Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


Ќова€ информаци€, которую необходимо усвоить при самосто€тельной подготовке к практическому зан€тию.




‘ункциональна€ св€зь отражает строгую зависимость процессов или €влений. »зменение какого-либо одного €влени€ об€зательно св€зано с изменением числовых значений другого €влени€ на строго определенную величину. ‘ункциональна€ св€зь, как правило, про€вл€етс€ при физических и химических €влени€х, где еЄ можно представить в виде уравнени€, формулы. ѕримерами функциональной св€зи могут служить увеличение объема шара в строгой зависимости от увеличени€ его радиуса, расширение тела по мере увеличени€ температуры нагревани€ и т. д. ѕри коррел€ционных св€з€х, характерных дл€ медико-биологических €влений, значению одного признака соответствуют разные значени€ других признаков.  оррел€ционна€ св€зь необходима, например, при оценке взаимосв€зей между стажем работы и уровнем заболеваемости работающих; между разными уровн€ми физических факторов окружающей среды и состо€нием здоровь€; между различными уровн€ми интенсивности нагрузки и частотой (уровнем) физиологических реакций организма; между сроками госпитализации и частотой осложнений.

 оррел€ци€ Ц это статистическа€ зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидани€ другой.

1. ѕарна€ коррел€ци€ Ц св€зь между двум€ признаками (результативным и факторным или двум€ факторными).

2. „астна€ коррел€ци€ Ц зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.

3. ћножественна€ коррел€ци€ Ц зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

 оррел€ционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты св€зи между двум€ признаками (при парной св€зи) и между результативным признаком и множеством факторных признаков (при многофакторной св€зи).

“еснота св€зи количественно выражаетс€ величиной коэффициентов коррел€ции.  оэффициенты коррел€ции, представл€€ количественную характеристику тесноты св€зи между признаками, дают возможность определить Ђполезностьї факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. ¬еличина коэффициентов коррел€ции служит также оценкой соответстви€ уравнени€ регрессии вы€вленным причинно-следственным св€з€м.

 оррел€ционна€ св€зь бывает положительной Ц пр€мой (при увеличении одного признака увеличиваетс€ другой) и отрицательной Ц обратной (при увеличении одного показател€ другой уменьшаетс€).  оэффициент коррел€ции свидетельствует не только о направлении св€зи, но и об уровне этой св€зи. —ильна€ св€зь выражаетс€ коэффициентом от 0,7 до 0,99; средн€€ Ц от 0,3 до 0,69; слаба€ Ц до 0,29. ѕри нулевом значении коэффициента св€зи отсутствуют.

Ќаиболее простым методом определени€ коэффициента коррел€ции €вл€етс€ метод —пирмена Ц рангова€ коррел€ци€: ,где ρ Ц коэффициент ранговой коррел€ции; d Ц разность рангов; n Ц число сопоставл€емых пар признаков. ѕри ранговой коррел€ции числовые выражени€ сравниваемых статистических р€дов ранжируют, то есть проставл€ют ранговые номера дл€ каждой цифры (от 1 и далее) и подставл€ют значени€ в формулу с учетом разницы пор€дковых значений. ƒостоверность коэффициента определ€ют по таблицам критических значений, а также при расчете средней ошибки и критери€ достоверности t.

 оэффициент ранговой коррел€ции используетс€ в тех случа€х, когда коррелируемые данные соответствуют количественному, качественному или пор€дковому распределени€м, при этом €вл€етс€ менее точным, чем коэффициент линейной коррел€ции.

 оэффициент линейной коррел€ции (метод ѕирсона,метод квадратов) используетс€ при количественном (числовом) выражении признака. ѕри расчете коэффициента линейной коррел€циисначала вычисл€ют среднее значение в каждом вариационном р€ду сравниваемых групп. «атем наход€т отклонение каждой величины р€да от полученной средней. ƒл€ устранени€ отрицательных значений эти величины возвод€т в квадрат и подставл€ют в формулу: rxy = ,где dx и dy Ц отклонение каждой варианты от своей средней арифметической ћх и ћy . ѕо величине коэффициента устанавливают направление и силу св€зи. ƒостоверность коэффициента определ€ют по таблицам критических значений (таблицам  аминского) при nТ = n Ц 2, а также при расчете средней ошибки и критери€ достоверности t.  оэффициент коррел€ции должен превышать свою ошибку не менее чем в 3 раза. ‘ормула ошибки коэффициента ранговой коррел€ции: = , t = ќшибка коэффициента линейной коррел€ции вычисл€етс€ по формуле: mr = , t = . «начение t оцениваетс€ по таблице критических значений критери€ —тьюдента t (при n < 30).

–егресси€ (лат. regressio Ц обратное движение) в статистике Цстатистическа€ зависимость среднего значени€ случайной величины от значений другой случайной величины или нескольких случайных величин, введена ‘рэнсисом √альтоном (1886).

¬ отличие от функциональной зависимости y = f (x), котора€ каждому значению независимой переменной x ставит в соответствие одно определЄнное значение величины y, при регрессионной зависимости одному и тому же значению x могут соответствовать различные значени€ величины y.  лассическим примером средней регрессии служит зависимость среднего роста детей от роста родителей, а также зависимость среднего роста человека от его веса и т. п.

–егрессионный анализ Ц статистический метод, используемый дл€ исследовани€ отношений между двум€ величинами. –егрессионный анализ используетс€ дл€ определени€ общего вида уравнени€ регрессии (наиболее часто используетс€ линейна€ модель), оценки параметров этого уравнени€, а также проверки различных статистических гипотез относительно регрессии.

–егрессионна€ модель основана на предположении о том, что величина x €вл€етс€ контролируемой величиной, значени€ которой задаютс€ во врем€ эксперимента, а величина y Ц наблюдаемой в ходе эксперимента.

 оррел€ционно-регрессионный анализ €вл€етс€ одним из методов статистического анализа взаимосв€зи нескольких признаков.

ќн определ€етс€ как метод, примен€емый тогда, когда данные наблюдени€ можно считать случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону. ќсновна€ задача коррел€ционного анализа (основна€ и в регрессионном анализе) состоит в оценке уравнени€ регрессии.

ƒиаграмма рассе€ни€ (поле коррел€ции). ѕоле коррел€ции Ц это графическое представление точек с координатами, определ€емыми значени€ми двух переменных (независимой и зависимой) дл€ всех наблюдений.

 

¬опросы по теме

1. ¬иды св€зей между €влени€ми. “еоретические основы вычислени€ и использовани€ коэффициентов коррел€ции. ’арактеристика силы и направлени€ св€зи при коррел€ционной зависимости.

2. ћетодика вычислени€, область применени€ и оценка достоверно≠сти коэффициента ранговой коррел€ции (метод —пирмена).

3. ћетодика вычислени€, область применени€ и оценка достоверно≠сти коэффициента линейной коррел€ции (метод ѕирсона).

4.  оэффициент регрессии, область применени€.

5. ¬ыполнение самосто€тельного задани€ (задачи 49Ц72) [1].

–екомендательный библиографический список

ќсновной

1. Ћисицын, ё. ѕ. ќбщественное здоровье и здравоохранение [“екст]: учебник / ё. ѕ. Ћисицын, Ќ. ¬. ѕолунина. Ц ћ.: ћедицина, 2002. Ц —. 153Ц157.

2. Ћисицын, ё. ѕ. ќбщественное здоровье и здравоохранение [“екст]: учебник / ё. ѕ. Ћисицын. Ц ћ.: ћедицина, 2007. Ц —. 304Ц305, 308.

3. «ахарова, ≈. ¬. —борник задач и самосто€тельных работ [“екст] / ≈. ¬. «ахарова, ». Ћ. —изикова. Ц јбакан: »здательство ‘√Ѕќ” ¬ѕќ Ђ’акасский государственный университет им. Ќ. ‘.  атановаї, 2014. Ц —. 32Ц37.

4.  учеренко, ¬. «. ѕрименение методов статистического анализа дл€ изучени€ общественного здоровь€ и здравоохранени€ [“екст]: учебное пособие / ¬. «.  учеренко. Ц
4-е изд., испр. и доп. Ц ћ.: √Ёќ“ј–-ћедиа, 2007. Ц 192 с.

ƒополнительный

1.  ича, ƒ. ». –уководство к зан€ти€м по анализу и оценке общественного здоровь€ и здравоохранени€ (с применением медицинских информационных систем, компьютерных и телемедицинских технологий) [“екст]: учебное пособие / ƒ. ».  ича, ¬. ». „ернов, Ќ. √.  уликова; под ред. академика –јћЌ, проф. ». Ќ. ƒенисова. Ц ћ., 2008. Ц 178 с. (электронна€ верси€).

2. ћедик, ¬. ј. –уководство по статистике здоровь€ и здравоохранени€ [“екст]: руко≠водство / ¬. ј. ћедик, ћ. —. “окмачев. Ц ћ.: ќјќ Ђ»здательство Ђћедицинаї, 2006. Ц 528 с.

3. ћетодические разработки семинарских зан€тий по курсу Ђ—анитарна€ статистикаї [“екст] / второй выпуск; под ред. ѕ. ј. ƒушенкова, √. Ќ. ÷арик. Ц  емерово, 2005. Ц 114 с.

4. ќбщественное здоровье и здравоохранение [“екст]: учебное пособие / под ред. √. ».  уценко, ј. ». ¬€лкова. Ц ћ: ћедицина, 2003. Ц 495 с.

Ёлектронные носители

1. ќбразовательный портал ’√” им. Ќ. ‘.  атанова. Ц URL: http://edu.khsu.ru

2. ЁЅ— Ђ онсультант студентаї / »здательство √Ёќ“ј–-ћедиа. Ц URL: http://studmedlib.ru/

ѕрактическое зан€тие 6.
ћетод стандартизации. ќшибки статистического анализа

јктуальность темы

¬о многих медико-социальных, а также в клинических исследовани€х, как правило, исключена возможность получени€ однородных групп дл€ сравнени€ тех или иных показателей. Ёто касаетс€ в первую очередь показателей заболеваемости, общей смертности, рождаемости по городам, районам, странам, с разным составом населени€ по возрасту, полу и т. д. ¬ таких случа€х широкое применение находит метод стандартизации, позвол€ющий исключить вли€ние на общий показатель разного состава совокупностей по одному, двум или более признакам.

÷ели зан€ти€:

Ц познакомитьс€ с методом стандартизации показателей, различными стандартными величинами;

Ц изучить различные способы стандартизации показателей;

Ц применить на практике полученные знани€ и выполнить самосто€тельные индивидуальные задани€.

»сходный уровень знаний и умений, необходимых дл€ достижени€ поставленных целей: основы теории веро€тности, математики, информатики, навыки работы с компьютером на уровне пользовател€.





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2016-12-05; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 355 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

ƒва самых важных дн€ в твоей жизни: день, когда ты по€вилс€ на свет, и день, когда пон€л, зачем. © ћарк “вен
==> читать все изречени€...

492 - | 452 -


© 2015-2023 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.017 с.