Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Дәріс






1. Тақ ырыбы: Эпидемиологиялық талдаудағ ы статистикалық ә дістер.

 

2. Мақ саты: Эпидемиологиялық талдауда статистикалық ә дістерді қ олдану негіздерімен таныстыру.

 

Жоспары:

1. Эпидемиологиялық талдаудың негізгі белгілері:

1.1. Эпидемиологиялық кө рсеткіштер.

1.2. Орташа шамалар, олардың ө лшемдері жә не белгілердің сандық қ атынастары.

2. Қ ауіп қ атер факторы бойынша аурушаң дық ты талдау, ауру дамуының қ ауіп қ атер факторын сандық бағ алау.

 

3. Дә ріс тезистері:

1. Эпидемиологиялық талдау – бұ л эпидемиологиялық ү дерістің пайда болуын анық тайтын себептер мен шарттарды орнату мақ сатында қ андай да бір тұ рғ ындар тобы арасындағ ы немесе белгілі бір аймақ тағ ы ауруғ а шалдығ у қ ұ рылымы мен ө су дең гейін талдау.

Тү рлі аймақ тарда инфекциялық аурулардың пайда болу себептерін анық тау жә не кө зін жою мақ сатында эпидемиологиялық жағ дайларды талдау жә не анық тау маң ызды ғ ылыми жә не қ олданбалы мақ сат болып табылады.

Эпидемиологиялық ү дерістер мен факторлардың заң дылық тарын білу негізінде, оның пайда болуына мү мкіндік жасайтын бұ л ү дерістің, уақ ыт пен кең істік ішіндегі даму барысына қ орытынды жасауғ а болады.

Мұ ндай қ орытындыны іске асырудағ ы маң ызды қ ұ рал статистикалық талдау ә дістері болып табылады.

1.1. Эпидемиалогиялақ жағ дайды, эпидемияғ а қ арсы жә не алдын алу шараларының тиімділігін бағ алау, кө птеген инфекцияғ а ортақ болып келетін, статистикалық ә діске жататын кө рсеткіштерді қ олдану арқ ылы жү ргізіледі.

«Эпидемиологиялық кө рсеткіштер» терминін эпидемиялық қ ұ былыстардың сапалық немесе сандық сипаттамасы деп тү сіну керек.

Эпидемиялық кө рсеткіштер тұ рғ ындардың белгілі бір санына (1000, 10 000, 100 000 жә не т.б.) есептеледі, сондық тан олар салыстырмалы шама болып табылады жә не жіті кө рсеткіш деп аталады.

Эпидемиологиялық ү дірістің маң ызды белгісі, белгілі бір кезең де жұ кпалы аурумен ауырғ ан формуласымен анық талатын аурушаң дық болып табылады.

 

Аурушаң дық ты талдау кезінде келесі қ осымша кө рсеткіштер қ олданылады:

· жұ ғ у (100, 1000 жә не т.б. тексерілушілердің санына шақ қ андағ ы ауруды жұ қ тырғ андар саны),

· зақ ымдалу (100 немесе 1000 тексерілушідің санына шақ қ андағ ы анық талғ ан науқ астар саны),

· ауру (10000 тұ рғ ынғ а шақ қ анда аурудың белсенді жә не белсенді емес тү рлерімен ауырғ андр саны).

Талдау барысында аурушаң дық қ ұ рылымын, ауырлық тү рі немесе дең гейі ә р тү рлі ауру ағ ымының ү лесін анық тау, зертханалық зерттеу нә тижесін бағ алау жә не т.б. қ ажет.

Бұ л мақ сатқ а жету ү шін – экстенсивті кө рсеткіш деп аталатын, бү тінді қ ұ рамдық бө ліктерге ү лестірумен сипатталатын жә не пайызбен берілетін меншікті салмақ қ олданылады. Бұ л кезде 100% қ арастырылғ ан жағ дайдың жалпы саны ретінде алынады.

Мысалы, судың сапасын бағ алауда 95 сынаманың 60-да ішек таяқ шасы болмады, 30 – ішек таяқ шасының шекті мө лшері, ал 5 – ішек таяқ шасының жоғ ары дең гейі болды. Сә йкес пайыздық кө рсеткіштері: 63, 2; 31, 6 жә не 5, 2.

Кең ейтілген (экстенсивный) кө рсеткіштердің ішінен ең жиі қ олданылатындары:

 

 

 

 

 

 

Эпидемиологиялық тиімділік индексі – бұ л аурудын алдын алу шараларының (вакцинациялау, фагирлеу жә не тб.) тә жірибелік қ ұ ндылығ ы болып табылады:

Кейде эпидемиологиялық тиімділік коэффициенті қ олданылады:

,

мұ ндағ ы а – сыналып отырғ ан топтағ ы аурушаң дық, b – бақ ылау тобындағ ы аурушаң дық.

Тиімділік индексі сыналып отырғ ан топтағ ы аурушаң дық тың бақ ылау тобындағ ы аурушаң дық тан неше есе аз екенін кө рсетеді.

Тиімділік коэффициенті сыналып отырғ ан топтағ ы аурушаң дық тың бақ ылау тобындағ ы аурушаң дық тан қ анша пайызғ а тө мен екенін кө рсетеді.

Жоғ арыда қ арастырылғ ан барлық эпидемиологиялық кө рсеткіштер статистикалық талдау ә дістерінің кө мегімен ө ң деледі.

1.2. Орташа шама бір тү рлендіргіш белгі бойынша алынғ ан жалпылаушы сандық сипаттама. Мысалы: аурудың инкубациялық кезең інің ұ зақ тығ ы, ауру туғ ызатын ошақ тағ ы ауруғ а ұ шырағ андар саны жә не т.б. Бұ л шаманың танымдық маң ызы зор, себебі қ арастырылып отырғ ан ү рдістердің мә німен тығ ыз байланысты жә не статистикалық есептеудің негізгі қ ұ ралы болып табылады.

Орташа шаманың ө згешелігінің ерекшелегі – олардың бірлік жиынтық тағ ы белгілерінің жеке ауытқ уы ө зара жойылады, сондық тан кездейсоқ ауытқ у жойылады жә не сол немесе басқ а жаппай қ ұ былысқ а тә н нақ ты (объективті) белгілердің мә ні пайда болады.

Орташаның кейбір тү рлерін қ арастырайық:

1. Арифметикалық орташа – орташа шамалардың кең тарағ ан тү рлерінің бірі. Белгінің жеке мағ ынасының (нұ сқ алардың) қ осындысын оның санына бө лудің дербес бө лігі ретінде есептеледі:

,

М – орташа арифметикалық, Мө лшг - ө лшенген орташа арифметикалық, х – белгі нұ сқ алары, n – нұ сқ алар саны, р - салмағ ы.

Ө лшенген арифметикалық орташа эпидемиологқ а кө п нұ сқ алар жиі қ айталатын жағ дайдағ ы ү лкен нұ сқ алық қ атарғ а талдау жасау қ ажет болғ анда қ олдану ынғ айлы.

2. Геометриялық орташа негізінен динамиканы зерттеу кезінде (нұ сқ алық қ атардағ ы ө суді немесе тө мендеуді есептегеуде) қ олданылады:

,

x 1, x 2... –1-ші, 2-ші жә не кейінгі жылдардағ ы зерттеу кө рсеткіштері.

3 Медиана – нұ сқ алық қ атардың ортасында тұ рғ ан немесе оны тең дей екіге бө летін сандық сипаттамасы. Мысалы, бізде дизентерияның инкубациялық кезең інің тү рлі ұ зақ тығ ын сипаттайтын 13 мә ннен тұ ратын нұ сқ алық қ атар бар: 6; 5; 7; 5; 3; 9; 5; 8; 10; 14; 5; 7; 8.

Нұ сқ аларды ө су ретімен орналастырамыз: 3; 5; 5; 5; 5, 6; 7; 7; 8; 8; 9; 10; 14. Қ атардың ортасында 7 санына ие нұ сқ а орналасқ ан, осы медиана болып табылады. Егер нұ сқ алық қ атардың бірліктерінің жиынтық саны жұ п болса, онда медиана ортада тұ рғ ан екі кө рші вариантаның орташа арифметикалық ө лшеміне тең.

4. Мода – кездейсоқ шама, яғ ни нұ сқ алық қ атардағ ы ең жиі кездесетін нұ сқ а. Біздің шартты нұ сқ алық қ атарда: 6; 5; 7; 5; 8; 9; 5; 8; 10; 14; 5; 7; 3 – ең жиі кездесетін – 5 нұ сқ асы мода болып табылады.

Эпидемиология зерттейтін қ ұ былыстар ә детте қ алыпты ү лестірілім сипатына ие болады. Бұ л жағ дайда барлық нұ сқ аның кө пшілігі, орташа ө лшемдегі нұ сқ аларды қ ұ райды, олар белгінің орта мә нінен алыстағ ан сайын, бұ л жиынтық та сирек кездеседі.

Қ алыпты ү лестірілімге сә йкес келетін симметриялық нұ сқ алық қ атарда орташа арифметикалық ө лшем, мода жә не медиана бір-біріне дә л келеді.

Орташа шамадан азаю немесе кө бею жағ ына қ арай ерекшеленетін қ андай да бір себептер, белгі ө лшемінің пайда болуына оң тайлы ә сер ететін жағ дай кезінде (мысалы, су тартатын желінің апатқ а ұ шырауы, су жолымен берілетін инфекциямен ауырғ андар санын арттыруы ық тимал; дұ рыс орындалғ ан алдын алу шаралары науқ астар санын азайтады жә не т.б.) асимметриялық ү лестірлім пайда болады.

Мұ ндай қ атарларда орташа арифметикалық ө лшем, мода жә не медиана бір-біріне дә л келмейді. Асимметрия асимметрия коэффициентін есептеу арқ ылы ескерледі. Мұ ндағ ы Аs – асимметрия кө рсеткіші; - нұ сқ аның орташа арифметикалық тан ауытқ уының ү шінші дә режесінің қ осындысы; σ 3 - орташа квадраттық ауытқ уының ү шінші дә режесі; n – бақ ылаудың жалпы саны.

Бұ л кө рсеткіш – 3 пен +3 арасында ө згеріп отырады.

Егер Аs > 0 болса, онда асимметрия оң болады (яғ ни, кө пшілік нұ сқ алар қ атардың орта шамасының оң жағ ында орналасады).

Егер Аs < 0 болса, онда асимметрия теріс болады (яғ ни, кө пшілік нұ сқ алар қ атардың орта шамасының сол жағ ында орналасады).

Егер Аs = 0 болса, оң да нұ сқ алық қ атар симметриялы болады.

Сонымен, асимметрия коэффициенті негізі жиынның ү лестірім заң ы туралы болжамды тексеруге мү мкіндік береді.

Кездейсоқ шаманың ү лестілірім пішінін бағ алау ү шін эксцесс (бұ зылу) коэффициенті қ олданылады:

,

мұ ндағ ы Е – эксцесс кө рсеткіші; Σ D 4=Σ (х –M)4 – нұ сқ аның (х) орташа арифметикалық шамасынан ауытқ уының (М) тө ртінші дә режесі; σ 4 – орташа квадраттық ауытқ удың тө ртінші дең гейі; n – бақ ылаудың жалпы саны.

Қ алыпты ү лестілірім ү шін экцесс нө лге тең болады.

Егер эксцесс коэффициентті нө лден ү лкен болса, онда – оң, ал егер кіші болса – теріс болады.

Қ алыпты жағ дайда асимметрия жә не эксцесс кө рсеткіштері нө лге жақ ын болуы керек.

Кө птеген қ ұ былыстарды зерттеу барысында тек олардың белгілерінің орташа шамаларымен шектелмей, орташадан ауытқ удың жан жақ ты талдауын ауқ ымды тү рде жү ргізу қ ажет, себебі барлық ү дірістің динамикалық дамуын кө ру мү мкін емес.

Бұ л ү шін статистикада нұ сқ алық немесе ауытқ ушылық кө рсеткіштері қ олданылады:

1. Эпидемиологиялық зерттеулерде кең ауқ ымда орташа квадраттық ауытқ у (σ) қ олданылады. Ол маң ыздылығ ы бойынша нұ сқ алық қ атар сипаттамасының екінші параметрі болып табылады.

Орташа арифметикалық жә не орташа квадраттық ауытқ удың кө мегімен белгілі статистикалық маң ыздылық пен кез-келген нұ сқ аның қ арастырылып отырғ ан нұ сқ алық қ атарғ а жататындығ ын анық тауғ а болады.

Бұ л кө рсеткіш ауытқ ушылық тың ө лшеу ү шін кө рсетеді жә не мына формуламен анық талады:

,

 

.

2. Дисперсия (σ 2) – нұ сқ аның (х) орташа арифметикалық шамасынан (М) ауытқ уының квадраты. Ол нұ сқ алық ө згерудің ө лшеуші яғ ни белгінің ауытқ ушылығ ы болып табылады.

Бұ л кө рсеткіш дисперсиялық факторлық талдау жасауда негізгі болып табылады жә не мына формуламен анық талады:

Қ ауіп қ атер факторы бойынша аурушаң дық ты талдаудың мақ саты:

· аурудың пайда болуына себепші болатын себептер туралы болжамды тексеру;

· адамдардың ауруы мен ауруды жұ қ тыру қ ауіпін тудыратын факторларды анық тау;

· басты эпидемияның тү рін анық тау.

 

Қ ауіп қ атер факторын сандық жағ ынан бағ алау ү шін корреляциялық талдау қ олданылады.

Корреляцилық талдау аурушаң дық пен оның мү мкін болатын себебінің арасындағ ы тығ ыз байланысы мен сипатын кө рсетеді.

Байланысты ө лшеудің ең оң тайлы ә дісі корреляцияның сызық тық коэффициентін есептеу болып табылады:

,

мұ ндағ ы rxy – корреляция коэффициенті; х и у – байланысқ а тү сетін (коррелируемые) қ атарлар; , - орташа шамалар.

Оң жақ ты (тү зу) байланыста (су қ ұ бырындағ ы суда, стандартты емес су сынамалары кө бейген кездегі дизентериямен аурудың артуы) корреляция коэффициенті «0» мен «+1» арасындағ ы мә нге ие болады.

Теріс (кері) байланыс кезінде (тұ рғ ындарғ а «В» гепатитіне қ арсы екпе жү ргізгенен кейін аталғ ан инфекциямен аурудың тө мендеуі) корреляция коэффициенті «0» мен «–1» арасындағ ы мә нге ие болады.

Корреляция коэффициентінің мә ні бірге жақ ындағ ан сайын байланыс тығ ыз бола тү седі.

Егер корреляция коэффициенті бірге тең болса, оң да байланыс қ атаң сызық ты болады.

Егер корреляция коэффициенті нө лге тең болса, оң да байланыс болмайды.

Корреляция коэффициентіне байланысты келесі қ орытынды жасауғ а болады:

0 < r < 0, 3 – ә лсіз (аз) байланыс;

0, 3 < r < 0, 7 – орта (бір қ алыпты) байланыс;

0, 7 < r < 1 – кү шті (тығ ыз) байланыс.

4. Иллюстрациялы материалдар: Кө рме, слайдтар

5. Ә дебиеттер:

1. Васильева Л.А. Статистические методы в биологии, медицине и сельском хозяйстве: Учеб. пособие для вузов. - Новосибирск, Новосибирский Государственный университет, 2007. - 128 с

2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - 9-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2003. - 479 с.

3. Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии: Руководство. В 2-х томах / Под ред. Ю.М. Комарова. Т. 1. Теоретическая статистика. - М.: Медицина, 2000. - 412 с.

4. Основы высшей математики и математической статистики: Учебник / И.В. Павлушкин и соавт. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 424 с.

5. Плохинский Н.А. Биометрия / изд. 2. - М.: МГУ, 1970. - 367 с.

6. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. - М.: МедиаСфера, 2002. - 312 с.

7. Савилов Е.Д. Эпидемиологический анализ: Методы статистической обработки материала / Е.Д. Савилов, В.А. Астафьев, C.Н. Жданова, Е.А. Заруднев. – Новосибирск: Наука-Центр, 2011. – 156 с.

8. Урбах В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях. - М.: Медицина, 1975. - 295 с.

 

6. Бақ ылау сұ рақ тары:

1. Қ андай кө рссеткіштер интенсивті жә не экстенсивті деп аталады?

2. Асимметрия қ андай жағ дайларда қ олданылады?

3. Эпидемиологиялық талдауда корреляциялық талдау қ андай жағ дайда қ олданылады?

4. Корреляция коэффициенті қ андай шекте ө згереді?

 

 






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.