Часть явления х100 целое явление
Зная, что целое явление - это число работающих в обоих цехах, а часть явле- ния - количество работающих в каждой возрастной групп, вычисляем, например, стандарт для возрастной группы до 20 лет:
320 х100 %
1800 = 18 %
Аналогичным образом вычисляют стандарт для каждой возрастной группы работающих в двух цехах.
3 этап - вычисление стандартизованных показателей
Примем условно, что распределение работающих в обоих цехах по возрас- там одинаково и соответствует стандарту, и рассчитаем ожидаемое количество заболеваний при новом, условном распределении работающих по возрастам.
Таблица 3
Возраст | Заболеваемость на 100 рабо- тающих | Стандарт | Число заболеваний в стан- дарте | ||
до 20 | 67,0 | 70,0 | 12,0 | 12,6 | |
20-39 | 105,3 | 115,3 | 51,6 | 56,3 | |
40-59 | 170,0 | 165,0 | 44,2 | 42,9 | |
60 и старше | 185,0 | 170,0 | 12,9 | 11,9 | |
Всего | 134,5 | 110,0 | 120,7 | 123,7 |
В графах 2 и 3 представлены показатели заболеваемости по двум цехам, вы- численные на 1 этапе. В графе 4 - стандарт повозрастного состава работающих, вычисленный на втором этапе. данные граф 5 и 6 получают следующим обра- зом: в возрасте до 20 лет в цехе № 1 показатель заболеваемости на 100 работаю- щих -67,0, а в цехе №2 - 70,0. Следовательно, среди 18 работающих (по стандар- ту) заболеваний будет:
в цехе №1 | 67,0 х 18 | |
= 12,0 | ||
в цехе №2 | 70 х 18 | |
= 12,6 |
По такой же методике вычисляют числа других строк в двух последних гра- фах (учитывая повозрастные показатели заболеваемости и стандарт). Сложив числа промежуточных стандартизованных показателей по возрастам в графах 5 и 6, получим стандартизованные показатели на 100 работающих для каждого цеха.
По результатам стандартизации можно сделать вывод: если бы возрастной состав работающих в двух цехах был бы одинаков, то в цехе № 2 показате- ли заболеваемости были бы выше, чем в цехе № 1 ( 123,7 и 120,7 соответст- венно). Следовательно, более высокий уровень заболеваемости в цехе № 1 объясняется неблагоприятным составом рабочих по возрасту.
16 .Метод корреляции, его значение и использование в статистическом
анализе. Ранговый метод корреляции. Оценка достоверности коэффициента корреляции.
Различают два типа связи между явлениями: функциональную и корреляци- онную связь.
Функциональная связьпредполагает строгую зависимость между явления- ми. Это такой вид соотношения между двумя признаками, когда каждому значению одного из них соответствует строго определенное значение друго- го. Такой вид связи характерен для точных наук. Примером ее могут служить скорость движения и время пребывания в пути, радиус круга и длина окружности и т.п.
Между явлениями в медицине и биологии наблюдается корреляционная связь, то есть такая связь, при которой значению каждой величины одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака. На характер и величину этой связи влияют различные условия и об- стоятельства.
Примерами корреляционной связи могут быть: связь между ростом и массой тела, связь между температурой тела и частотой пульса, между частотой после- операционных осложнений и сроками проведения операций при острых заболе- ваниях органов брюшной полости, связь между заболеваемостью дифтерией и степенью охвата профилактическими прививками.
Наличие, величину и характер связи между явлениями можно установить с помощью статистического метода - метода корреляции.
Практическое значение установления корреляционной связи:
* выявление причинно-следственной связи между факторными и резуль- тативными признаками (при оценке физического развития, для определения связи между условиями труда, быта и состоянием здоровья, при определении за- висимости частоты случаев болезни от возраста, стажа, наличия производствен- ных вредностей и пр.)
* выявление зависимости параллельных изменений нескольких признаков от какой-то третьей величины (например, под воздействием высокой темпе- ратуры в цехе происходит изменение кровяного давления, вязкости крови, часто- ты пульса и пр.).
По направлению связь между явлениями может быть прямой (положитель- ной),когда с увеличением или уменьшением одного явления соответственно увеличивается или уменьшается другое явление (например, с увеличением воз- раста увеличивается количество пораженных кариесом зубов в расчете на одного обследованного, с увеличением экспозиции между началом острого процесса в брюшной полости и проведением операции увеличивается число осложнений и летальность) и обратной (отрицательной),когда с увеличением одного явления другое явление уменьшается или наоборот с уменьшением одного явления другое соответственно увеличивается (например, с увеличением возраста ре- бенка уменьшается количество молочных зубов, с уменьшением содержания йода в воде и пище увеличивается число заболеваний щитовидной железы и т.д.).
По силе корреляционная связь может быть:
* сильной
* средней
* слабой
Величина, которая одним числом характеризует направление и силу связи между признаками, называется коэффициентом корреляции (R).Пределы ко- лебаний коэффициента корреляции от 0 до±1.
Дата добавления: 2022-04-12; просмотров: 114;