1 СТАТИСТИКАСТАТИСТИКА

2 МЕТОДИКА СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ Цель занятия: изучение методических основ статистического исследования. ПЛАН ЗАНЯТИЯ I. Рассмотрение теоретических основ организации и проведения статистического исследования. Этапы статистического исследования. цель и задачи исследования; цель и задачи исследования; программа и план исследования; программа и план исследования; сбор информации; сбор информации; обработка, шифровка и сводка материала; обработка, шифровка и сводка материала; анализ и выводы; анализ и выводы; Внедрение результатов исследования в практику и оценка эффективности Внедрение результатов исследования в практику и оценка эффективности

3 ТЕМА: Социально-гигиенические аспекты заболеваемости с временной утратой трудоспособности рабочих металлургической промышленности Цель исследования: изучение заболеваемости металлургов с последующей разработкой системы специальных профилактических мероприятий, способствующих снижению названной заболеваемости и оценкой эффективности.

4 Задачи исследования: изучение возрастно-половых особенностей возникновения заболеваемости с временной утратой трудоспособности; изучение возрастно-половых особенностей возникновения заболеваемости с временной утратой трудоспособности; определение ведущих социально- трудовых факторов, способствующих возникновению изучаемой заболеваемости; определение ведущих социально- трудовых факторов, способствующих возникновению изучаемой заболеваемости;

5 Задачи исследования: исследование социально-бытовых условий работающих и их влияние на заболеваемость с временной нетрудоспособностью обследованного контингента; исследование социально-бытовых условий работающих и их влияние на заболеваемость с временной нетрудоспособностью обследованного контингента; разработка системы профилактических мероприятий по охране и укреплению здоровья рабочих в металлургической промышленности; разработка системы профилактических мероприятий по охране и укреплению здоровья рабочих в металлургической промышленности; оценка эффективности разработанных профилактических мероприятий. оценка эффективности разработанных профилактических мероприятий.

6 Программа исследования (перечень узловых вопросов в определенной последовательности): сбор данных о заболеваемости с временной утратой трудоспособности металлургов; сбор данных о заболеваемости с временной утратой трудоспособности металлургов; табличная сводка данных о заболеваемости с временной нетрудоспособностью обследованных; табличная сводка данных о заболеваемости с временной нетрудоспособностью обследованных; анализ основных закономерностей возникновения изучаемой заболеваемости. анализ основных закономерностей возникновения изучаемой заболеваемости.

7 План исследования (разработка организационно-методических вопросов): изучаемое явление: заболеваемость с временной утратой трудоспособности у рабочих металлургической промышленности; изучаемое явление: заболеваемость с временной утратой трудоспособности у рабочих металлургической промышленности; объект исследования: рабочие металлургических заводов; объект исследования: рабочие металлургических заводов; единица наблюдения: рабочий металлургического завода, получивший больничный лист; единица наблюдения: рабочий металлургического завода, получивший больничный лист; объем исследования: количество металлургов, подлежащих обследованию (3-5 тыс.); объем исследования: количество металлургов, подлежащих обследованию (3-5 тыс.);

8 План исследования (разработка организационно-методических вопросов): способ сбора информации (указать): сплошное наблюдение, частичный отбор, монографический метод, анкетный метод, метод основного массива, выборочное наблюдение (использование чехословацкой выборки, типологической, механической, случайной и др.); способ сбора информации (указать): сплошное наблюдение, частичный отбор, монографический метод, анкетный метод, метод основного массива, выборочное наблюдение (использование чехословацкой выборки, типологической, механической, случайной и др.);

9 План исследования (разработка организационно-методических вопросов): продолжительность исследования: 3 года; продолжительность исследования: 3 года; ответственные: ответственные: составление учетного документа; составление учетного документа; стоимость выполнения темы и финансирования. стоимость выполнения темы и финансирования.

10 Образец учетного документа КАРТА изучения заболеваемости с временной утратой трудоспособности металлургов Ф.И.О. _______________________________ пол ________________________ возраст __________ образование ______________ место работы _________ _________________ специальность ______________ общий стаж _________ профессиональный стаж _____________________ диагноз_______________ Дата выдачи больничного листка ___________________________________ Дата выписки на работу ___________________________________________ Социально-трудовые условия ______________________________________ __________________________________________________________________ __________________________________________________________________ __________________________________________________________________ Социально-бытовая характеристика ________________________________ __________________________________________________________________ __________________________________________________________________ Дата заполнения карты ____________________________________________

11 Макеты таблиц Таблица 1 Таблица 1 Характеристика заболеваемости с временной нетрудоспособностью в зависимости от пола Металлургические заводы МЖВсего Завод « А » Завод « Б » Завод « С » ИТОГО:

12 Таблица 2 Таблица 2 Характеристика заболеваемости с временной нетрудоспособностью в зависимости от возраста и пола Возраст (в годах) МЖВсего До и старше ИТОГО:

13 Таблица 3 Таблица 3 Характеристика заболеваемости с временной нетрудоспособностью в зависимости от стажа Стаж (в годах) МЖВсего До и более ИТОГО:

14 ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ Цель занятия: изучение методики вычисления относительных величин ПЛАН ЗАНЯТИЯ I. Рассмотрение теоретических основ вычисления и использования относительных величин: 1. Абсолютные и относительные величины, область их применения. 2. Виды относительных величин (интенсивный показатель, экстенсивный показатель, показатель наглядности и соотношения), методика их нахождения.

15 Порядок определения относительных величин (образец) Пример 1. Численность населения района К. составляет За последний год в названном районе родилось 450 детей. Требуется определить уровень рождаемости. В данном случае необходимо найти интенсивный показатель (показатель частоты), который вычисляется на 100, 1000, в однородной среде. Среди жителей родилось- 450 детей; на 1000 жителей- х детей

16 Пример 2. В районе С. были зарегистрированы следующие случаи инфекционных заболеваний (см. графу 1 и 2 табл. 2.1). Требуется рассчитать показатель, характеризующий структуру заболеваемости. Таблица 2.1. Распределение больных по нозологическим формам Название заболеваний Количество случаев В % КорьСкарлатина Эпидемический гепатит КоклюшЭнтеритПрочиеВсего: ,31,715,025,033,311,7100,0

17 Для характеристики распределения частей в целом необходимо определить экстенсивный показатель (показатель структуры), который выражается в % по отношению к итоговым данным случаев заболеваний- 100% 8 случаев заболеваний корью- х % 8 случаев заболеваний корью- х %

18 Пример 3. В районе Н. с численностью населения развернуто 480 больничных коек. Какой вид относительных величин целесообразно вычислить для характеристики обеспеченности населения больничными койками? В данном случае нужно рассчитывать показатель соотношения, который вычисляется на 100, 1000, в разнородной среде. На человек развернуто 480 больничных коек, на 1000 человек развернуто х больничных коек.

19 Пример 4. При изучении заболеваемости с временной утратой трудоспособности в динамике были получены следующие данные (табл. 2.2., строка 2). Требуется рассчитать показатели, позволяющие наглядно представить сведения о заболеваемости. Таблица 2.2. Характеристика динамики снижения заболеваемости с временной нетрудоспособностью по годам Годы Количество случаев заболеваний Показатель наглядности 100%91,7%87,5%83,3%78,3%

20 Для характеристики динамики изучаемого процесса необходимо определить показатель наглядности, который вычисляется в % по отношению к начальному уровню или к средней величине числового ряда, принятым за 100%. Вычисление показателя наглядности для 2004 г. 120 случаев заболеваний - 100% 110 случаев заболеваний- х%

21 ОЦЕНКА ДОСТОВЕРНОСТИ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И РАЗЛИЧИЙ МЕЖДУ НИМИ Цель занятия: изучение методических основ оценки достоверности относительных величин и различий между ними

22 ПЛАН ЗАНЯТИЯ I.Рассмотрение теоретических основ оценки достоверности статистических показателей и различий между ними: 1.Оценка достоверности относительных величин. 2.Определение доверительных границ показателей. 3.Определение необходимого объема наблюдений выборки (аналитический и табличный способы). 4.Определение различий между статистическими коэффициентами. II. Оценка достоверности относительных величин и различий между ними.

23 Порядок оценки достоверности показателей (образец) Пример 1. В хирургическом отделении больницы за год было прооперировано 384 человека, у 64 больных в послеоперационном периоде возникли осложнения. Требуется найти частоту возникновения осложнений, провести оценку достоверности показателя, определить его доверительные границы и достаточность объема наблюдений выборки, рассматривая последнюю как вариант пробного исследования. Решение: 1. Вычислить интенсивный показатель % 100- х

24 Затем, следует рассчитать коэффициент достоверности (критерий) Стьюдента (t): p – относительный показатель m – ошибка показателя p

25 3. Определить доверительные границы статистического показателя по формуле: где p – показатель; p – показатель; t – доверительный коэффициент; t – доверительный коэффициент; m – ошибка показателя m – ошибка показателя

26 4. Оценка достоверности показателей выборочной совокупности должна проводиться на достаточном объеме наблюдений. Необходимое число наблюдений для выборочного исследования можно определить при помощи преобразования вышеприведенной формулы предельной ошибки выборки: t – доверительный коэффициент, p – показатель, n – число наблюдений.

27 Решая приведенное равенство относительно n, получаем формулу для определения необходимого числа наблюдений:

28 Используя данные рассматриваемого примера и вычисленные на этих данных показатели, проведем проверку достаточности объема наблюдений выборочной совокупности. t – доверительный коэффициент при p = 95,5% равен 2; p = 16,7. (задает сам исследователь).

29 Определение различия показателей смертности по двум районам А. и Б. где: t – критерий достоверности; p 1 и p 2 – сопоставляемые коэффициенты; m 1 и m 2 – ошибка коэффициентов p 1 и p 2. Оценка достоверности критерия t.

30 Следовательно, показатели смертности в двух районах статистически не отличаются (p

31 СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ Цель занятия: изучение методики вычисления средних величин. ПЛАН ЗАНЯТИЯ I. Рассмотрение теоретических основ вычисления и использования средних величин: 1.Средние величины, их виды и область применения. 2.Вариационный ряд, методика его построения и характеристика. 3.Методы вычисления средней арифметической (простой средней арифметической, средней арифметической взвешенной). 4.Среднеквадратическое отклонение, методика его вычисления и область применения. 5.Ошибка средней величины, методика ее определения и область применения.

32 Порядок определения средних величин, среднеквадратических отклонений, ошибок средних арифметических (образец) Пример 1. При измерении окружности грудной клетки у восьми-девятилетних мальчиков были получены следующие данные (в см.): 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62. Требуется определить среднюю величину (М – сжатая числовая характеристика изучаемого явления) окружности грудной клетки девятилетних мальчиков, среднеквадратическое отклонение (σ – величина, показывающая колеблемость вариант в вариационном ряду) и ошибку средней величины (m – предел возможных колебаний средней величины при повторных исследованиях; мера отличия выборки от генеральной совокупности).

33 Так как в приведенном примере варианты встречаются по одному разу, определение средней арифметической следует проводить по формуле: где V – варианты – числовые значения вариационного ряда; n – число наблюдений.

34 Для определения среднеквадратического отклонения целесообразно использовать формулу: где d – отклонение вариант от средней величины; n – число наблюдений.

35 Алгоритм определения среднеквадратического отклонения V (в см) d=V - M d2d2d2d ,5 12, ,5 6, ,5 2, ,5 0,25 590,50,25 601,52,25 612,56,25 623,512,15

36

37 Таблица 4.2. Алгоритм определения средней величины, среднеквадратического отклонения и ошибки средней величины Таблица 4.2. Алгоритм определения средней величины, среднеквадратического отклонения и ошибки средней величины V (в см) P V х р d = (V-M) d2d2d2d2 d 2 х p ,69 13,6227, ,69 7,2336, ,69 2,8617, ,69 0,483, ,31 0,310,101, ,31 1,311,7215, ,31 2,315,3426, ,31 3,3110,9632,88

38 II. Порядок оценки типичности числовых значений вариационного ряда, т.е. определения принадлежности крайних вариант к совокупности по критерию τ. В случае, если объем наблюдений меньше 30, применяются формулы: где: τ min - критерий для оценки принадлежности минимальной варианты; τ mаx - для оценки принадлежности максимальной варианты; V mаx - максимальная по величине варианта; V min - минимальная по величине варианта; V mаx-1 - предпоследняя по величине варианта; V 2 – вторая по величине варианта в вариационном ряду.

39 Согласно H 0 предполагаем, что максимальная и минимальная варианты относятся (типичны) к данной совокупности (см. пример 1, табл. 4.1).

40 После вычисления τ min, полученный результат сопоставляется с критическим значением оценочных таблиц (см. приложение, таблица 3). Н 0 принимается при τ τ 0,01 При n = 8 τ 0,05 = 0,554;τ 0,01 = 0,683 τ = 0,2 τ 0,01 При n = 8 τ 0,05 = 0,554;τ 0,01 = 0,683 τ = 0,2< 0,554 < 0,683 Следовательно, H 0 принимается τ < τ 0,05 Таким образом, числовые значения (варианты) 55 и 62 типичны для данной совокупности.

41 Для определения характера распределения вычисляют коэффициент ассиметрии Аs или эксцесса Еs. где M - средняя величина; Mo - мода вариационного ряда; - среднеквадратическое отклонение. - среднеквадратическое отклонение. Для вычисления As использованы данные примера 2.

42 Для оценки типичности числовых значений вариационного ряда (определения принадлежности крайних вариант к совокупности) в случае, если объем наблюдений больше 30, применяются формулы: где: мax - критерий оценки принадлежности максимальной варианты к совокупности; мin - критерий оценки принадлежности минимальной варианты к совокупности; V max - максимальная по величине варианта; V min - минимальная по величине варианта; M - средняя величина; - среднеквадратическое отклонение. - среднеквадратическое отклонение.

43 ОЦЕНКА ДОСТОВЕРНОСТИ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН И РАЗЛИЧИЙ МЕЖДУ НИМИ Цель занятия: изучение методических основ оценки достоверности средних величин и различий между ними ПЛАН ЗАНЯТИЯ I. Рассмотрение теоретических основ оценки достоверности средних величин и различий между ними: 1.Оценка достоверности средних величин. 2.Определение доверительных границ средних величин. 3.Определение необходимого объема наблюдений. 4.Определение различий между средними величинами.

44 Порядок оценки достоверности средних величин (образец) Пример 1. После определения средней величины (М = 58,7 см), среднеквадратического отклонения ( =± 1,8 см) и ошибки средней величины (m = ± 0,3 см) (см. табл. 4.2) необходимо провести: 1. Оценку достоверности полученных результатов с использованием формулы: где M - средняя величина; m - ошибка средней величины; t - коэффициент достоверности. t - коэффициент достоверности. Среднюю величину следует считать статистически достоверной, если коэффициент достоверности будет превышать стандартное значение оценочной таблицы 1 (см. приложение).

45 Оценка достоверности средних величин выборочной совокупности должна проводиться на достаточном объеме наблюдений. Необходимое число наблюдений для выборочного исследования можно определить при помощи преобразования вышеприведенной формулы предельной ошибки выборки (): Оценка достоверности средних величин выборочной совокупности должна проводиться на достаточном объеме наблюдений. Необходимое число наблюдений для выборочного исследования можно определить при помощи преобразования вышеприведенной формулы предельной ошибки выборки (): где : t - доверительный коэффициент, m - ошибка средней арифметической, σ - среднеквадратическое отклонение n - число наблюдений. Решая приведенное равенство относительно n, получим формулу для определения необходимого числа наблюдений:

46 Порядок определения достоверности различий между двумя средними величинами Пример 1. При обследовании двух групп девятилетних мальчиков были получены следующие данные: в первой группе окружность грудной клетки у мальчиков составила (M ± m) 58,7 ± 0,3 см, во второй – 62,2 ± 0,1 см. В первой группе было 48 мальчиков, во второй – 86. Требуется определить: отличаются ли статистически средние величины окружности грудной клетки у мальчиков первой и второй групп. Решение. Используем формулу: где M 1 и M 2 – средние величины; m 1 и m 2 – ошибки соответствующих средних величин. Для оценки достоверности критерия t необходимо определить число степеней свободы: f = n 1 + n 2 – 2 = – 2 = 132. t st = 1,96 – 2,58 – 3,29. t = 11,7 > 3,29 > 2,58 > 1,96.

47 Пример 2. Если средние величины двух сопоставляемых совокупностей близки по значению, а их среднеквадратические отклонения значительно отличаются, то целесообразно достоверность различия между совокупностями определять с использованием критерия F. где: F - критерий Фишера; 12 - большая дисперсия; 12 - большая дисперсия; 22 - меньшая дисперсия соответствующих совокупностей 22 - меньшая дисперсия соответствующих совокупностей

48 Алгоритм влияния эфедрина на минимальное артериальное давление у животных п/п п/п Артериальное давление Разность( ) V 2 –V 1 d d2d2d2d2 до инъек. V 1 после инъек. V 2 после инъек. V n=5

49 где t - критерий достоверности, - средняя ошибка разности. где - среднеквадратическое отклонение, n - число наблюдений. n - число наблюдений. где d - отклонение разности артериального давления по каждому животному от средней величины разности (графа 5). Но принимается при t < t 0,05 при f = n – 1 = 5 – 1 = 4. Отвергается при t > t st 0,01 ; t 0,05 = 2,78; t 0,01 = 4,60 (см. приложение табл. 1). Следовательно, эфедрин влияет на повышение артериального давления у животных (Р < 0,05) более чем в 95,5% случаев.

50 ГРАФИЧЕСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ Цель занятия: изучение методики графического изображения ПЛАН ЗАНЯТИЯ I. Рассмотрение теоретических основ графического изображения: 1. Область применения графического изображения. 2. Виды диаграмм и методика их построения II. Построение диаграмм.

51

52

53

54

55

56 СТАНДАРТИЗАЦИЯ Цель занятия: изучение методических основ определения и использования стандартизованных показателей ПЛАН ЗАНЯТИЯ I. Рассмотрение теоретических основ определения и использования стандартизованных показателей. 1.Область применения стандартизованных показателей. 2.Прямой метод стандартизации. Методика вычисления стандартизованных показателей. 3.Методика вычисления стандартизованных показателей косвенным способом. 4.Методика вычисления стандартизованных показателей обратным способом.

57 Методы стандартизации Название методов стандартизации Распределение среды в зависимости от градации признака Распределение изучаемого явления в зависимости от градации признака Прямой++ Косвенный+- Обратный-+

58 Алгоритм вычисления стандартизованных коэффициентов прямым методом Таблица Условие I этап II этап III этап Возраст в годах Район А. Район Б. Район А. Район Б. Число женщин, живущих в двух районах В % к итогу Район А. Район Б. Кол- во жен щин Кол- во детей Кол- во жен щин Кол-во детей Число родившихся детей на 1000 женщин Стандартизованн ые (ожидаемые показатели) ,827,737507,82,22, ,8141, ,417,516, ,1121, ,617,516, ,450, ,019,517, ,457, ,89,18, ,622, ,34,33, ,93, ,10,60,5 Итого: ,463, ,070,765,1

59 Алгоритм вычисления стандартизованных коэффициентов косвенным методом Возраст в годах Число женщин, живущих в районе А. Число женщин, живущих в районе Б. Повозрастные показатели плодовитости в (стандарт) «Ожидаемое» количество родившихся район А. район Б ,054,358, ,0368,0387, ,0446,4475, ,0509,6515, ,0244,8238, ,0100,0102, ,015,415,6 Итого: ,31738,51793,0

60 действительное число родившихся х общий показатель плодовитости стандарта «ожидаемое» число родившихся

61 Алгоритм вычисления стандартизованных показателей обратным методом 71 Возраст в годах Число родившихся в районе А. Число родившихся в районе Б. Повозрастные показатели плодовитости в Повозрастные показатели плодовитости в (стандарт) «Ожидаемое» количество женщин район А. район Б ,01733,31800, ,01957,62072, ,02819,42798, ,04071,43750, ,03088,23058, ,04000,01052, ,93846,23076,9 Итого: ,321516,117609,6 Решение: I этап - нахождение «ожидаемой» численности женщин для районов А. и Б.

62 «ожидаемое» число женщин х общий показатель плодовитости стандарта действительное число женщин

63 ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ Цель занятия: изучение методических основ применения анализа и преобразования динамических рядов ПЛАН ЗАНЯТИЯ I. Рассмотрение теоретических основ применения анализа и преобразования динамических рядов. 1. Виды динамических рядов и область их применения. 2. Способы выравнивания динамических рядов: а). укрупнение интервала а). укрупнение интервала б).сглаживание динамического ряда при помощи групповой средней б).сглаживание динамического ряда при помощи групповой средней в).сглаживание динамического ряда при помощи скользящей средней в).сглаживание динамического ряда при помощи скользящей средней 3. Анализ динамического ряда.

64 Характеристика рождаемости Годы Число родив шихся Продолжение таблицы Годы Число родивш ихся

65 Анализ динамического ряда 1. Определение абсолютного прироста (разность последующего и предыдущего уровней). 2. Вычисление темпа прироста (процентное отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню). 3. Нахождение темпа роста (процентное отношение последующего уровня к предыдущему). 4. Определение одного процента прироста (отношение абсолютного прироста к темпу прироста).

66 Преобразование динамического ряда 1. Укрупнение интервалов. 2. Вычисление групповой средней. 3. Вычисление скользящей средней. 4. Выравнивание по способу наименьших квадратов.

67 КОРРЕЛЯЦИЯ Цель занятия: изучение методических основ вычисления и применения коэффициентов корреляции ПЛАН ЗАНЯТИЯ I. Рассмотрение теоретических основ вычисления и использования коэффициентов корреляции. 1. Виды связей между явлениями. 2. Характеристика силы и направления связи при корреляционной зависимости. 3. Методика вычисления, область применения и оценка достоверности коэффициента линейной корреляции. 4. Методика вычисления, область применения и оценка достоверности коэффициента ранговой корреляции. 5. Коэффициент ассоциации, методика вычисления и оценка его достоверности. 6. Коэффициент регрессии, область применения, методика вычисления и оценка его достоверности.

68 Условие Решение (схема) х (в ед.) у (во фл.) dхdхdхdх dуdуdуdу dх2dх2dх2dх2 dу2dу2dу2dу2 dхdуdхdуdхdуdхdу 0, , , ,20 0, , ,001690,12 0, , ,000140,02 0, , ,000910,03 0, ,05 00,002500,00 0,9883 0,02 0,0210,000410,02 0,9984 0,03 0,0320,000940,06 0, ,01 00,000100,00 0,9885 0,02 0,0230,000490,06 1,0586 0,09 0,0940, ,36 Мх=0,96Му=82,0 d х =0d х =0 d у =0d у =0 d х 2 =0,0175d х 2 =0,0175 d у 2 =60,0d у 2 =60,0 d х d у =0,87d х d у =0,87 Определение коэффициента линейной корреляции проводят по формуле: где r xy – коэффициент линейной корреляции; d x d y – отклонение каждого числового значения от средней величины по ряду х и d в ряду у

69 2. Определение достоверности коэффициента корреляции проводят по формуле: где: t - коэффициент достоверности; r xy - коэффициент корреляции; r xy - коэффициент корреляции; m - ошибка коэффициента корреляции; m - ошибка коэффициента корреляции; n - число коррелируемых пар n - число коррелируемых пар

70 Алгоритм вычисления коэффициента ранговой корреляции Условие Решение (схема) х (в ед.) у (в %) Ранги по ряду х Ранги по ряду у d d2d2d2d2 1,294,09,59,00,50,25 1,094,25,010,0 - 5,0 25,00 0,993,11,56,5 25,00 1,093,35,08,0 - 3,0 9,00 0,992,51,55,0 - 4,0 16,00 1,092,25,04,01,01,0 1,193,18,06,51,52,25 1,091,15,02,03,09,0 1,091,25,03,02,04,0 1,290,19,51,08,572,25 d 2 =163,75

71 где p xy - коэффициент ранговой корреляции; d - разница между рангами; n - число коррелируемых пар

72 Оценку достоверности полученного коэффициента корреляции можно проводить и с использованием критерия t. где t - коэффициент достоверности; p xy - коэффициент ранговой корреляции; m - ошибка коэффициента корреляции; n - число коррелируемых пар

73 Пример 3. Определить коэффициент регрессии веса по росту для девятилетних мальчиков, если известно, что среднеквадратическое отклонение по весу (σ х ) = 2,1 кг, по росту (σ у ) = 5,6 см, коэффициент корреляции r xy = 0,8. Решение Вывод. С увеличением роста на 1 см вес мальчиков девятилетнего возраста увеличивается на 0,3 кг.

74 НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ДОСТОВЕРНОСТИ Цель занятия: изучение методических основ вычисления и применения непараметрических критериев оценки достоверности ПЛАН ЗАНЯТИЯ I.Рассмотрение теоретических основ вычисления и использования непараметрических критериев оценки достоверности: 1.Непараметрические критерии оценки достоверности. Область их применения. 2.Методика вычисления и оценка достоверности непараметрических критериев, используемых на сопряженных (связанных) совокупностях (критерий закона, критерий Вилкоксона и др.). 3.Методика вычисления и оценка достоверности непараметрических критериев, используемых на несопряженных (несвязанных) совокупностях (критерий Вилкоксона, серийный критерий, критерий х 2 и др.).

75 Алгоритм определения влияния спинномозговой анестезии на снижение артериального давления (в мм ртутного столба) Живот ные До спинномозговой анестезии После спинномозговой анестезии Изменение артериального давления (V 1 ) (V 2 ) направление V 2 -V 1 величина сдвига V 2 -V 1 ранги , ,5

76 Пример 2. При определении длительности интервала R-R (в сотых долях секунды) на электрокардиограмме в опытной и контрольной группах в эксперименте на собаках были получены следующие данные: опытная группа (х) 86, 68, 56, 41, 38, 52, 80, 71, 57, 46 контрольная группа (у) 70, 72, 75, 46, 64, 35, 80, 31, 42.

77 х38,4146,52,56, ,86 у 31,35 42, ,75,80 рангих3,46,5,8,9, ,5, 19 у 1,2 5,6, ,16,17,5 Х = 103,0 У = 87,0

78 Алгоритм вычисления критерия соответствия Название реакций Количество лет совмещения работы с учебой До 1 года и более всего Количество лиц с невротическими реакциями Неврастенические (Р) (Р 1 ) (Р 1 ) (Р-Р 1 ) 2 (Р-Р 1 ) 2 Р 1 Р 14034,80,88079,80,08186,30,32011,1 Обсессивно- фобические (Р) (Р 1 ) (Р 1 ) (Р-Р 1 ) 2 (Р-Р 1 ) 2 Р 1 Р 11524,13,46055,20,46459,70,31394,1 Неврастенические (Р) Неврастенические (Р) (Р 1 ) (Р 1 ) (Р-Р 1 ) 2 (Р-Р 1 ) 2 Р 1 Р 12016,10,93236,90,74139,90,0931,6 ИТОГО:

79 Характеристика устойчивости патогенных микроорганизмов к сульфаниламидным препаратам Штаммымикроорганизмов Число штаммов Всего устойчивых к сульфаниламидам не устойчивых к сульфаниламидам Патогенные 60 а в Не патогенные 64 с d ИТОГО:

80 Вычисление χ 2 проводим по формуле: