Презентация на тему Применение методов статистического анализа

исследования
II ЭТАП — организация и проведение сбора необходимых

данных, предусмотренных программой исследования.
III ЭТАП — осуществление обработки собранных данных (контроль – проверка полноты и качества собранного материала, группировка, шифровка, сводка в статистические таблицы, вычисление статистических показателей).
IV ЭТАП — выводы и предложения на основе анализа полученных результатов исследования.

Этапы статистического исследования

каждой возрастной группы
Отображение: % (абсолютный показатель)
Нозологическая структура: Рассчитать показатели удельного

веса каждой половой группы
Отображение: % (абсолютный показатель)

Предмет изучения:
Амбулаторные карты
Истории беременности
Стационарные карты
И т.д.

Временной период:
С 2010 по 2016 гг.

Место проведения:
ГПЦ

элементов, взятых вместе в известных границах времени и пространства

в соответствии с поставленной 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
2. Шифровка — 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:
Возрастная группировка
Шифр до 20 лет включительно — 1
21—29 — 2
30—39 — 3
40—49 — 4
50—59 — 5.

атрибутивному и/или количественному признакам (типологическая или вариационная).
Пример: группировка

студентов по курсам обучения:
I курс, II курс, III курс, IV курс, V курс, VI курс.
4. Сводка материала — занесение полученных после подсчета цифровых данных в таблицы

в котором сопоставлены (по степени возрастания или убывания) варианты

и соответствующие им частоты
• Варианты (V) – отдельные количественные выражения признака
• Частоты (P) – числа, показывающие, сколько раз повторяются варианты

Виды вариационных рядов
• простой – когда каждая варианта встречается только один раз. Математически: все частоты равны 1.
• взвешенный – когда одна или несколько вариант повторяются. В данном случае значения одной или нескольких частот – более 1.

Простой: Значения артериального давления у 10 обследованных пациентов (мм рт.ст.): 160; 162; 165; 170; 173; 180; 185; 186; 190; 200

явлений
Средние величины
Мода (Мо) – наиболее часто повторяющаяся варианта
Пример:

Мо = 7, т.к. у большинства больных (20 человек) длительность стационарного лечения составляет 7 койко-дней.

• Медиана (Ме) – значение варианты, делящей вариационный ряд пополам: по обе стороны от нее находится равное число вариант

– определяет степень варьирования данных
Коэффициент вариации – определяет

степень колеблемости вариационного ряда

относительными величинами, которые получены в выборочной совокупности и которые

были бы получены при изучении генеральной совокупности.

Средняя ошибка
Средней арифметической

различия статистически не значимы
t > 2 → p

< 0,05 – различия статистически значимы

p – уровень значимости (вероятность ошибки) – вероятность того, что две выборочные совокупности принадлежат одной генеральной совокупности, или вероятность того, что мы сочли различия существенными, а они на самом деле случайны

t-критерий Стьюдента

Для чего используется t-критерий Стьюдента?
t-критерий Стьюдента используется для определения статистической значимости различий средних величин. Может применяться как в случаях сравнения независимых выборок (например, группы больных сахарным диабетом и группы здоровых), так и при сравнении связанных совокупностей (например, средняя частота пульса у одних и тех же пациентов до и после приема антиаритмического препарата).