• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Єлементи математичної статистики та їх використання в медицині.

Статистична сукупність — це група однорідних елемен­тів, узятих разом у конкретних умо­вах часу та простору. Оскільки дослідження генеральної су­купності або неможливе, або вимагає невиправдано великої роботи, краще обійтися більш обмеженим матеріалом, який і називають вибіркою.

Вибірка — група елементів, вибрана для дослідження з усієї сукупності. Завдання вибіркового методу полягає в тому, щоб зробити правильні висновки щодо генеральної сукупності. Наприклад, лікар робить висновок про склад крові пацієнта на основі аналізу її кількох крапель.

Варіаційний ряд — це ряд числових значень якоїсь певної ознаки, відмінних одне від одного за своєю величиною та роз­ташованих у ранговому порядку.

Таблиця 1. Варіаційний ряд

Характеристики варіаційного ряду:

— x_і, х₂, ... х_k — варіанти (числове вираження ознаки, що вивчається);

— m₁, m₂, ... m_k — частоти варіант (числа, що вказують, скільки разів зустрічається ця варіанта у варіаційному ряду);

— р₁, р₂, ... р_k — відносні частоти (Р=m/n);

— n — загальна кількість спостережень (сума варіант, з яких складається варіаційний ряд).

Змінні — величини, які можна виміряти в дослідженнях та контролювати. Для статистичного аналізу використовують аб­солютні, відносні та середні величини.

Абсолютні величини застосовують при наданні характе­ристики загальної чисельності сукупності, а також при оцінці рідкісних явищ.

Серед відносних величин можна виділити екстенсивні та інтенсивні показники. Екстенсивні показники характеризу­ють розподіл цілого на складники. Звичайно екстенсивні по­казники виражаються у відсотках.

Інтенсивні показники використовують при вивченні по­ширеності явища в тому чи іншому середовищі. Ключові слова — частота виявлення, поширеність. Для їх обчислення недо­статньо знати лише величину явища, що цікавить нас, слід знати ще величину того середовища, у якому це явище спос­терігається.

Деякі середні характеристики вибірки:

— середнє значення, математичне очікування (Хс, М) — центр вибірки, навколо якого групуються елементи вибірки;

— дисперсія (D) — параметр, що характеризує ступінь відхи­лення елементів вибірки щодо середнього значення. Чим біль­ша дисперсія, тим більші відхилення значень елементів вибір­ки від середнього значення;

або

— середнє квадратичне або стандартне відхилення (s) — міра відхилення елементів вибірки щодо середнього значення;

— мода — елемент вибірки з найпоширенішим значен­ням;

— медіана — середня величина ознаки, що змінюється, перебуває в середині ряду, розташованого в порядку зростання або зменшення значень ознаки. Медіана — значення ознаки, що змінюється, ділячи безліч даних навпіл так, що одна поло­вина більша за медіану, а інша — менша.

У медичних дослідженнях достатньою вважається ймовір­ність появи події не менше 0,95 або 95 % . При вивченні захво­рювань або ситуацій, що мають найважливіші медико-соціальні наслідки або високі показники летальності та інвалідності, а також при фармакологічних дослідженнях імовірність появи події має становити не менше 0,99 (99%).

Закон великої кількості: при достатньо великій кількості спостережень випадкові відхилення взаємно погашаються та виявляється стійкість деяких параметрів, яка виражається в основній закономірності. Отже, що більше проведено дослід­жень, тим результат точніший. Звичайно в медичних дослід­женнях використовують вибірки з не менше ніж 30 спостере­женнями.

Нормальний (гаусовий, симетричний) розподіл імовірності є законом, який характеризує розподіл безперервних випадкових величин, якщо вони є ре­зультатом дії різних причин. Характерним прикладом нор­мального розподілу величин можуть бути частота дихання, частота серцевих скорочень, динаміка росту популяцій та ін..

Методи аналізу даних у медицині та охороні здоров'я:

— графічний метод (для візуального подання даних та результатів аналізу);

— метод визначення взаємозв'язку між вибірками — знаходження коефіцієнта кореляції, що визначає ступінь лінійного взаємозв'язку. Значення коефіцієнта кореляції не залежить від масштабу вимірювання. Пропорційність означає просто лінійну залеж­ність.

Читайте також:

1. А. Розрахунки з використанням дистанційного банкінгу.
2. Аксіома математичної індукції
3. Альтернативна вартість та її використання у проектному аналізі
4. Аналіз використання капіталу.
5. Аналіз використання матеріальних ресурсів
6. Аналіз використання матеріальних ресурсів.
7. Аналіз використання обладнання.
8. Аналіз використання прибутку та резервів його зростання
9. Аналіз використання робочого часу на підприємстві
10. Аналіз використання фонду робочого часу.
11. Аналіз ефективності використання каналів розподілу
12. Аналіз ефективності використання оборотних активів

Переглядів: 3590