5. Статистика здравоохранения, демографическая статистика
74. к области медицинской статистики относится:
1. +Изучение здоровья населения в целом и его отдельных групп
2. +Выявление и установление связей заболеваемости и смертности населения с различными факторами окружающей среды
3. Предупреждение и лечение заболеваний
4. +Оценка эффективности воздействия новых медицинских препаратов на биологические организмы и социальный коллектив
5. Планирование, организация и оценка работы медицинских организаций.
75. объектом статистического исследования является:
1. Единица наблюдения
2. Атрибутивные признаки
3. Количественные признаки
4. +Статистическая совокупность
5. Факторные и результативные признаки.
76. генеральная совокупность – это:
1. Совокупность, состоящая из большого числа единиц наблюдения
2. Совокупность, отображенная по основному, наиболее важному признаку
3. + Совокупность, состоящая из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в соответствии с целью исследования
4. Совокупность, объем которой позволяет выявить общие закономерности изучаемого явления
5. Статистическая величина.
77. предметом анализа единиц наблюдения в статистической совокупности является:
1. Факторные признаки.
2. +Учетные признаки.
3. Атрибутивные признаки.
4. Результативные признаки.
5. Абсолютные величины.
78. выборочная совокупность – это:
1. +Совокупность, сформированная с использованием выборочного метода.
2. Разновидность генеральной совокупности, сформированная с учетом размера изучаемого явления.
3. Совокупность, отобранная по какому-то признаку из нескольких совокупностей.
4. +Часть генеральной совокупности, отобранная специальным методом и служащая для характеристики генеральной совокупности.
5. Первичные элементы, из которых состоит вся совокупность.
79. основанием для объединения единиц наблюдения в статистической совокупности являются:
1. Факторные признаки.
2. Учетные признаки.
3. Атрибутивные признаки.
4. Результативные признаки.
5. П+ризнаки сходства.
80. первичный элемент статистической совокупности – это:
1. Абсолютная величина.
2. Относительная величина.
3. Атрибутивный признак.
4. +Единица наблюдения.
5. Статистическая величина.
81. классификация учетных признаков по характеру:
1. Атрибутивные и факторные.
2. Факторные и количественные.
3. +Атрибутивные и количественные.
4. Результативные и факторные.
5. Существенные и несущественные.
82. классификация учетных признаков по взаимосвязи:
1. Атрибутивные и факторные.
2. Факторные и количественные.
3. Атрибутивные и количественные.
4. +Факторные и результативные.
5. Существенные и несущественные.
83. репрезентативность – это:
1. Соответствие признаков, отобранных для характеристики объекта исследования, цели и задачи исследования.
2. Достаточный объем выборочной совокупности.
3. Достаточное число признаков, отображающих общие свойства элементов статистической совокупности.
4. +Качественная и количественная представительность отобранной специальным методом части объекта статистического исследования, предназначенной для характеристики всего объекта в целом.
5. Качественная однородность генеральной совокупности.
84. способы формирования статистической совокупности:
1. По полноте охвата.
2. По времени наблюдения.
3. +По охвату, по времени наблюдения, по способу.
4. По типам группировок, по способам.
5. По методам отбора, по времени наблюдения, по охвату.
85. статистическое исследование начинается:
1. С составления программы исследования.
2. С составления плана исследования.
3. +С постановки цели и задач исследования.
4. С определения единицы наблюдения.
5. С определения объекта наблюдения.
86. основная цель сбора достаточного числа наблюдений в статистике:
1. Исключение случайных отклонений.
2. Выявление основных закономерностей.
3. Позволяет дать качественную характеристику статистической совокупности.
4. Позволяет дать правильную числовую характеристику статистической совокупности.
5. +Повышение достоверности результатов исследования.
87. Чем определяется выбор единицы наблюдения:
1. Программой анализа.
2. +Целью и задачами исследования.
3. Программой разработки.
4. Объемом совокупности.
5. Видом статистического исследования.
88. программа сбора материала – это:
1. Группировка учетных признаков.
2. Инструкция по методике сбора материала.
3. Сроки работы по отдельным этапам и операциям.
4. +Первичный статистический документ с перечнем учетных признаков, подлежащих регистрации.
5. Название единицы наблюдения и объема предстоящей работы.
89. программа разработки материала – это:
1. Определение объекта наблюдения.
2. Определение единицы наблюдения.
3. +Составление макетов статистических таблиц.
4. Сроки работы по отдельным этапам и операциям.
5. Определение порядка заполнения статистически таблиц.
90. С какой целью проводится группировка признаков:
1. Выявить закономерности в изучаемом явлении.
2.+ Выделить качественно однородные группы для установления определенных закономерностей в изучаемом явлении.
3. Облегчить сбор и разработку материала.
4. Облегчить составление макетов статистических таблиц.
5. Осуществить объединение различных признаков.
91. виды группировок различают в зависимости от характера учитываемых признаков:
1. Атрибутивные и количественные.
2. Количественные и качественные.
3. Типологические и факторные.
4. +Типологические и вариационные.
5. Вариационные и атрибутивные.
92. план статистического исследования предусматривает:
1. Способы формирования объекта исследования.
2. Способы анализа статистического материала.
3. Способы представления статистического материала.
4. +Объект исследования и способы формирования статистической совокупности.
5. Объем предстоящей работы и место ее проведения.
93. типологическая группировка – это:
1. +Группировка по признакам, которые могут быть выражены словесно, описательно.
2. Группировка по признакам, имеющим числовое выражение.
3. Группировка по факторным и результативным признакам.
4. Группировка по признакам единицы наблюдения.
5. Группировка по существенным и несущественным признакам
94. вариационная группировка – это:
1. Группировка по признакам, которые могут быть выражены словесно, описательно.
2. +Группировка по признакам, имеющим числовое выражение.
3. Группировка по факторным и результативным признакам.
4. Группировка по признакам единицы наблюдения.
5. Группировка по существенным и несущественным признакам
95. виды таблиц, используемых в статистическом исследовании:
1. Простые, сложные, групповые.
2. Групповые, комбинационные.
3. Числовые, описательные.
4. +Простые, групповые, комбинационные.
5. Одно-, двух-, трехпольные.
96. простая таблица представляет:
1. +Итоговую сводку данных по одному признаку.
2. Объединение признаков из различных группировок.
3. Общие сведения об изучаемых признаках.
4. Сводку по факторному признаку.
5. Сводку по результативному признаку
97. групповую таблицу характеризует:
1. +Сводные данные с группировкой по двум и более не взаимосвязанным признакам.
2. Распределение по двум количественным признакам.
3. Сводку по двум и более факторным признакам.
4. Сводку по двум и более качественным признакам.
5. Распределение трех и более взаимосвязанных признаков
98. комбинационная таблица представляет:
1. Распределение по двум и более признакам.
2. Сводные данные с сочетанием трех и более взаимосвязанных признаков.
3. +Сводные данные с сочетанием трех и более признаков, не связанных друг с другом.
4. Распределение по качественному и количественному признаку.
5. Распределение по факторному и результативному признаку
99. первый этап статистического исследования включает:
1. +Определение цели и задач исследования.
2. +Выбор единицы наблюдения.
3. +Определение объекта исследования.
4. Контроль документов.
5. +Составление плана исследования
100. второй этап статистического исследования включает:
1. +Непосредственную регистрацию.
2. +Выкопировку данных.
3. +Анкетирование или опрос.
4. +Заполнение регистрационных бланков.
5. Статистический анализ материала
101. третий этап статистического исследования включает:
1. +Контроль собранного материала.
2. +Шифровка и раскладка карт по группам.
3. +Подсчет и заполнение карт по группам.
4. +Вычисление показателей и их графическое изображение.
5. Составление программ разработки материала
102. четвертый этап статистического исследования включает:
1. +Обобщение результатов.
2. +Литературное оформление данных.
3. Составление макетов статистических таблиц.
4. +Качественная оценка выявленных закономерностей.
5. +Предложения по внедрению результатов исследования в практику
103. после уяснения цели и задач ведущим в статистическом исследовании является:
1. Сбор материала.
2. Составление макетов таблиц.
3. +Составление плана и программы исследования.
4. Разработка и сводка данных.
5. Анализ полученных результатов.
104. виды величин, используемые в статистике:
1. Достоверные, недостоверные, относительные.
2. +Абсолютные, относительные, средние.
3. Генеральные, выборочные, средние.
4. Абсолютные, относительные, малые
5. Средние, абсолютные, большие.
105. Для характеристики частоты явления надо использовать показатели:
1. Соотношения.
2. Экстенсивные.
3. +Интенсивные.
4. Наглядности.
5. Динамического ряда
106. экстенсивные показатели используются в целях:
1. Наглядно показать различия сравниваемых групп.
2. Дать характеристику ряда, состоящего из однородных сопоставляемых величин.
3. +Показать долю части в целом.
4. Судить о частоте явления.
5. Показать явление в динамике
107. показатель наглядности вычисляется на основании данных:
1. Абсолютных величин.
2. Относительных величин.
3. Средних величин.
4. Показателей динамического ряда.
5. +Любых величин (кроме экстенсивных показателей)
108. Какой показатель можно рассчитать: 15400 случаев зарегистрированных заболеваний ▪ 1000 / 27320 жителей = 700 0/00
1. Экстенсивный.
2. +Интенсивный.
3. Соотношения.
4. Наглядности.
5. Динамического ряда
109. Какой показатель можно рассчитать: в течение года зарегистрировано 11055 заболеваний, в том числе среди мужчин – 4466, женщин – 6589.
1. +Экстенсивный.
2. Интенсивный.
3. Соотношения.
4. Наглядности.
5. Динамического ряда
110. Какой показатель можно рассчитать: численность населения города 887000, число врачей-стоматологов - 278, число зубных техников - 120.
1. Экстенсивный.
2. Интенсивный.
3. +Соотношения.
4. Наглядности.
5. Динамического ряда
111. Какой показатель можно рассчитать: число прошедших профосмотр – 4200 человек, из них кариес зубов выявлен у 1570.
1. Экстенсивный.
2. +Интенсивный.
3. Соотношения.
4. Наглядности.
5. Динамического ряда
112. Какой показатель можно рассчитать: 12240 случаев зарегистрированных заболеваний * 1000/31550=384,79
1. Экстенсивный.
2. +Интенсивный.
3. Соотношения.
4. Наглядности.
5. Динамического ряда
113. Какой показатель характеризует структуру изучаемого явления:
1+. Экстенсивный.
2. Интенсивный.
3. Соотношения.
4. Наглядности.
5. Динамического ряда
114. методика вычисления экстенсивного показателя:
1. Отношение числа, выражающего величину данного явления, к величине всей совокупности.
2. + Отношение части явления к целому явлению в %.
3. Отношение ряда чисел к одному из них, принимаемому за 100%.
4. Отношение абсолютного уровня последующего числа к предыдущему в %.
5. Отношение каждой последующей относительной величины к последующей в %
115. методика вычисления показателя наглядности:
1. Отношение числа, выражающего величину данного явления, к величине всей совокупности.
2. Отношение части явления к целому явлению в %.
3. +Отношение ряда чисел к одному из них, принимаемому за 100%.
4. Отношение абсолютного уровня последующего числа к предыдущему в %.
5. Отношение каждой последующей относительной величины к последующей в %
116. показатель соотношения представляет:
1. Изменение явления во времени.
2. Распределение целого на части.
3. +Отношение между двумя самостоятельными совокупностями.
4. Сопоставление ряда однородных величин, имеющих разный характер.
5. Частота явления в среде, непосредственно с ним связанной
117. экстенсивный показатель представляет:
1. Изменение явления во времени.
2. +Распределение целого на части.
3. Отношение между двумя самостоятельными совокупностями.
4. Сопоставление ряда однородных величин, имеющих разный характер.
5. Частота явления в среде, непосредственно с ним связанной
118. Каким видом диаграммы можно представить экстенсивные показатели?
1. Линейная.
2. Радиальная.
3. Столбиковая.
4. +Секторная.
5. Любая
119. Каким видом диаграммы можно изобразить динамику явления за замкнутый цикл времени?
1. Линейная.
2. +Радиальная.
3. Столбиковая.
4. Секторная.
5. Любая
120. Какие виды величин могут быть использованы для графического изображения?
1. Интенсивные и экстенсивные показатели.
2. Абсолютные и показатели наглядности.
3. Экстенсивные и показатели соотношения.
4. Абсолютные и интенсивные показатели.
5. +Любые величины.
121. варианта (v) – это:
1. Число, из которого состоит вариационный ряд.
2. Число простого вариационного ряда.
3. Число сгруппированного вариационного ряда.
4. + Числовое значение изучаемого признака.
5. Числовое значение вариационного ряда.
122. частота (р) – это:
1. +Частота, с которой встречается каждая варианта.
2. Частота, показывающая число вариант в вариационном ряду.
3. Частота простого вариационного ряда.
4. Частота, показывающая число групп в сгруппированном вариационном ряду.
5. Частота, показывающая разнообразие признака.
123. средняя величина – это:
1. Величина, характеризующая типичный уровень признака в совокупности.
2. Величина, отражающая общие свойства статистической совокупности.
3. +Число, выражающее общую меру исследуемого признака в статистической совокупности.
4. Размер признака в расчете на единицу однородной совокупности.
5. Величина, дающая срединную характеристику признака.
124. оценка достоверности позволяет:
1. Характеризовать количественную репрезентативность совокупности.
2. Определить вероятность прогноза результатов изучения данной совокупности.
3. Распространить полученные результаты в изучаемой совокупности на всю генеральную совокупность.
4. Характеризовать разнообразие признака в совокупности.
5. +Установить вероятность безошибочного прогноза, с которым результаты, полученные при изучении выборочной совокупности, можно перенести на генеральную совокупность.
125. мера достоверности величин:
1. Средняя величина.
2. Медиана.
3. +Критерий достоверности.
4. Амплитуда ряда.
5. Коэффициент вариации.
126. Среднее квадратическое отклонение (s) характеризует:
1. Позволяет судить о частоте изучаемого явления.
2. +Дает представление о разнообразии исследуемого признака.
3. Позволяет рассчитать амплитуду ряда.
4. Позволяет судить о правильности вариационного ряда.
5. С его помощью рассчитать среднюю арифметическую по способу моментов.
127. Определение доверительного коэффициента (t):
1. Величина, на которую отличается результат, полученный при исследовании выборочной совокупности, от результатов в генеральной совокупности.
2. +Величина, на которую нужно умножить величину ошибки для того, чтобы с определенной вероятностью безошибочного прогноза получить границы колебаний средней (относительной) величины в генеральной совокупности.
3. Величина, которую нужно отнять от полученной средней или относительной величины.
4. Величина, характеризующая границы колебаний средней или относительной величины в генеральной совокупности.
5. Величина, показывающая величину ошибки в выборочной совокупности.
128. Что обозначает выражение - tm?
1. Критерий соответствия.
2. + Доверительный интервал.
3. Доверительный критерий.
4. Предел средней величины.
5. Предел относительной величины.
129. От чего зависит уровень вероятности безошибочного прогноза?
1. +От величины доверительного интервала.
2. От средних и относительных величин.
3. От величины ошибок средних величин.
4. От величины ошибок относительных величин.
5. От критерия соответствия.
130. Какое значение вероятности безошибочного прогноза чаще всего используется в медико-социальных исследованиях?
1. 35%.
2. 55%.
3. 75%.
4+. 95%.
5. 99%.
131. Какой степени вероятности безошибочного прогноза соответствует значение критерия t=3 при n>30?
1. 35%.
2. 55%.
3. 75%.
4. 95%.
5. + 99%.
132. При каком наименьшем значении t можно утверждать, что между сравниваемыми величинами (средними или относительными) имеются существенные различия?
1. 1
2. 1,5
3.+ 2
4. 2,5
5. 3
133. При вычислении средней длительности пребывания на койке детей в двух детских больницах получены следующие данные:
В больнице А - М1=18,2 дня (mM1=1,1 дня)
В больнице Б - М2=16,7 дня (mM2=0,9 дня).
Какой показатель можно вычислить?
1. Доверительные границы.
2. Критерий достоверности.
3. +Достоверность разности средних величин.
4. Достоверность разности относительных величин.
5. Достоверность разницы 2-х ошибок величин
134. Если полученная при выборочном исследовании разность между сравниваемыми средними или относительными показателями недостоверна, следует:
1. Использовать другие методы оценки достоверности.
2. +Увеличить число наблюдений.
3. Использовать другие виды величин.
4. Изучить генеральную совокупность.
5. Считать результаты окончательными.
135. учетный признак – это:
1. Признак, обозначаемый числовыми значениями.
2. +Признак, по которому единицы наблюдения включаются в статистическую совокупность.
3. Типологический признак.
4. Факторный признак.
5. Вариационный признак.
136. стандартизованные показатели характеризуют:
1. Взаимосвязь признаков.
2. Размеры явления.
3. Удельный вес признаков.
4. +Только соотношение показателей, но не истинные размеры явления.
5. Разнообразие признаков.
137. стандартизованные показатели используются для:
1. Изучения частоты явления.
2. Определения размера явления.
3. Изучения структуры явления.
4. +Сравнительных целей.
