close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

код для вставкиСкачать
Методические рекомендации для студентов
Тема занятия:
«Статистическое изучение взаимосвязи социальноэкономических явлений»
Значение темы:
При изучении общественного здоровья и здравоохранения в научных
и практических целях исследователю часто приходится проводить
статистический анализ связей между факторными и результативными
признаками статистический совокупности (причинно-следственная связь)
или определение зависимости параллельных изменений нескольких
признаков этой совокупности от какой либо третьей величины (от общей их
причины). Необходимо уметь изучать особенности этой связи, определять ее
размеры и направление, а также оценивать ее достоверность. Для этого
используются методы корреляции.
Цели занятия: на основе теоретических знаний и практических умений
обучающийся должен:
знать:
 виды количественных связей;
 особенности видов связей: функциональной и корреляционной;
 практическое значение установления корреляционной связи;
 характеристики коэффициента корреляции (сила и направление связи);
 методы определения коэффициента корреляции (метод квадратов и
ранговый метод).
уметь:
 устанавливать корреляционную зависимость
методом квадратов и
методом ранговой корреляции;
 оценивание силу, направление и достоверность полученного
коэффициента корреляции.
овладеть ОК и ПК:
 ОК 2. Организовывать собственную деятельность, выбирать типовые
методы и способы выполнения профессиональных задач, оценивать их
эффективность и качество.
 ОК 4. Осуществлять поиск и использование информации, необходимой
для
эффективного
выполнения
профессиональных
задач,
профессионального и личностного развития.
 ОК 5. Использовать информационно-коммуникационные технологии в
профессиональной деятельности.
 ПК 1.3. Регистрировать результаты лабораторных общеклинических
исследований.
 ПК 2.4. Регистрировать полученные результаты.
 ПК 3.3. Регистрировать результаты лабораторных биохимических
исследований.
4




ПК 4.3. Регистрировать результаты проведенных исследований.
ПК 5.3. Регистрировать результаты гистологических исследований.
ПК 6.3. Проводить лабораторные санитарно-гигиенические исследования.
ПК
6.4.
Регистрировать
результаты
санитарно-гигиенических
исследований.
 ПК 7.5. Регистрировать результаты проведенных исследований.
 ПК 8.2. Вести учетно-отчетную документацию.
План изучения темы:
Контроль исходного уровня
Тестирование
Краткое содержание темы:
Задача каждой науки – вскрыть и изучить наиболее существенные связи
между явлениями и процессами. Известны два вида связи между явлениями
(признаками): функциональная и корреляционная.
Функциональная связь отражает строгую зависимость процессов или
явлений и изменение какого-либо одного явления обязательно связано с
изменением числовых значений другого явления на строго определенную
величину. Функциональная связь, как правило, проявляется при физических
и химических явлениях, где её можно представить в виде уравнения,
формулы. Примеров функциональной связи может являться увеличение
объема шара в строгой зависимости от увеличения его радиуса, расширение
тела по мере увеличения температуры нагревания и т.д.
Корреляция – понятие, которое также означает взаимосвязь между
признаками. При корреляционных связях, характерных для медикобиологических явлений, значению одного признака соответствуют разные
значения других признаков. Корреляционная связь необходима, например,
при оценке взаимосвязей между стажем работы и уровнем заболеваемости
работающих; между разными уровнями физических факторов окружающей
среды и состоянием здоровья; между различными уровнями интенсивности
нагрузки и частотой (уровнем) физиологических реакций организма; между
сроками госпитализации и частотой осложнений. Статистика позволяет
исследователю измерить связи, обосновать выводы и наглядно их
иллюстрировать. Корреляционная связь бывает положительной - прямой (при
увеличении одного признака увеличивается другой) и отрицательной обратной (при увеличении одного показателя другой уменьшается).
Линейный коэффициент корреляции (коэффициент Пирсона)
Теснота корреляционной связи между факторными и результативными
признаками может исчисляться с помощью линейного коэффициента
корреляции. Линейный коэффициент корреляции (r) был впервые введен в
начале 90-х гг. XIX века Пирсоном, Эджвортом и Велдоном и характеризует
5
тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками в
случае наличия между ними линейной зависимости.
Рекомендации к применению метода квадратов (метод Пирсона):
 когда требуется точное установление силы связи между признаками
 когда признаки имеют только количественное выражение






Методика и порядок вычисления коэффициента корреляции методом
квадратов:
построить вариационные ряды для каждого из сопоставляемых
признаков, обозначив первый и второй ряд чисел соответственно х и у;
определить для каждого вариационного ряда средние значения (М1 и М2);
найти отклонения (dх и dy) каждого числового значения от среднего
значения своего вариационного ряда;
полученные отклонения перемножить (dx*dy)
каждое отклонение возвести в квадрат и суммировать по каждому ряду
(Σ dx2 и dy2)
подставить полученные значения в формулу расчета коэффициента
корреляции:
 при наличии вычислительной техники расчет производится по формуле:
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
Рекомендации по применению метода ранговой корреляции:
 когда нет необходимости в точном установлении силы связи, а
достаточно ориентировочных данных
 когда признаки представлены не только количественными, но и
атрибутивными значениями
 когда ряды распределения признаков имеют открытые варианты
(например, стаж работы до 1 года и др.)
Методика вычисления:
 составить два ряда из парных сопоставляемых признаков, обозначив
первый и второй ряд соответственно х и у. При этом представить первый
ряд признака в убывающем или возрастающем порядке, а числовые
значения второго ряда расположить напротив тех значений первого ряда,
которым они соответствуют
 величину признака в каждом из сравниваемых рядов заменить
порядковым номером (рангом). Рангами, или номерами, обозначают
6
места показателей (значения) первого и второго рядов. При этом
числовым значениям второго признака ранги должны присваиваться в
том же порядке, какой был принят при раздаче их величинам первого
признака. При одинаковых величинах признака в ряду ранги следует
определять как среднее число из суммы порядковых номеров этих
величин
 определить разность рангов между х и у (d): d = х — у
 возвести полученную разность рангов в квадрат (d2)
 получить сумму квадратов разности (Σ d2) и подставить полученные
значения в формулу:
Схема оценки корреляционной связи по коэффициенту корреляции
Сила связи
Сильная
Средняя
Слабая
Направление связи
прямая (+)
обратная (-)
от + 1 до +0,7
от - 1 до - 0,7
от + 0,699 до + 0,3
от - 0,699 до - 0,3
от + 0,299 до 0
от - 0,299 до 0
Оценка достоверности коэффициента корреляции, полученного
методом ранговой корреляции и методом квадратов
Способ 1
Достоверность определяется по формуле:
Критерий t оценивается по таблице значений t с учетом числа степеней
свободы (n — 2), где n — число парных вариант. Критерий t должен быть
равен или больше табличного, соответствующего вероятности р ≥99%.
Способ 2
Достоверность оценивается по специальной таблице стандартных
коэффициентов корреляции. При этом достоверным считается такой
коэффициент корреляции, когда при определенном числе степеней свободы
(n — 2), он равен или более табличного, соответствующего степени
безошибочного прогноза р ≥95%.
7
Самостоятельная работа
1.Вычислить коэффициент корреляции методом квадратов (Пирсона),
используя Ms Excel, определить направление и силу корреляционной связи,
оценить достоверность полученных данных.
На основании данных таблицы требуется определить зависимость цветного
показателя (ряд х) от уровня насыщения крови кислородом (ряд у):
х в ед.
Ув%
1,2
94, 0
1,0
94,2
0,9
93,1
1,0
93,3
0,9
92,5
1,0
92,5
1,1
93,1
1,0
91,1
1,0
91,2
1,2
90,1
2. Определите, имеется ли взаимосвязь между рождаемостью и смертностью
(количество на 1000 человек) в Санкт-Петербурге используя статистические
функции Ms Excel:
Годы
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
Рождаемость
9,3
7,4
6,6
7,1
7,0
6,6
7,1
8,2
Смертность
12,5
13,5
17,4
17,2
15,9
14,2
16
13,4
3.Вычислить коэффициент ранговой корреляции с помощью Ms Excel,
определить направление и силу корреляционной связи, оценить
достоверность полученных данных.
Существует ли связь между расстоянием от места жительства до
предприятия и заболеваемостью рабочих
Расстояние До 500 м. 600- 1100- 3100- 4100- 5100- 7100- 9100 и
в метрах
1000 3000 4000 5000
7000
9000
более
Заболеваем
920,1
887,9 920,1 954,0 1286,3 1107,8 1510,8 1832,7
ость
‰
8
Итоговый контроль
Прием выполненных заданий
Подведение итогов
Домашнее задание
1. Решить задачу в Ms Excel:
Существует ли связь между возрастом родильницы и количеством грудного
молока:
Возраст
17
19
21
22
25
28
30
34
36
39
41
в годах
Лактация 120 125 115 110 125 90
95
85
85
80
60
в гр.
Литература
1. Применение методов статистического анализа для изучения
общественного здоровья и здравоохранения: учебное пособие для
практических занятий/ под ред. В. З. Кучеренко. -4-е изд., перераб.и доп.
–М.: ГЭОТАР-Медиа, 2011.-256 с.
2. Медицинская статистика [электронный ресурс]: Островок здоровья URL:
http://bono-esse.ru/blizzard/Medstat/Statan/stat_ka.html
9
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа