn đề hiện đại. Các dạng, mức độ, hướng phòng chống.
  • 6. Các chương trình phòng chống quốc gia. Vai trò của họ trong việc cải thiện sức khoẻ của người dân.
  • 7. Y đức và deontology. Định nghĩa khái niệm. Các vấn đề hiện đại của y đức và deontology, các đặc điểm.
  • 8. Lối sống lành mạnh, định nghĩa của khái niệm. Các khía cạnh xã hội và y tế của lối sống lành mạnh (HLS).
  • 9. Giáo dục vệ sinh và nuôi dạy, định nghĩa, các nguyên tắc cơ bản. Phương pháp và phương tiện đào tạo và giáo dục vệ sinh. Yêu cầu đối với bài giảng, bản tin sức khỏe.
  • 10. Sức khoẻ của dân số, các yếu tố ảnh hưởng đến sức khoẻ của dân số. Công thức sức khỏe. Các chỉ số đặc trưng cho sức khỏe cộng đồng. Đề án phân tích.
  • 11. Nhân khẩu học với tư cách là một khoa học, định nghĩa, nội dung. Giá trị của dữ liệu nhân khẩu học đối với việc chăm sóc sức khỏe.
  • 12. Diễn biến dân số, phương pháp nghiên cứu. Các cuộc tổng điều tra dân số. Các dạng cấu trúc tuổi của dân số.
  • 13. Sự vận động cơ học của quần thể. Đặc điểm của các quá trình di cư, ảnh hưởng của chúng đến các chỉ số sức khoẻ dân số.
  • 14. Khả năng sinh sản như một vấn đề y tế và xã hội. Phương pháp tính toán các chỉ tiêu. Tỷ lệ sinh theo WHO. Các khuynh hướng hiện đại.
  • 15. Tỷ lệ sinh đặc biệt (chỉ số sinh). Sự sinh sản của quần thể, các kiểu sinh sản. Các chỉ tiêu, phương pháp tính toán.
  • 16. Tỷ lệ tử vong của dân số như một vấn đề y tế và xã hội. Phương pháp nghiên cứu, các chỉ số. Mức độ tử vong chung theo WHO. Các khuynh hướng hiện đại.
  • 17. Tử vong ở trẻ sơ sinh như một vấn đề y tế và xã hội. Các yếu tố quyết định mức độ của nó.
  • 18. Tử vong mẹ và tử vong chu sinh, nguyên nhân chính. Các chỉ tiêu, phương pháp tính toán.
  • 19. Sự vận động tự nhiên của quần thể, các nhân tố ảnh hưởng đến nó. Các chỉ tiêu, phương pháp tính toán. Các mô hình chính của chuyển động tự nhiên ở Belarus.
  • 20. Kế hoạch hóa gia đình. Sự định nghĩa. Những vấn đề hiện đại. Các tổ chức y tế và dịch vụ kế hoạch hóa gia đình ở Cộng hòa Belarus.
  • 21. Bệnh tật như một vấn đề y tế và xã hội. Các xu hướng và tính năng hiện đại ở Cộng hòa Belarus.
  • 22. Các khía cạnh y tế-xã hội của sức khỏe tâm thần kinh của dân số. Tổ chức chăm sóc tâm lý - thần kinh
  • 23. Nghiện rượu và nghiện ma túy như một vấn đề y tế và xã hội
  • 24. Các bệnh của hệ tuần hoàn như một vấn đề y tế và xã hội. Các yếu tố rủi ro. hướng phòng tránh. Tổ chức chăm sóc tim.
  • 25. U ác tính như một vấn đề y tế và xã hội. Các hướng phòng chống chính. Tổ chức chăm sóc bệnh ung thư.
  • 26. Phân loại thống kê quốc tế về bệnh tật. Nguyên tắc cấu tạo, trình tự sử dụng. Ý nghĩa của nó trong nghiên cứu bệnh tật và tử vong của quần thể.
  • 27. Phương pháp nghiên cứu tỷ lệ mắc bệnh của quần thể, các đặc điểm so sánh của chúng.
  • Phương pháp nghiên cứu bệnh tật nói chung và nguyên phát
  • Các chỉ số về tỷ lệ mắc bệnh chung và nguyên phát.
  • Các chỉ số của bệnh truyền nhiễm.
  • Các chỉ số chính đặc trưng cho tỷ lệ mắc bệnh không do dịch quan trọng nhất.
  • Các chỉ số chính của tỷ lệ mắc bệnh "nhập viện":
  • 4) Bệnh tật tạm thời (câu hỏi 30)
  • Các chỉ số chính để phân tích tỷ lệ mắc bệnh của wut.
  • 31. Nghiên cứu bệnh tật theo các đợt khám dự phòng của dân số, các loại khám phòng ngừa, quy trình tiến hành. nhóm sức khỏe. Khái niệm "tình cảm bệnh lý".
  • 32. Bệnh tật theo nguyên nhân tử vong. Phương pháp nghiên cứu, các chỉ số. Giấy chứng tử y tế.
  • Các chỉ số chính về tỷ lệ mắc bệnh theo nguyên nhân tử vong:
  • 33. Khuyết tật như một vấn đề y tế và xã hội Định nghĩa khái niệm, các chỉ số. Xu hướng khuyết tật ở Cộng hòa Belarus.
  • Xu hướng khuyết tật ở Cộng hòa Belarus.
  • 34. Chăm sóc sức khỏe ban đầu (CSSKBĐ), định nghĩa, nội dung, vai trò và vị trí trong hệ thống chăm sóc sức khỏe nhân dân. Chức năng chính.
  • 35. Các nguyên tắc cơ bản của chăm sóc sức khỏe ban đầu. Tổ chức y tế chăm sóc sức khoẻ ban đầu.
  • 36. Tổ chức khám bệnh, chữa bệnh ngoại trú cho nhân dân. Nguyên tắc cơ bản. thể chế.
  • 37. Tổ chức chăm sóc y tế trong bệnh viện. thể chế. Các chỉ số cung cấp dịch vụ chăm sóc nội trú.
  • 38. Các loại hình chăm sóc y tế. Tổ chức chăm sóc y tế chuyên khoa cho dân số. Trung tâm chăm sóc y tế chuyên khoa, nhiệm vụ của họ.
  • 39. Phương hướng chính để cải thiện chăm sóc nội trú và chuyên khoa ở Cộng hòa Belarus.
  • 40. Bảo vệ sức khỏe phụ nữ và trẻ em ở Cộng hòa Belarus. Điều khiển. Các tổ chức y tế.
  • 41. Những vấn đề hiện đại về sức khỏe phụ nữ. Tổ chức chăm sóc sản phụ khoa tại Cộng hòa Belarus.
  • 42. Tổ chức chăm sóc y tế và dự phòng cho dân số trẻ em. Các vấn đề sức khỏe trẻ em hàng đầu.
  • 43. Tổ chức bảo vệ sức khoẻ dân cư nông thôn, các nguyên tắc cơ bản trong khám bệnh, chữa bệnh cho dân cư nông thôn. Các giai đoạn. Các tổ chức.
  • Giai đoạn II - hiệp hội y tế lãnh thổ (TMO).
  • Giai đoạn III - bệnh viện khu vực và các cơ sở y tế của khu vực.
  • 45. Chuyên môn xã hội y tế (MSE), định nghĩa, nội dung, các khái niệm cơ bản.
  • 46. ​​Phục hồi chức năng, định nghĩa, các loại. Luật của Cộng hòa Belarus "Về phòng chống tàn tật và phục hồi chức năng của người tàn tật".
  • 47. Phục hồi chức năng y tế: nêu khái niệm, các giai đoạn, nguyên tắc. Dịch vụ phục hồi y tế ở Cộng hòa Belarus.
  • 48. Phòng khám đa khoa thành phố, cơ cấu, nhiệm vụ, công tác quản lý. Các chỉ số hoạt động chính của phòng khám đa khoa.
  • Các chỉ số hoạt động chính của phòng khám đa khoa.
  • 49. Nguyên tắc tổ chức khám chữa bệnh ngoại trú cho dân số của huyện. Các loại lô đất. Khu trị liệu lãnh thổ. Các quy định. Nội dung công việc của người thầy thuốc chữa bệnh huyện.
  • Tổ chức công việc của nhà trị liệu địa phương.
  • 50. Tủ bệnh truyền nhiễm của phòng khám đa khoa. Các bộ phận và phương pháp làm việc của bác sĩ phòng bệnh truyền nhiễm.
  • 52. Các chỉ số chính đặc trưng cho chất lượng và hiệu quả của việc quan sát trạm y tế. Phương pháp tính toán của họ.
  • 53. Khoa phục hồi chức năng (OMR) của phòng khám đa khoa. Cấu trúc, nhiệm vụ. Thủ tục chuyển bệnh nhân đến ICU.
  • 54. Phòng khám đa khoa nhi, cơ cấu, nhiệm vụ, các bộ phận công việc. Đặc thù của việc cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế cho trẻ em trên cơ sở ngoại trú.
  • 55. Các phần chính của công việc của bác sĩ nhi khoa địa phương. Nội dung của công tác y tế và dự phòng. Giao tiếp trong công việc với các cơ sở y tế khác. Tài liệu.
  • 56. Nội dung công tác dự phòng của bác sĩ nhi khoa địa phương. Tổ chức điều dưỡng chăm sóc trẻ sơ sinh.
  • 57. Cơ cấu, tổ chức, nội dung tham vấn phụ nữ. Các chỉ tiêu về công việc chăm sóc phụ nữ có thai. Tài liệu.
  • 58. Bệnh viện phụ sản, cơ cấu, tổ chức công tác, quản lý. Các chỉ số hoạt động của bệnh viện phụ sản. Tài liệu.
  • 59. Bệnh viện thành phố, nhiệm vụ, cơ cấu, các chỉ tiêu hoạt động chính. Tài liệu.
  • 60. Tổ chức công tác của bộ phận tiếp nhận của bệnh viện. Tài liệu. Các biện pháp ngăn ngừa nhiễm trùng bệnh viện. Chế độ điều trị và bảo vệ.
  • Mục 1. Thông tin về các phân khu, cơ sở vật chất của tổ chức y tế và dự phòng.
  • Mục 2. Các trạng thái của tổ chức y tế và dự phòng vào cuối năm báo cáo.
  • Mục 3. Công việc của bác sĩ phòng khám đa khoa (phòng khám ngoại trú), trạm xá, hội chẩn.
  • Mục 4. Kiểm tra y tế dự phòng và công việc của các phòng nha khoa (nha khoa) và thủ thuật của một tổ chức y tế và phòng bệnh.
  • Mục 5. Công việc của các bộ phận (văn phòng) phụ trợ y tế.
  • Mục 6. Công việc của các bộ phận chẩn đoán.
  • 62. Báo cáo hàng năm về các hoạt động của bệnh viện (f. 14), quy trình biên soạn, cấu trúc. Các chỉ số hoạt động chính của bệnh viện.
  • Phần 1. Thành phần bệnh nhân trong bệnh viện và kết quả điều trị của họ
  • Phần 2. Cơ cấu trẻ sơ sinh bị bệnh được chuyển đến các bệnh viện khác khi 0-6 ngày tuổi và kết quả điều trị
  • Phần 3. Giường và việc sử dụng chúng
  • Mục 4. Công tác phẫu thuật của bệnh viện
  • 63. Báo cáo về chăm sóc y tế cho phụ nữ có thai, phụ nữ trong thời kỳ sinh nở và hậu sản (f. 32), cấu trúc. Các chỉ số cơ bản.
  • Mục I. Hoạt động tham vấn phụ nữ.
  • Mục II. Khoa sản trong bệnh viện
  • Mục III. tỷ lệ tử vong bà mẹ
  • Mục IV. Thông tin về sinh
  • 64. Tư vấn di truyền y tế, các cơ sở chính. Vai trò của nó trong việc ngăn ngừa tử vong chu sinh và trẻ sơ sinh.
  • 65. Thống kê y tế, các phần, nhiệm vụ của nó. Vai trò của phương pháp thống kê trong việc nghiên cứu sức khoẻ dân số và các hoạt động của hệ thống chăm sóc sức khoẻ.
  • 66. Dân số thống kê. Định nghĩa, các loại, thuộc tính. Đặc điểm của việc thực hiện một nghiên cứu thống kê trên một tổng thể mẫu.
  • 67. Dân số mẫu, các yêu cầu đối với nó. Nguyên tắc và các phương pháp hình thành tổng thể mẫu.
  • 68. Đơn vị quan sát. Khái niệm, đặc điểm của đặc điểm kế toán.
  • 69. Tổ chức nghiên cứu thống kê. Đặc điểm của các giai đoạn.
  • 70. Nội dung kế hoạch và chương trình nghiên cứu thống kê. Các loại kế hoạch cho nghiên cứu thống kê. chương trình giám sát.
  • 71. Quan sát thống kê. Nghiên cứu thống kê liên tục và không liên tục. Các loại hình nghiên cứu thống kê không liên tục.
  • 72. Quan sát thống kê (thu thập tài liệu). Sai số của quan sát thống kê.
  • 73. Phân nhóm và tóm tắt thống kê. Phân loại và phân nhóm biến thể.
  • 74. Bảng thống kê, chủng loại, yêu cầu xây dựng.

81. Độ lệch chuẩn, phương pháp tính toán, ứng dụng.

Một phương pháp gần đúng để đánh giá sự dao động của một chuỗi biến thiên là xác định giới hạn và biên độ, tuy nhiên, các giá trị của biến thể trong chuỗi không được tính đến. Thước đo chính thường được chấp nhận về sự biến động của một tính trạng số lượng trong phạm vi các biến thể là độ lệch chuẩn (σ - sigma). Độ lệch chuẩn càng lớn thì mức độ biến động của chuỗi số này càng cao.

Phương pháp tính độ lệch chuẩn bao gồm các bước sau:

1. Tìm trung bình cộng (M).

2. Xác định độ lệch của các tùy chọn riêng lẻ so với giá trị trung bình cộng (d = V-M). Trong thống kê y tế, độ lệch so với giá trị trung bình được ký hiệu là d (lệch). Tổng của tất cả các độ lệch bằng không.

3. Bình phương mỗi độ lệch d 2.

4. Nhân các độ lệch bình phương với các tần số tương ứng d 2 * p.

5. Tìm tổng các tích  (d 2 * p)

6. Tính độ lệch chuẩn theo công thức:

khi n lớn hơn 30, hoặc
khi n nhỏ hơn hoặc bằng 30, với n là số tất cả các lựa chọn.

Giá trị của độ lệch chuẩn:

1. Độ lệch chuẩn đặc trưng cho mức độ chênh lệch của biến thể so với giá trị trung bình (tức là độ dao động của chuỗi biến thể). Sigma càng lớn thì mức độ đa dạng của chuỗi này càng cao.

2. Độ lệch chuẩn được sử dụng để đánh giá so sánh mức độ tuân thủ của giá trị trung bình số học với chuỗi biến thiên mà nó được tính toán.

Sự biến đổi của hiện tượng khối lượng tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Đường cong biểu diễn sự phân bố này có dạng một đường cong đối xứng hình chuông trơn (đường cong Gaussian). Theo lý thuyết xác suất trong các hiện tượng tuân theo quy luật phân phối chuẩn, có một mối quan hệ toán học chặt chẽ giữa các giá trị của trung bình cộng và độ lệch chuẩn. Sự phân bố lý thuyết của một biến thể trong một chuỗi biến thể đồng nhất tuân theo quy tắc ba sigma.

Nếu trong hệ tọa độ hình chữ nhật trên trục abscissa, các giá trị của đặc điểm số lượng (các biến thể) được vẽ và trên trục tọa độ - tần suất xuất hiện của biến thể trong chuỗi biến thể, thì các biến thể có giá trị lớn hơn và nhỏ hơn Nằm đều trên các cạnh của trung bình cộng.

Nó đã được thiết lập với một phân phối chuẩn của đặc điểm:

68,3% giá trị biến thể nằm trong М1

95,5% giá trị biến thể nằm trong M2

99,7% giá trị biến thể nằm trong M3

3. Độ lệch chuẩn cho phép bạn thiết lập các giá trị bình thường cho các thông số lâm sàng và sinh học. Trong y học, khoảng M1 thường được đưa ra ngoài phạm vi bình thường đối với hiện tượng đang nghiên cứu. Độ lệch của giá trị ước tính so với giá trị trung bình cộng lớn hơn 1 cho thấy độ lệch của tham số được nghiên cứu so với chuẩn.

4. Trong y học, quy tắc ba dấu hiệu được sử dụng trong khoa nhi để đánh giá cá nhân về mức độ phát triển thể chất của trẻ em (phương pháp đo độ lệch sigma), để xây dựng các tiêu chuẩn về quần áo trẻ em.

5. Độ lệch chuẩn cần thiết để đặc trưng cho mức độ đa dạng của tính trạng đang nghiên cứu và tính sai số của trung bình cộng.

Giá trị của độ lệch chuẩn thường được sử dụng để so sánh sự biến động của cùng một loại chuỗi. Nếu hai hàng có các đặc điểm khác nhau được so sánh (chiều cao và cân nặng, thời gian nằm viện trung bình và tỷ lệ tử vong tại bệnh viện, v.v.), thì không thể so sánh trực tiếp kích thước sigma. , tại vì độ lệch chuẩn - một giá trị được đặt tên, được biểu thị bằng số tuyệt đối. Trong những trường hợp này, hãy áp dụng hệ số biến thiên (CV) , là một giá trị tương đối: tỷ lệ phần trăm của độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình số học.

Hệ số biến thiên được tính theo công thức:

Hệ số biến động càng cao , độ biến thiên của chuỗi này càng lớn. Người ta tin rằng hệ số biến thiên trên 30% cho thấy sự không đồng nhất về chất của quần thể.

Không tìm thấy câu trả lời cho câu hỏi của bạn? Nhìn vào đây
Tài liệu thông tinTư liệu thông tin "góc bạn đọc trẻ"
Tiến sĩ xa để tiêu diệtTiến sĩ xa để tiêu diệt
Mua axit sunfuric ở đâu?Mua axit sunfuric ở đâu?