Jotta saat käsityksen tietystä ilmiöstä, tehdä johtopäätöksiä, on tarpeen suorittaa tilastollinen tutkimus. Terveydenhuollon ja lääketieteen tilastollisen tutkimuksen kohteena voi olla väestön terveys, sairaanhoidon järjestäminen, hoitolaitosten toiminnan eri osa-alueet, terveydentilaan vaikuttavat ympäristötekijät.

Tilastollisen tutkimuksen suorittamisen menetelmällinen järjestys koostuu tietyistä vaiheista.

Vaihe 1. Tutkimussuunnitelman ja -ohjelman laatiminen.

Vaihe 2. Materiaalin kerääminen (tilastollinen havainto).

Vaihe 3. Materiaalikehitys, tilastollinen ryhmittely ja yhteenveto

Vaihe 4. Tutkittavan ilmiön tilastollinen analyysi, johtopäätösten tekeminen.

Vaihe 5 Kirjallinen käsittely ja tulosten esittäminen.

Tilastollisen tutkimuksen päätyttyä laaditaan suositukset ja johdon päätökset, toteutetaan tutkimuksen tuloksia ja arvioidaan tehokkuutta.

Tilastollisen tutkimuksen suorittamisessa tärkein elementti on tiukan järjestyksen noudattaminen näiden vaiheiden toteutuksessa.

Ensimmäinen taso Tilastollinen tutkimus - suunnitelman ja ohjelman laatiminen - on valmistelevaa, jossa määritellään tutkimuksen tarkoitus ja tavoitteet, laaditaan suunnitelma ja tutkimusohjelma, laaditaan ohjelma tilastollisen aineiston tiivistämiseksi ja ratkaistaan ​​organisatorisia kysymyksiä.

Tilastotutkimusta aloitettaessa on välttämätöntä muotoilla tarkasti ja selkeästi tutkimuksen tarkoitus ja tavoitteet, tutustua aiheeseen liittyvään kirjallisuuteen.

Tavoite määrää tutkimuksen pääsuunnan ja on pääsääntöisesti paitsi teoreettinen myös käytännöllinen. Tavoite on muotoiltu selkeästi, selkeästi, yksiselitteisesti.

Tavoitteen paljastamiseksi määritellään tutkimustehtävät.

Tärkeä osa valmisteluvaihetta on organisaatiosuunnitelman laatiminen. Tutkimuksen organisatorisessa suunnitelmassa määritellään paikka (havainnon hallinnollis-aluerajat), aika (tarkkoja termejä havainnon toteuttamiselle, aineiston kehittäminen ja analysointi) ja tutkimuksen aihe (järjestäjät, suorittajat, metodologinen ja organisatorinen johtaminen, tutkimuksen rahoituslähteet).

Pl a n tutkimusta d ov a nia sisältää:

Tutkimuskohteen määritelmä (tilastollinen perusjoukko);

Tutkimuksen laajuus (jatkuva, ei-jatkuva);

Tyypit (nykyinen, kertaluonteinen);

Tapa kerätä tilastotietoja. Tutkimusohjelma sisältää:

Havaintoyksikön määritelmä;

Luettelo kysymyksistä (kirjanpitomerkit), jotka rekisteröidään kunkin havaintoyksikön osalta*

Yksilöllisen kirjanpitolomakkeen (rekisteröinti) kehittäminen, jossa on luettelo tallennettavista kysymyksistä ja ominaisuuksista;

Taulukkoasettelujen kehittäminen, johon sitten syötetään tutkimuksen tulokset.

Jokaisesta havaintoyksiköstä täytetään erillinen lomake, joka sisältää passin osan, selkeästi muotoiltuja ohjelman kysymyksiä, jotka on asetettu tiettyyn järjestykseen, ja asiakirjan täyttöpäivämäärän.

Kirjanpitolomakkeina voidaan käyttää lääketieteellisten laitosten käytännössä käytettäviä kirjanpitolomakkeita.

Tietolähteinä voivat toimia muut lääketieteelliset asiakirjat (tapaushistoriat ja avohoidon yksittäiset kortit, lapsen kehityshistoria, synnytyshistoria), hoitolaitosten ilmoituslomakkeet jne.

Näiden asiakirjojen tietojen tilastollisen kehittämisen mahdollistamiseksi tiedot kopioidaan erityisesti suunnitelluille kirjanpitolomakkeille, joiden sisältö määräytyy tapauskohtaisesti tutkimuksen tavoitteiden mukaisesti.

Tällä hetkellä havainnoinnin tulosten koneellisen käsittelyn yhteydessä tietokoneella voidaan formalisoida ohjelmakysymyksiä , kun tilinpäätöstositteessa esitetyt kysymykset esitetään vaihtoehtojen muodossa (kyllä, ei) , tai tarjotaan valmiita vastauksia, joista valitaan tietty vastaus.

Tilastotutkimuksen ensimmäisessä vaiheessa havainto-ohjelman ohella laaditaan ohjelma * yhteenvedosta saaduista tiedoista, joka sisältää ryhmittelyn periaatteiden määrittämisen, ryhmittelyominaisuuksien valinnan. , näiden merkkien yhdistelmien määrittäminen, tilastotaulukoiden asettelujen laatiminen.

Toinen vaihe- tilastollisen aineiston kerääminen (tilastollinen havainto) - koostuu tutkittavan ilmiön yksittäisten tapausten ja niitä kuvaavien kirjanpitomerkkien kirjaamisesta rekisteröintilomakkeisiin. Ennen tämän työn suorittamista ja sen aikana tarkkailijoita opastetaan (suullisesti tai kirjallisesti) ja heille toimitetaan ilmoittautumislomakkeet.

Ajan suhteen tilastollinen havainto voi olla ajankohtaista ja kertaluonteista.

klo nykyinen havainto Yu denia ilmiötä tutkitaan jonkin erillisen ajanjakson ajan (viikko, vuosineljännes , vuosi jne.) tallentamalla ilmiö päivittäin tapauskohtaisesti. Esimerkki nykyisestä havainnosta on syntyneiden lukumäärän laskeminen , kuollut, sairas , kotiutettu sairaalasta jne. Tämä ottaa huomioon nopeasti muuttuvat ilmiöt.

klo kertaluonteinen havainto Yu denia tilastotiedot kerätään tietyllä (kriittisellä) hetkellä. Kertaluonteisia havaintoja ovat: väestölaskenta, lasten fyysisen kehityksen tutkimus, vuoden hevosten sairaalasänkyjen laskeminen, hoitolaitosten sertifiointi jne. Tähän tyyppiin kuuluvat myös väestön ennaltaehkäisevät tutkimukset. Kertarekisteröinti heijastaa ilmiön tilaa opiskeluhetkellä. Tämän tyyppistä havaintoa käytetään hitaasti muuttuvien ilmiöiden tutkimiseen.

Ajan mittaan havainnointityypin valinta määräytyy tutkimuksen tarkoituksen ja tavoitteiden mukaan. Esimerkiksi sairaalassa olevien potilaiden ominaisuudet voidaan saada sairaalasta lähteneiden nykyisen rekisteröinnin tuloksena (nykyinen havainto) tai yhden päivän sairaalassa olleiden potilaslaskennan avulla (kertahavainto).

Tutkittavan ilmiön kattavuuden kattavuuden mukaan erotetaan jatkuva ja epäjatkuva tutkimus.

klo jatkuva Tutkimuksessa tarkastellaan kaikkia populaatioon kuuluvia havaintoyksiköitä, ts. yleinen väestö. Jatkuvalla tutkimuksella selvitetään ilmiön absoluuttinen koko, esimerkiksi koko väestö, syntyneiden tai kuolleiden kokonaismäärä, tietyn sairauden tapausten kokonaismäärä jne. Käytetään myös jatkuvaa menetelmää. tapauksissa, joissa tiedot ovat tarpeellisia operatiiviseen työhön (tartuntatautien laskenta, lääkäreiden työmäärä jne.)

klo epäjatkuva Tutkimuksessa tarkastellaan vain osaa väestöstä. Se on jaettu useisiin tyyppeihin: kyselylomake, monografinen, päätaulukko, valikoiva. Lääketieteellisen tutkimuksen yleisin menetelmä on näytteenottomenetelmä.

Monografinen menetelmä- antaa yksityiskohtaisen kuvauksen populaation yksittäisistä yksiköistä, joka on tunnusomaista joka suhteessa, ja syvällisen, kattavan kuvauksen kohteista.

Päätaulukkomenetelmä- sisältää niiden kohteiden tutkimuksen, joihin suurin osa havaintoyksiköistä on keskittynyt. Tämän menetelmän haittana on, että osa populaatiosta jää tutkimuksen paljastamatta, vaikkakin kooltaan pieni, mutta joka voi poiketa merkittävästi pääjoukosta.

Kyselymenetelmä- Tämä on tilastotietojen keräämistä käyttämällä erityisesti suunniteltuja kyselylomakkeita, jotka on osoitettu tietylle ihmisryhmälle. Tämä tutkimus perustuu vapaaehtoisuuden periaatteeseen, joten kyselylomakkeiden palautus on usein puutteellista. Usein esitettyihin kysymyksiin annetuissa vastauksissa on subjektiivisuuden ja sattuman jälkiä. Tällä menetelmällä saadaan likimääräinen kuvaus tutkittavasta ilmiöstä.

Näytteenottomenetelmä- rajoittuu joidenkin havaintoyksiköiden erityisesti valitun osan tutkimiseen koko väestön luonnehtimiseksi. Tämän menetelmän etuna on korkea luotettavuus ja huomattavasti alhaisemmat kustannukset. Tutkimuksessa työskentelee pienempi määrä esiintyjiä , lisäksi se vaatii vähemmän aikaa.

Lääketieteessä näytteenottomenetelmän rooli ja paikka on erityisen suuri, sillä lääketieteen työntekijät käsittelevät yleensä vain osaa tutkittavasta ilmiöstä: he tutkivat ryhmää potilasryhmää, jolla on tietty sairaus, analysoivat yksittäisten osastojen ja lääketieteen työskentelyä. toimielimet , arvioida tiettyjen tapahtumien laatua jne.

Tilastollisen havainnon aikana tiedonhankintamenetelmän ja sen toteuttamisen luonteen mukaan erotetaan useita tyyppejä:

1) suora havainto(potilaiden kliininen tutkimus , suorittava laboratorio , instrumentaalinen tutkimus , antropometriset mittaukset jne.)

2) sosiologisia menetelmiä: haastattelumenetelmä (kasvokkainen kysely), kysely (kirjeenvaihtokysely - anonyymi tai ei-anonyymi) jne.;

3) dokumentaarinen tutkimus a ei(kopio tiedoista kirjanpidon ja raportoinnin lääketieteellisistä asiakirjoista, tiedot laitosten ja järjestöjen virallisista tilastoista.)

Kolmas vaihe- aineiston ryhmittely ja yhteenveto - alkaa havaintojen lukumäärän tarkistuksella ja selventämisellä , saatujen tietojen täydellisyys ja oikeellisuus , tunnistaa ja poistaa virheitä, päällekkäisiä tietueita jne.

Materiaalin oikeaan kehittämiseen käytetään ensisijaisten kirjanpitoasiakirjojen salausta. , nuo. kunkin ominaisuuden ja sen ryhmän merkintä merkillä - aakkosellinen tai numeerinen. Salaus on tekniikka , helpottaa ja nopeuttaa materiaalin kehitystä , laadun parantaminen, tarkkuuden kehittäminen. Salauksia - symboleja - kehitetään mielivaltaisesti. Diagnooseja koodattaessa on suositeltavaa käyttää kansainvälistä tautien nimikkeistöä ja luokitusta; ammatteja koodattaessa - ammattien sanakirja.

Salauksen etuna on, että tarvittaessa pääkehityksen päätyttyä voidaan palata materiaaliin kehitystyötä uusien suhteiden ja riippuvuuksien selventämiseksi. Salattu kirjanpitomateriaali tekee siitä helpompaa ja nopeampaa , kuin salaamaton. Tarkistuksen jälkeen ominaisuudet ryhmitellään.

ryhmittely- tutkitun datan kokonaisuuden jakaminen homogeeniseksi , tyypillisiä ryhmiä tärkeimpien piirteiden mukaan. Ryhmittely voidaan tehdä laadullisin ja määrällisin perustein. Ryhmittelykohteen valinta riippuu tutkittavan populaation luonteesta ja tutkimuksen tavoitteista.

Typologinen ryhmittely suoritetaan laadullisten (kuvaavien, attribuuttisten) piirteiden mukaan, esimerkiksi sukupuolen mukaan , ammatti, sairausryhmät, taudin kulun vakavuus, leikkauksen jälkeiset komplikaatiot jne.

Ryhmittely kvantitatiivisten (variaatio) ominaisuuksien mukaan tapahtuu kohteen numeerisen koon perusteella , esimerkiksi , iän mukaan , taudin kesto, hoidon kesto jne. Kvantitatiivinen ryhmittely vaatii ratkaisun kysymykseen ryhmittelyvälin koosta: väli voi olla yhtä suuri, ja joissain tapauksissa - epätasainen, sisältää jopa ns. avoimet ryhmät.

Esimerkiksi , ikäryhmittelyssä avoimet ryhmät voidaan määrittää: enintään 1 vuosi . 50 vuotta ja vanhempi.

Ryhmien lukumäärää määritettäessä noudatetaan tutkimuksen tarkoitusta ja tavoitteita. On välttämätöntä, että ryhmittelyt voisivat paljastaa tutkittavan ilmiön kuviot. Suuri määrä ryhmiä voi johtaa materiaalin liialliseen murskaantumiseen, tarpeettomiin yksityiskohtiin. Pieni määrä ryhmiä johtaa ominaispiirteiden hämärtymiseen.

Kun materiaali on ryhmitelty, siirry yhteenvetoon.

FROM vodka- yksittäisten tapausten yleistäminen , saatu tilastollisen tutkimuksen tuloksena tiettyihin ryhmiin, niiden laskeminen ja sisällyttäminen asettelutaulukoihin.

Tilastoaineiston yhteenveto tehdään tilastotaulukoiden avulla. Pöytä , ei ole täynnä numeroita , kutsutaan layoutiksi.

Tilastotaulukot ovat luetteloituja , kronologinen, alueellinen.

Taulukossa on aihe ja predikaatti. Tilastollinen aihe sijoitetaan yleensä vaakasuorille viivoille taulukon vasemmalle puolelle ja kuvastaa pääpiirrettä. Tilastollinen predikaatti on sijoitettu vasemmalta oikealle pystysarakkeisiin ja heijastaa muita kirjanpitoominaisuuksia.

Tilastotaulukot on jaettu yksinkertaisiin , ryhmä ja yhdistelmä.

AT yksinkertaiset pöydät esitetään materiaalin numeerinen jakauma yhden ominaisuuden mukaan , sen osat (taulukko 1). Yksinkertainen taulukko sisältää yleensä yksinkertaisen luettelon tai yhteenvedon tutkittavan ilmiön kokonaisuudesta.

pöytä 1

N.-sairaalassa kuolleiden jakautuminen iän mukaan

AT ryhmäpöytiä esittää kahden merkin yhdistelmän toisiinsa yhteydessä (taulukko 2).

taulukko 2

N.-sairaalassa kuolleiden jakautuminen sukupuolen ja iän mukaan

AT yhdistä a qi noin nämä taulukot on annettu materiaalin jakautuminen kolmen tai useamman toisiinsa liittyvän ominaisuuden mukaan (taulukko 3).

Taulukko 3

N.-sairaalassa kuolleiden jakautuminen eri sairauksiin iän ja sukupuolen mukaan

Taustalla olevan sairauden diagnoosi	Ikä
0-14	15-19	20-39	40-59	60 ja >	Kaikki yhteensä
m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m+f
Verenkiertoelinten sairaudet.	-	-	-	-
Loukkaantumiset ja myrkytykset		-		-					-
pahanlaatuisuus. kasvaimet.	-	-	-	-	-	-
Muu zab.	-	-	-	-
Kaikki sairastuivat.		-		-

Taulukoita laadittaessa on täytettävä tietyt vaatimukset:

Jokaisella taulukolla tulee olla otsikko, joka kuvastaa sen sisältöä.

Taulukon kaikilla sarakkeilla tulee myös olla selkeät ja ytimekkäät otsikot.

Taulukkoa täytettäessä kaikkien taulukon solujen tulee sisältää vastaavat numeeriset tiedot. Taulukon solut, jotka jäävät tyhjiksi tämän yhdistelmän puuttumisen vuoksi, on yliviivattu ("-"), ja jos solussa ei ole tietoa, "n.s." tai "...";

Alimman vaakarivin ja oikeanpuoleisen viimeisen pystysarakkeen taulukon täyttämisen jälkeen pystysarakkeiden ja vaakaviivojen tulokset lasketaan yhteen.

Taulukoissa on oltava yksi järjestysnumerointi.

Tutkimuksissa, joissa on pieni määrä havaintoja, yhteenveto tehdään manuaalisesti. Kaikki kirjanpitoasiakirjat on jaettu ryhmiin merkkikoodin mukaisesti. Seuraavaksi tiedot lasketaan ja kirjataan taulukon vastaavaan soluun.

Tällä hetkellä tietokoneita käytetään laajalti materiaalin lajittelussa ja yhteenvedossa. . jotka mahdollistavat paitsi materiaalin lajittelun tutkittujen ominaisuuksien mukaan , mutta tee laskelmat.

Neljäs vaihe- tilastollinen analyysi - on tutkimuksen ratkaiseva vaihe. Tässä vaiheessa lasketaan tilastolliset indikaattorit (taajuus , rakenteet , tutkittavan ilmiön keskimääräinen koko), esitetään niiden graafinen esitys , dynamiikka , trendejä, ilmiöiden välisiä yhteyksiä luodaan . annetaan ennusteita jne. Analyysi sisältää saatujen tietojen tulkinnan, tutkimuksen tulosten luotettavuuden arvioinnin. Lopuksi tehdään johtopäätökset.

Viides vaihe- Kirjallinen käsittely on lopullinen. Siihen kuuluu tilastollisen tutkimuksen tulosten viimeistely. Tulokset voidaan esittää artikkelin, raportin, raportin muodossa , väitöskirjat jne. Jokaiselle suunnittelutyypille on tiettyjä vaatimuksia , joita tulee huomioida tilastollisen tutkimuksen tulosten kirjallisessa käsittelyssä.

Lääketieteellisen ja tilastollisen tutkimuksen tuloksia viedään terveydenhuollon käytäntöön. Erilaiset vaihtoehdot tutkimuksen tulosten hyödyntämiseksi ovat mahdollisia: tuloksiin tutustuminen laajalle lääketieteen ja tieteen työntekijöiden yleisölle; Opetus- ja metodologisten asiakirjojen laatiminen; rationalisointiehdotuksen laatiminen ja muut.

Jotta saat käsityksen tietystä ilmiöstä, tehdä johtopäätöksiä, on tarpeen suorittaa tilastollinen tutkimus. Terveydenhuollon ja lääketieteen tilastollisen tutkimuksen kohteena voi olla väestön terveys, sairaanhoidon järjestäminen, hoitolaitosten toiminnan eri osa-alueet, terveydentilaan vaikuttavat ympäristötekijät.

Tilastollisen tutkimuksen suorittamisen menetelmällinen järjestys koostuu tietyistä vaiheista.

Vaihe 1. Tutkimussuunnitelman ja -ohjelman laatiminen.

Vaihe 2. Materiaalin kerääminen (tilastollinen havainto).

Vaihe 3. Materiaalikehitys, tilastollinen ryhmittely ja yhteenveto

Vaihe 4. Tutkittavan ilmiön tilastollinen analyysi, johtopäätösten tekeminen.

Vaihe 5 Kirjallinen käsittely ja tulosten esittäminen.

Tilastollisen tutkimuksen päätyttyä laaditaan suositukset ja johdon päätökset, toteutetaan tutkimuksen tuloksia ja arvioidaan tehokkuutta.

Tilastollisen tutkimuksen suorittamisessa tärkein elementti on tiukan järjestyksen noudattaminen näiden vaiheiden toteutuksessa.

Ensimmäinen taso Tilastollinen tutkimus - suunnitelman ja ohjelman laatiminen - on valmistelevaa, jossa määritellään tutkimuksen tarkoitus ja tavoitteet, laaditaan suunnitelma ja tutkimusohjelma, laaditaan ohjelma tilastollisen aineiston tiivistämiseksi ja ratkaistaan ​​organisatorisia kysymyksiä.

Tilastotutkimusta aloitettaessa on välttämätöntä muotoilla tarkasti ja selkeästi tutkimuksen tarkoitus ja tavoitteet, tutustua aiheeseen liittyvään kirjallisuuteen.

Tavoite määrää tutkimuksen pääsuunnan ja on pääsääntöisesti paitsi teoreettinen myös käytännöllinen. Tavoite on muotoiltu selkeästi, selkeästi, yksiselitteisesti.

Tavoitteen paljastamiseksi määritellään tutkimustehtävät.

Tärkeä osa valmisteluvaihetta on organisaatiosuunnitelman laatiminen. Tutkimuksen organisatorisessa suunnitelmassa määritellään paikka (havainnon hallinnollis-aluerajat), aika (tarkkoja termejä havainnon toteuttamiselle, aineiston kehittäminen ja analysointi) ja tutkimuksen aihe (järjestäjät, suorittajat, metodologinen ja organisatorinen johtaminen, tutkimuksen rahoituslähteet).

Pl a n tutkimusta d ov a nia sisältää:

Tutkimuskohteen määritelmä (tilastollinen perusjoukko);

Tutkimuksen laajuus (jatkuva, ei-jatkuva);

Tyypit (nykyinen, kertaluonteinen);

Tapa kerätä tilastotietoja. Tutkimusohjelma sisältää:

Havaintoyksikön määritelmä;

Luettelo kysymyksistä (kirjanpitomerkit), jotka rekisteröidään kunkin havaintoyksikön osalta*

Yksilöllisen kirjanpitolomakkeen (rekisteröinti) kehittäminen, jossa on luettelo tallennettavista kysymyksistä ja ominaisuuksista;

Taulukkoasettelujen kehittäminen, johon sitten syötetään tutkimuksen tulokset.

Jokaisesta havaintoyksiköstä täytetään erillinen lomake, joka sisältää passin osan, selkeästi muotoiltuja ohjelman kysymyksiä, jotka on asetettu tiettyyn järjestykseen, ja asiakirjan täyttöpäivämäärän.

Kirjanpitolomakkeina voidaan käyttää lääketieteellisten laitosten käytännössä käytettäviä kirjanpitolomakkeita.

Tietolähteinä voivat toimia muut lääketieteelliset asiakirjat (tapaushistoriat ja avohoidon yksittäiset kortit, lapsen kehityshistoria, synnytyshistoria), hoitolaitosten ilmoituslomakkeet jne.

Näiden asiakirjojen tietojen tilastollisen kehittämisen mahdollistamiseksi tiedot kopioidaan erityisesti suunnitelluille kirjanpitolomakkeille, joiden sisältö määräytyy tapauskohtaisesti tutkimuksen tavoitteiden mukaisesti.

Tällä hetkellä havainnoinnin tulosten koneellisen käsittelyn yhteydessä tietokoneella voidaan formalisoida ohjelmakysymyksiä , kun tilinpäätöstositteessa esitetyt kysymykset esitetään vaihtoehtojen muodossa (kyllä, ei) , tai tarjotaan valmiita vastauksia, joista valitaan tietty vastaus.

Tilastotutkimuksen ensimmäisessä vaiheessa havainto-ohjelman ohella laaditaan ohjelma * yhteenvedosta saaduista tiedoista, joka sisältää ryhmittelyn periaatteiden määrittämisen, ryhmittelyominaisuuksien valinnan. , näiden merkkien yhdistelmien määrittäminen, tilastotaulukoiden asettelujen laatiminen.

Toinen vaihe- tilastollisen aineiston kerääminen (tilastollinen havainto) - koostuu tutkittavan ilmiön yksittäisten tapausten ja niitä kuvaavien kirjanpitomerkkien kirjaamisesta rekisteröintilomakkeisiin. Ennen tämän työn suorittamista ja sen aikana tarkkailijoita opastetaan (suullisesti tai kirjallisesti) ja heille toimitetaan ilmoittautumislomakkeet.

Ajan suhteen tilastollinen havainto voi olla ajankohtaista ja kertaluonteista.

klo nykyinen havainto Yu denia ilmiötä tutkitaan jonkin erillisen ajanjakson ajan (viikko, vuosineljännes , vuosi jne.) tallentamalla ilmiö päivittäin tapauskohtaisesti. Esimerkki nykyisestä havainnosta on syntyneiden lukumäärän laskeminen , kuollut, sairas , kotiutettu sairaalasta jne. Tämä ottaa huomioon nopeasti muuttuvat ilmiöt.

klo kertaluonteinen havainto Yu denia tilastotiedot kerätään tietyllä (kriittisellä) hetkellä. Kertaluonteisia havaintoja ovat: väestölaskenta, lasten fyysisen kehityksen tutkimus, vuoden hevosten sairaalasänkyjen laskeminen, hoitolaitosten sertifiointi jne. Tähän tyyppiin kuuluvat myös väestön ennaltaehkäisevät tutkimukset. Kertarekisteröinti heijastaa ilmiön tilaa opiskeluhetkellä. Tämän tyyppistä havaintoa käytetään hitaasti muuttuvien ilmiöiden tutkimiseen.

Ajan mittaan havainnointityypin valinta määräytyy tutkimuksen tarkoituksen ja tavoitteiden mukaan. Esimerkiksi sairaalassa olevien potilaiden ominaisuudet voidaan saada sairaalasta lähteneiden nykyisen rekisteröinnin tuloksena (nykyinen havainto) tai yhden päivän sairaalassa olleiden potilaslaskennan avulla (kertahavainto).

Tutkittavan ilmiön kattavuuden kattavuuden mukaan erotetaan jatkuva ja epäjatkuva tutkimus.

klo jatkuva Tutkimuksessa tarkastellaan kaikkia populaatioon kuuluvia havaintoyksiköitä, ts. yleinen väestö. Jatkuvalla tutkimuksella selvitetään ilmiön absoluuttinen koko, esimerkiksi koko väestö, syntyneiden tai kuolleiden kokonaismäärä, tietyn sairauden tapausten kokonaismäärä jne. Käytetään myös jatkuvaa menetelmää. tapauksissa, joissa tiedot ovat tarpeellisia operatiiviseen työhön (tartuntatautien laskenta, lääkäreiden työmäärä jne.)

klo epäjatkuva Tutkimuksessa tarkastellaan vain osaa väestöstä. Se on jaettu useisiin tyyppeihin: kyselylomake, monografinen, päätaulukko, valikoiva. Lääketieteellisen tutkimuksen yleisin menetelmä on näytteenottomenetelmä.

Monografinen menetelmä- antaa yksityiskohtaisen kuvauksen populaation yksittäisistä yksiköistä, joka on tunnusomaista joka suhteessa, ja syvällisen, kattavan kuvauksen kohteista.

Päätaulukkomenetelmä- sisältää niiden kohteiden tutkimuksen, joihin suurin osa havaintoyksiköistä on keskittynyt. Tämän menetelmän haittana on, että osa populaatiosta jää tutkimuksen paljastamatta, vaikkakin kooltaan pieni, mutta joka voi poiketa merkittävästi pääjoukosta.

Kyselymenetelmä- Tämä on tilastotietojen keräämistä käyttämällä erityisesti suunniteltuja kyselylomakkeita, jotka on osoitettu tietylle ihmisryhmälle. Tämä tutkimus perustuu vapaaehtoisuuden periaatteeseen, joten kyselylomakkeiden palautus on usein puutteellista. Usein esitettyihin kysymyksiin annetuissa vastauksissa on subjektiivisuuden ja sattuman jälkiä. Tällä menetelmällä saadaan likimääräinen kuvaus tutkittavasta ilmiöstä.

Näytteenottomenetelmä- rajoittuu joidenkin havaintoyksiköiden erityisesti valitun osan tutkimiseen koko väestön luonnehtimiseksi. Tämän menetelmän etuna on korkea luotettavuus ja huomattavasti alhaisemmat kustannukset. Tutkimuksessa työskentelee pienempi määrä esiintyjiä , lisäksi se vaatii vähemmän aikaa.

Lääketieteessä näytteenottomenetelmän rooli ja paikka on erityisen suuri, sillä lääketieteen työntekijät käsittelevät yleensä vain osaa tutkittavasta ilmiöstä: he tutkivat ryhmää potilasryhmää, jolla on tietty sairaus, analysoivat yksittäisten osastojen ja lääketieteen työskentelyä. toimielimet , arvioida tiettyjen tapahtumien laatua jne.

Tilastollisen havainnon aikana tiedonhankintamenetelmän ja sen toteuttamisen luonteen mukaan erotetaan useita tyyppejä:

1) suora havainto(potilaiden kliininen tutkimus , suorittava laboratorio , instrumentaalinen tutkimus , antropometriset mittaukset jne.)

2) sosiologisia menetelmiä: haastattelumenetelmä (kasvokkainen kysely), kysely (kirjeenvaihtokysely - anonyymi tai ei-anonyymi) jne.;

3) dokumentaarinen tutkimus a ei(kopio tiedoista kirjanpidon ja raportoinnin lääketieteellisistä asiakirjoista, tiedot laitosten ja järjestöjen virallisista tilastoista.)

Kolmas vaihe- aineiston ryhmittely ja yhteenveto - alkaa havaintojen lukumäärän tarkistuksella ja selventämisellä , saatujen tietojen täydellisyys ja oikeellisuus , tunnistaa ja poistaa virheitä, päällekkäisiä tietueita jne.

Materiaalin oikeaan kehittämiseen käytetään ensisijaisten kirjanpitoasiakirjojen salausta. , nuo. kunkin ominaisuuden ja sen ryhmän merkintä merkillä - aakkosellinen tai numeerinen. Salaus on tekniikka , helpottaa ja nopeuttaa materiaalin kehitystä , laadun parantaminen, tarkkuuden kehittäminen. Salauksia - symboleja - kehitetään mielivaltaisesti. Diagnooseja koodattaessa on suositeltavaa käyttää kansainvälistä tautien nimikkeistöä ja luokitusta; ammatteja koodattaessa - ammattien sanakirja.

Salauksen etuna on, että tarvittaessa pääkehityksen päätyttyä voidaan palata materiaaliin kehitystyötä uusien suhteiden ja riippuvuuksien selventämiseksi. Salattu kirjanpitomateriaali tekee siitä helpompaa ja nopeampaa , kuin salaamaton. Tarkistuksen jälkeen ominaisuudet ryhmitellään.

ryhmittely- tutkitun datan kokonaisuuden jakaminen homogeeniseksi , tyypillisiä ryhmiä tärkeimpien piirteiden mukaan. Ryhmittely voidaan tehdä laadullisin ja määrällisin perustein. Ryhmittelykohteen valinta riippuu tutkittavan populaation luonteesta ja tutkimuksen tavoitteista.

Typologinen ryhmittely suoritetaan laadullisten (kuvaavien, attribuuttisten) piirteiden mukaan, esimerkiksi sukupuolen mukaan , ammatti, sairausryhmät, taudin kulun vakavuus, leikkauksen jälkeiset komplikaatiot jne.

Ryhmittely kvantitatiivisten (variaatio) ominaisuuksien mukaan tapahtuu kohteen numeerisen koon perusteella , esimerkiksi , iän mukaan , taudin kesto, hoidon kesto jne. Kvantitatiivinen ryhmittely vaatii ratkaisun kysymykseen ryhmittelyvälin koosta: väli voi olla yhtä suuri, ja joissain tapauksissa - epätasainen, sisältää jopa ns. avoimet ryhmät.

Esimerkiksi , ikäryhmittelyssä avoimet ryhmät voidaan määrittää: enintään 1 vuosi . 50 vuotta ja vanhempi.

Ryhmien lukumäärää määritettäessä noudatetaan tutkimuksen tarkoitusta ja tavoitteita. On välttämätöntä, että ryhmittelyt voisivat paljastaa tutkittavan ilmiön kuviot. Suuri määrä ryhmiä voi johtaa materiaalin liialliseen murskaantumiseen, tarpeettomiin yksityiskohtiin. Pieni määrä ryhmiä johtaa ominaispiirteiden hämärtymiseen.

Kun materiaali on ryhmitelty, siirry yhteenvetoon.

FROM vodka- yksittäisten tapausten yleistäminen , saatu tilastollisen tutkimuksen tuloksena tiettyihin ryhmiin, niiden laskeminen ja sisällyttäminen asettelutaulukoihin.

Tilastoaineiston yhteenveto tehdään tilastotaulukoiden avulla. Pöytä , ei ole täynnä numeroita , kutsutaan layoutiksi.

Tilastotaulukot ovat luetteloituja , kronologinen, alueellinen.

Taulukossa on aihe ja predikaatti. Tilastollinen aihe sijoitetaan yleensä vaakasuorille viivoille taulukon vasemmalle puolelle ja kuvastaa pääpiirrettä. Tilastollinen predikaatti on sijoitettu vasemmalta oikealle pystysarakkeisiin ja heijastaa muita kirjanpitoominaisuuksia.

Tilastotaulukot on jaettu yksinkertaisiin , ryhmä ja yhdistelmä.

AT yksinkertaiset pöydät esitetään materiaalin numeerinen jakauma yhden ominaisuuden mukaan , sen osat (taulukko 1). Yksinkertainen taulukko sisältää yleensä yksinkertaisen luettelon tai yhteenvedon tutkittavan ilmiön kokonaisuudesta.

pöytä 1

N.-sairaalassa kuolleiden jakautuminen iän mukaan

AT ryhmäpöytiä esittää kahden merkin yhdistelmän toisiinsa yhteydessä (taulukko 2).

taulukko 2

N.-sairaalassa kuolleiden jakautuminen sukupuolen ja iän mukaan

AT yhdistä a qi noin nämä taulukot on annettu materiaalin jakautuminen kolmen tai useamman toisiinsa liittyvän ominaisuuden mukaan (taulukko 3).

Taulukko 3

N.-sairaalassa kuolleiden jakautuminen eri sairauksiin iän ja sukupuolen mukaan

Taustalla olevan sairauden diagnoosi	Ikä
0-14	15-19	20-39	40-59	60 ja >	Kaikki yhteensä
m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m+f
Verenkiertoelinten sairaudet.	-	-	-	-
Loukkaantumiset ja myrkytykset		-		-					-
pahanlaatuisuus. kasvaimet.	-	-	-	-	-	-
Muu zab.	-	-	-	-
Kaikki sairastuivat.		-		-

Taulukoita laadittaessa on täytettävä tietyt vaatimukset:

Jokaisella taulukolla tulee olla otsikko, joka kuvastaa sen sisältöä.

Taulukon kaikilla sarakkeilla tulee myös olla selkeät ja ytimekkäät otsikot.

Taulukkoa täytettäessä kaikkien taulukon solujen tulee sisältää vastaavat numeeriset tiedot. Taulukon solut, jotka jäävät tyhjiksi tämän yhdistelmän puuttumisen vuoksi, on yliviivattu ("-"), ja jos solussa ei ole tietoa, "n.s." tai "...";

Alimman vaakarivin ja oikeanpuoleisen viimeisen pystysarakkeen taulukon täyttämisen jälkeen pystysarakkeiden ja vaakaviivojen tulokset lasketaan yhteen.

Taulukoissa on oltava yksi järjestysnumerointi.

Tutkimuksissa, joissa on pieni määrä havaintoja, yhteenveto tehdään manuaalisesti. Kaikki kirjanpitoasiakirjat on jaettu ryhmiin merkkikoodin mukaisesti. Seuraavaksi tiedot lasketaan ja kirjataan taulukon vastaavaan soluun.

Tällä hetkellä tietokoneita käytetään laajalti materiaalin lajittelussa ja yhteenvedossa. . jotka mahdollistavat paitsi materiaalin lajittelun tutkittujen ominaisuuksien mukaan , mutta tee laskelmat.

Neljäs vaihe- tilastollinen analyysi - on tutkimuksen ratkaiseva vaihe. Tässä vaiheessa lasketaan tilastolliset indikaattorit (taajuus , rakenteet , tutkittavan ilmiön keskimääräinen koko), esitetään niiden graafinen esitys , dynamiikka , trendejä, ilmiöiden välisiä yhteyksiä luodaan . annetaan ennusteita jne. Analyysi sisältää saatujen tietojen tulkinnan, tutkimuksen tulosten luotettavuuden arvioinnin. Lopuksi tehdään johtopäätökset.

Viides vaihe- Kirjallinen käsittely on lopullinen. Siihen kuuluu tilastollisen tutkimuksen tulosten viimeistely. Tulokset voidaan esittää artikkelin, raportin, raportin muodossa , väitöskirjat jne. Jokaiselle suunnittelutyypille on tiettyjä vaatimuksia , joita tulee huomioida tilastollisen tutkimuksen tulosten kirjallisessa käsittelyssä.

Lääketieteellisen ja tilastollisen tutkimuksen tuloksia viedään terveydenhuollon käytäntöön. Erilaiset vaihtoehdot tutkimuksen tulosten hyödyntämiseksi ovat mahdollisia: tuloksiin tutustuminen laajalle lääketieteen ja tieteen työntekijöiden yleisölle; Opetus- ja metodologisten asiakirjojen laatiminen; rationalisointiehdotuksen laatiminen ja muut.

TILASTOARVOT

Tilastotietojen vertailevaan analyysiin käytetään tilastollisia arvoja: absoluuttisia , suhteellinen , keskikokoinen.

Absoluuttiset arvot

Tilastotutkimuksen yhteenvetotaulukoissa saadut absoluuttiset arvot kuvaavat ilmiön absoluuttista kokoa (terveydenhuollon laitosten lukumäärä, sairaalasänkyjen määrä, väestö , kuolleiden, syntyneiden, sairauksien jne. määrä). Useat tilastotutkimukset päättyvät absoluuttisten arvojen saamiseen. Joissain tapauksissa niitä voidaan käyttää tutkittavan ilmiön analysointiin. , esimerkiksi , kun tutkitaan harvinaisia ​​ilmiöitä , tarvittaessa tietää ilmiön tarkka absoluuttinen koko , tarvittaessa kiinnitä huomiota tutkittavan ilmiön yksittäisiin tapauksiin jne. Pienellä määrällä havaintoja , siinä tapauksessa, että säännöllisyyttä ei tarvitse määrittää , myös absoluuttisia lukuja voidaan käyttää.

Merkittävässä osassa tapauksia absoluuttisia arvoja ei voida käyttää vertailuun muiden tutkimusten tietoihin. Tätä varten käytetään suhteellisia ja keskiarvoja.

Suhteelliset arvot

Suhteelliset arvot (indikaattorit , kertoimet) saadaan absoluuttisen arvon suhteesta toiseen. Yleisimmin käytetyt indikaattorit ovat: , laajat, suhteet , näkyvyys.

Intensiivinen- taajuusilmaisimet , intensiteetti, ilmiön esiintyvyys ympäristössä , tuottavat tämän ilmiön. Terveydenhuollossa sairastuvuutta tutkitaan , kuolleisuus , vammaisuus, syntyvyys ja muut väestön terveyttä kuvaavat indikaattorit. keskiviikko , jossa prosessit tapahtuvat, on väestö kokonaisuutena tai sen yksittäiset ryhmät (ikä, sukupuoli, sosiaalinen , ammattilainen jne.). Lääketieteellis-tilastollisissa tutkimuksissa ilmiö on ikään kuin ympäristön tuote. Esimerkiksi , väestö (ympäristö) ja sairaat (ilmiö); sairas (ympäristö) ja kuollut (ilmiö) jne.

Perusarvon arvo valitaan indikaattorin arvon mukaan - 100, 1000, 10000, 100000, tästä riippuen indikaattori ilmaistaan ​​prosentteina , ppm , prodecimille, prosantimille.

Intensiivinen indikaattori lasketaan seuraavasti: esimerkiksi Iranissa vuonna 1995. Vuoden aikana asui 67283 tuhatta asukasta, 380200 kuoli.

Intensiiviset indikaattorit voivat olla yleisiä ja erityisiä.

Yleiset intensiiviset indikaattorit kuvaavat ilmiötä kokonaisuutena . esimerkiksi , kokonaishedelmällisyyslukuja , kuolleisuus, sairastuvuus laskettuna koko hallintoalueen väestölle.

Erityisiä intensiivisiä indikaattoreita (ryhmittäin) käytetään karakterisoimaan ilmiön esiintymistiheyttä eri ryhmissä (sairastuvuus sukupuolen, iän mukaan) , alle 1-vuotiaiden lasten kuolleisuus , kuolleisuus yksittäisille nosologisille muodoille jne.).

Intensiivisiä indikaattoreita käytetään: tason määrittämiseen . taajuuksia , ilmiön yleisyys; vertailla ilmiön esiintymistiheyttä kahdessa eri populaatiossa; ilmiön taajuuden muutosten oppimiseen dynamiikassa.

laaja- ominaispainon, rakenteen indikaattorit, jotka kuvaavat ilmiön jakautumista sen osatekijöihin, sen sisäistä rakennetta. Laajat indikaattorit lasketaan ilmiön osan suhteesta kokonaisuuteen ja ilmaistaan ​​yksikön prosentteina tai murto-osina.

Laaja indikaattori lasketaan seuraavasti: esimerkiksi Kreikassa vuonna 1997 oli 719 sairaalaa, joista 214 yleissairaalaa.

Ilmiön rakenteen määrittämiseen ja sen osien suhteiden vertailevaan arviointiin käytetään laajoja indikaattoreita. Laajat indikaattorit ovat aina yhteydessä toisiinsa, koska niiden summa on aina 100 prosenttia: esimerkiksi sairastuvuuden rakennetta tutkittaessa yksittäisen sairauden osuus voi kasvaa sen todellisen kasvun myötä; samalla tasolla, jos muiden sairauksien määrä on vähentynyt; tämän taudin määrän vähenemisen kanssa , jos muiden sairauksien väheneminen tapahtuu nopeammin.

Suhteet- edustavat kahden riippumattoman, toisistaan ​​riippumattoman suhdetta , laadullisesti erilaisia ​​arvoja. Korrelaatioindikaattoreita ovat indikaattorit väestön varustamisesta lääkäreillä, ensihoitotyöntekijöillä, sairaalasängyillä jne.

Suhde lasketaan seuraavasti: esimerkiksi Libanonissa, jossa on 3 789 tuhatta asukasta, vuonna 1996 sairaanhoitolaitoksissa työskenteli 3 941 lääkäriä.

näkyvyys- käytetään tilastollisten arvojen visuaaliseen ja helposti saatavilla olevaan vertailuun. Visualisointimittarit tarjoavat kätevän tavan muuntaa absoluuttiset, suhteelliset tai keskiarvot helposti vertailukelpoiseksi lomakkeeksi. Näitä indikaattoreita laskettaessa yksi verratuista arvoista on 100 (tai 1), ja loput arvot lasketaan uudelleen tämän luvun mukaisesti.

Näkyvyysindikaattorit on laskettu seuraavasti: esimerkiksi Jordanian väkiluku oli: vuonna 1994. - 4275 tuhatta ihmistä, vuonna 1995 - 4440 tuhatta ihmistä , vuonna 1996 - 5439 tuhatta ihmistä.

Näkyvyysindikaattori: 1994-100 %;

1995	=	4460 *100	=	103.9%;
1996	=	5439*100	=	127.2%

Näkyvyysindikaattorit osoittavat kuinka monta prosenttia tai kuinka monta kertaa vertailuarvot kasvoivat tai laskivat. Visuaalisia indikaattoreita käytetään useimmiten tietojen vertaamiseen ajan kuluessa , esittää tutkittavan ilmiön kuviot visuaalisessa muodossa.

Suhteellisia arvoja käytettäessä saattaa tapahtua virheitä. Tässä ovat yleisimmät:

1. Joskus ilmiön esiintymistiheyden muutosta arvioidaan laajojen indikaattoreiden perusteella, jotka kuvaavat ilmiön rakennetta, ei sen voimakkuutta.

3. Erikoisindikaattoreita laskettaessa tulee valita oikea nimittäjä indikaattorin laskemiseen: esim. , leikkauksen jälkeinen kuolleisuus tulee laskea suhteessa leikkaukseen , eivät kaikki potilaat.

4. Indikaattoreita analysoitaessa tulee ottaa huomioon aikatekijä:

on mahdotonta verrata eri ajanjaksoille laskettuja indikaattoreita: esimerkiksi ilmaantuvuus vuodelta ja puolen vuoden ajalta , mikä voi johtaa virheellisiin tuomioihin. 5. Yleisiä intensiivisiä indikaattoreita, jotka on laskettu koostumukseltaan heterogeenisista joukoista, on mahdotonta verrata keskenään, koska väliaineen koostumuksen heterogeenisyys voi vaikuttaa indikaattorin arvoon.

Keskiarvot

Keskiarvot antavat tilastollisen perusjoukon yleistävän ominaisuuden tietyn muuttuvan kvantitatiivisen ominaisuuden mukaan.

Keskiarvo kuvaa koko havaintosarjaa yhdellä numerolla, joka ilmaisee tutkittavan piirteen yleistä mittaa. Se tasoittaa yksittäisten havaintojen satunnaiset poikkeamat ja antaa kvantitatiiviselle ominaisuudelle tyypillisen ominaisuuden.

Yksi keskiarvojen kanssa työskentelyn vaatimuksista on sen perusjoukon laadullinen homogeenisuus, jolle keskiarvo lasketaan. Vain silloin se heijastaa objektiivisesti tutkittavan ilmiön ominaispiirteitä. Toinen vaatimus on, että keskiarvo ilmaisee vain piirteen tyypillisiä kokoja, kun se perustuu tutkitun ominaisuuden massayleistykseen, ts. riittävän monen havainnon perusteella.

Keskiarvot saadaan jakaumasarjoista (variaatiosarjoista).

Variaatiosarja- joukko homogeenisia tilastoarvoja, jotka kuvaavat samaa kvantitatiivista kirjanpito-attribuuttia, jotka eroavat toisistaan ​​​​arvoltaan ja on järjestetty tiettyyn järjestykseen (laskeva tai kasvava).

Variaatiosarjan elementit ovat:

Vaihtoehto- v - tutkitun muuttuvan kvantitatiivisen piirteen numeerinen arvo.

Taajuus- p (pars) tai f (taajuus) - variaatiosarjan muunnelman taajuus, joka osoittaa, kuinka usein yksi tai toinen variantti esiintyy tässä sarjassa.

Havaintojen kokonaismäärä- n (numero) - kaikkien taajuuksien summa: n=ΣΡ. Jos havaintojen kokonaismäärä on yli 30, tilastollista otosta pidetään suurena, ja jos n on pienempi tai yhtä suuri kuin 30, sitä pidetään pienenä.

Variaatiosarjat ovat epäjatkuvia (diskreettejä), jotka koostuvat kokonaisluvuista, ja jatkuvia, kun muunnelman arvot ilmaistaan ​​murtolukuna. Epäjatkuvilla riveillä vierekkäiset vaihtoehdot eroavat toisistaan ​​kokonaisluvulla, esimerkiksi: pulssin lyöntien määrä, hengitysten määrä minuutissa, hoitopäivien lukumäärä jne. Jatkuvissa sarjoissa vaihtoehdot voivat poiketa millä tahansa yhden murto-arvon verran. Variaatiosarjoja on kolmea tyyppiä. Yksinkertainen- sarja, jossa kukin vaihtoehto esiintyy kerran, ts. taajuudet ovat yhtä suuria kuin yksi.

O nautaa Sarja, jossa muunnelmia esiintyy useammin kuin kerran.

ryhmitelty a ny- rivi. jossa optiot yhdistetään ryhmiin niiden koon mukaan tietyllä aikavälillä, mikä osoittaa kaikkien ryhmään kuuluvien optioiden esiintymistiheyden.

Ryhmitettyä variaatiosarjaa käytetään suurella määrällä havaintoja ja sairaan vaihtelun ääriarvojen kanssa.

Variaatiosarjan käsittely koostuu vaihtelusarjan parametrien (keskiarvo, keskihajonta ja keskiarvon keskivirhe) saaminen.

Keskiarvojen tyypit.

Lääketieteessä käytetään useimmiten seuraavia keskiarvoja: moodi, mediaani, aritmeettinen keskiarvo. Harvemmin käytettyjä ovat muut keskiarvot: geometrinen keskiarvo (käsiteltäessä vasta-aineiden, toksiinien, rokotteiden titraustuloksia); neliökeskiarvo (määritettäessä soluosan keskimääräistä halkaisijaa, ihon immunologisten testien tulokset); keskimääräinen kuutio (kasvainten keskimääräisen tilavuuden määrittämiseksi) ja muut.

Muoti(Mo) - piirteen arvo, joka löytyy useimmiten aggregaatista. Tilaksi otetaan variantti, joka vastaa suurinta määrää taajuuksia variaatiosarjassa.

Mediaani(Me) - ominaisuuden arvo, joka on mediaaniarvo vaihtelusarjassa. Se jakaa variaatiosarjan kahteen yhtä suureen osaan.

Variaatiosarjan äärimmäisten vaihtoehtojen numeeriset arvot eivät vaikuta tilan ja mediaanin suuruuteen. Ne eivät aina pysty luonnehtimaan tarkasti vaihteluväliä, ja niitä käytetään suhteellisen harvoin lääketieteellisissä tilastoissa. Aritmeettinen keskiarvo luonnehtii variaatiosarjaa tarkemmin.

FROM aritmeettinen keskiarvo(M tai) - lasketaan tutkitun ominaisuuden kaikkien numeeristen arvojen perusteella.

Yksinkertaisessa variaatiosarjassa, jossa vaihtoehdot esiintyvät vain kerran, yksinkertainen aritmeettinen keskiarvo lasketaan kaavalla:

Missä V - numeeriset arvot,

n - havaintojen määrä,

Σ - summamerkki

Tavallisissa variaatiosarjoissa aritmeettinen painotettu keskiarvo lasketaan kaavalla:

Missä V on vaihtoehdon numeeriset arvot.

Ρ - muunnelman esiintymistiheys.

n on havaintojen lukumäärä.

S - summamerkki

Esimerkki aritmeettisen painotetun keskiarvon laskemisesta on taulukossa 4.

Taulukko 4

Potilaiden keskimääräisen hoidon keston määrittäminen sairaalan erikoisosastolla

Yllä olevassa esimerkissä tila on 20 päivää, koska se toistuu useammin kuin muut - 29 kertaa. Mo = 20. Mediaanin sarjanumero määritetään kaavalla:

Mediaanin paikka osuu 48. vaihtoehdolle, jonka numeerinen arvo on 20. Kaavan mukaan laskettu aritmeettinen keskiarvo on myös 20.

Keskiarvot ovat tärkeitä väestön yleistäviä ominaisuuksia. Ne kuitenkin piilottavat ominaisuuden yksilölliset arvot. Keskiarvot eivät näytä ominaisuuden vaihtelua, vaihtelua.

Jos variaatiosarja on kompaktimpi, vähemmän hajallaan ja kaikki yksittäiset arvot sijaitsevat keskiarvon ympärillä, keskiarvo antaa tarkemman kuvauksen tästä populaatiosta. Jos variaatiosarjaa venytetään, yksittäiset arvot poikkeavat merkittävästi keskiarvosta, ts. kvantitatiivisessa ominaisuudessa on suuri vaihtelu, silloin keskiarvo on vähemmän tyypillinen, huonommin heijastaa koko sarjaa kokonaisuutena.

Samansuuruiset keskiarvot voidaan saada sarjoista, joilla on eri dispergointiaste. Joten esimerkiksi potilaiden keskimääräinen hoidon kesto sairaalan erikoisosastolla on myös 20, jos kaikki 95 potilasta olisivat sairaalassa 20 päivää. Molemmat lasketut keskiarvot ovat keskenään yhtä suuria, mutta ne saadaan sarjoista, joissa vaihteluaste vaihtelee.

Siksi variaatiosarjan karakterisoimiseksi tarvitaan keskiarvon lisäksi toinen ominaisuus , jonka avulla voidaan arvioida sen vaihtelun astetta.

©2015-2019 sivusto
Kaikki oikeudet kuuluvat niiden tekijöille. Tämä sivusto ei vaadi tekijää, mutta tarjoaa ilmaisen käytön.
Sivun luomispäivämäärä: 2016-02-13

Mikä tahansa tilastollinen tutkimus massayhteiskunnallisista ilmiöistä sisältää 3 päävaihetta:

Tilastollinen havainto - muodostetaan tilastollisen tutkimuksen perustana oleva perustilastotieto tai lähtötilastotieto. Jos primaaritilastotietojen keruussa on tehty virhe tai aineisto osoittautui huonolaatuiseksi, tämä vaikuttaa sekä teoreettisten että käytännön johtopäätösten oikeellisuuteen ja luotettavuuteen;

Tietojen yhteenveto ja ryhmittely - Tässä vaiheessa populaatio jaetaan eromerkkien mukaan ja yhdistetään samankaltaisuusmerkkien mukaan, lasketaan ryhmien ja yleensäkin kokonaisindikaattorit. Ryhmittelymenetelmän avulla tutkitut ilmiöt jaetaan tyyppeihin, ryhmiin ja alaryhmiin olennaisten piirteiden mukaan. Ryhmittelymenetelmä mahdollistaa laadullisesti homogeenisten aggregaattien rajoittamisen merkittävältä osalta, mikä on edellytys yleistävien indikaattoreiden määrittelylle ja soveltamiselle;

Saatujen tietojen käsittely ja analysointi, kuvioiden tunnistaminen. Tässä vaiheessa yleistävien indikaattoreiden avulla lasketaan suhteelliset ja keskiarvot, annetaan yhteenveto arvio merkkien vaihtelusta, karakterisoidaan ilmiöiden dynamiikka, sovelletaan indeksejä ja tasapainorakenteita, lasketaan indikaattoreita, jotka luonnehtivat suhteiden läheisyys muuttuvissa merkeissä. Digitaalisen aineiston rationaalista ja visuaalista esittämistä varten se esitetään taulukoiden ja kaavioiden muodossa.

Luento numero 2. Tilastollinen havainto

1. Tilastollisen havainnoinnin käsite ja muodot

Tilastollinen havainnointi on minkä tahansa tilastollisen tutkimuksen ensimmäinen vaihe.

Tilastollinen havainto on tieteellisesti organisoitu teos massiivinen primaaridatan keräämisestä sosiaalisen elämän ilmiöistä ja prosesseista.

Jokainen tiedonkeruu ei kuitenkaan ole tilastollinen havainto. Tilastollisesta havainnosta voidaan puhua vain, kun tutkitaan tilastollisia säännönmukaisuuksia, ts. sellaiset, jotka esiintyvät vain massaprosessissa, suuressa määrässä jonkin aggregaatin yksiköitä.

Siksi tilastollisen havainnon tulisi olla:

systemaattinen - valmistellaan ja toteutetaan laaditun suunnitelman mukaan, joka sisältää menetelmiä, organisointia, tiedonkeruun tekniikkaa, kerätyn aineiston laadun ja luotettavuuden seurantaa sekä lopputulosten esittämistä koskevia kysymyksiä;

massa - kattamaan suuren määrän tämän prosessin ilmentymistapauksia, mikä riittää totuudenmukaisten tilastotietojen saamiseksi, jotka kuvaavat paitsi yksittäisiä yksiköitä myös koko väestöä;

systemaattinen - sosioekonomisten prosessien suuntausten ja mallien tutkiminen, jolle ovat ominaisia ​​määrälliset ja laadulliset muutokset, on mahdollista vain systemaattisuuden perusteella.

Tilastollisen havainnoinnin perusvaatimukset ovat seuraavat:

tilastotietojen täydellisyys (tutkitun perusjoukon yksiköiden kattavuus, tietyn ilmiön näkökohdat sekä kattavuuden kattavuus ajan kuluessa);

tietojen luotettavuus ja tarkkuus;

tietojen yhdenmukaisuus ja vertailukelpoisuus.

Tilastokäytännössä käytetään kahta havainnoinnin organisatorista muotoa:

1) raportointi on sellainen organisatorinen muoto, jossa havaintoyksiköt antavat tietoa toiminnastaan ​​säännellyn otoksen muodossa. Raportoinnin erityispiirre on, että se on pakollinen, dokumentoitu ja laillisesti vahvistettu päällikön allekirjoituksella;

2) erityinen tilastollinen selvitys, josta esimerkkinä voidaan mainita väestölaskennan, sosiologisen tutkimuksen, jäännöslaskennan ja muiden havaintojen suorittaminen, jos ilmenee tehtäviä, joiden ratkaisemiseksi ei ole riittävästi tietoa. He tarjoavat lisämateriaalia raportoituihin tietoihin tai heidän avullaan tarkistavat raportoidut tiedot.

Käsitys esineiden ja ilmiöiden kvantitatiivisten näkökohtien tutkimisesta muodostui kauan sitten, siitä hetkestä lähtien, kun henkilö kehitti alkeet taidot työskennellä tiedon kanssa. Kuitenkin aikamme alas tullut termi "tilasto" lainattiin paljon myöhemmin latinan kielestä ja tulee sanasta "status", joka tarkoittaa "tiettyä asioiden tilaa". "Status" käytettiin myös "poliittisen valtion" merkityksessä, ja se oli kiinnitetty melkein kaikkiin eurooppalaisiin kieliin tässä semanttisessa merkityksessä: englanninkielinen "state", saksalainen "staat", italialainen "stato" ja sen johdannainen "statista" - valtion tuntija.

Sanaa "tilasto" käytettiin laajalti 1700-luvulla ja sitä käytettiin "valtiotieteen" merkityksessä. Tilasto on käytännön toiminnan ala, jonka tarkoituksena on kerätä, käsitellä, analysoida ja tarjota julkiseen käyttöön tietoa yhteiskuntaelämän ilmiöistä ja prosesseista.

Analyysi on esineen tieteellisen tutkimuksen menetelmä, jossa otetaan huomioon sen yksittäiset näkökohdat ja komponentit.

Taloustilastollinen analyysi on perinteisten tilastollisten ja matemaattis-tilastollisten menetelmien laajaan käyttöön perustuvan metodologian kehittämistä, jolla pyritään hallitsemaan tutkittavien ilmiöiden ja prosessien riittävä heijastus.

Tilastollisen tutkimuksen vaiheet. Tilastollinen tutkimus tapahtuu kolmessa vaiheessa:

• 1) tilastollinen havainto;
• 2) yhteenveto vastaanotetuista tiedoista;
• 3) tilastollinen analyysi.

Ensimmäisessä vaiheessa massahavainnointimenetelmää käyttäen kerätään primaariset tilastotiedot.

Tilastollisen tutkimuksen toisessa vaiheessa kerätyt tiedot alistetaan ensikäsittelyyn, yhteenvetoon ja ryhmittelyyn. Ryhmittelymenetelmän avulla voit valita homogeeniset populaatiot, jakaa ne ryhmiin ja alaryhmiin. Yhteenveto - tämä on koko väestön ja sen yksittäisten ryhmien ja alaryhmien kokonaissummat.

Ryhmittelyn ja yhteenvedon tulokset esitetään tilastotaulukoiden muodossa. Tämän vaiheen pääsisältö on siirtyminen kunkin havaintoyksikön ominaisuuksista koko populaation tai sen ryhmien yhteenvetoominaisuuksiin.

Kolmannessa vaiheessa saadut yhteenvetotiedot analysoidaan indikaattoreiden yleistysmenetelmällä (absoluuttiset, suhteelliset ja keskiarvot, variaatioindikaattorit, indeksijärjestelmät, matemaattisen tilaston menetelmät, taulukkomenetelmä, graafinen menetelmä jne.).

Tilastollisen analyysin perusteet:

• 1) tosiseikkojen toteaminen ja niiden arvioinnin laatiminen;
• 2) ilmiön ominaispiirteiden ja syiden tunnistaminen;
• 3) ilmiön vertailu normatiivisiin, suunnitelmiin ja muihin ilmiöihin, jotka otetaan vertailun perustaksi;
• 4) johtopäätösten, ennusteiden, oletusten ja hypoteesien laatiminen;
• 5) esitettyjen oletusten (hypoteesien) tilastollinen todentaminen.

Tilastotietojen analysointi ja yleistäminen on tilastollisen tutkimuksen loppuvaihe, jonka perimmäisenä tavoitteena on saada teoreettisia johtopäätöksiä ja käytännön johtopäätöksiä tutkittujen sosioekonomisten ilmiöiden ja prosessien suuntauksista ja malleista. Tilastollisen analyysin tehtäviä ovat: tutkittavien ilmiöiden ja prosessien erityispiirteiden ja piirteiden määrittäminen ja arviointi, niiden rakenteen, vuorovaikutusten ja kehitysmallien tutkiminen.

Aineiston tilastollinen analyysi tehdään läheisessä yhteydessä tutkittavien ilmiöiden olemusten teoreettiseen, kvalitatiiviseen analyysiin ja vastaaviin kvantitatiivisiin työkaluihin, niiden rakenteen, suhteiden ja dynamiikan tutkimiseen.

Tilastollinen analyysi on tutkimus sosioekonomisten ilmiöiden rakenteen ominaispiirteistä, ilmiöiden yhteyksistä, trendeistä, kehitysmalleista, joihin käytetään erityisiä taloudellis-tilastollisia ja matemaattis-tilastollisia menetelmiä. Tilastollinen analyysi täydentyy saatujen tulosten tulkinnalla.

Tilastollisessa analyysissä merkit jaetaan sen mukaan, miten ne vaikuttavat toisiinsa:

• 1. Merkkitulos - tässä tutkimuksessa analysoitu merkki. Tällaisen ominaisuuden yksittäisiin ulottuvuuksiin populaation yksittäisissä elementeissä vaikuttaa yksi tai useampi muu piirre. Toisin sanoen attribuutti-tulos katsotaan muiden tekijöiden vuorovaikutuksen seurauksena;
• 2. Merkkitekijä - merkki, joka vaikuttaa tutkittavaan merkkiin (ominaisuus-tulos). Lisäksi etumerkkitekijän ja etumerkkituloksen välinen suhde voidaan määrittää kvantitatiivisesti. Tämän termin synonyymejä tilastoissa ovat "tekijämerkki", "tekijä". On tarpeen tehdä ero merkkitekijän ja merkkipainon käsitteiden välillä. Merkkipaino on merkki, joka on otettava huomioon laskelmissa. Mutta merkkipaino ei vaikuta tutkittavaan merkkiin. Ominaisuustekijää voidaan pitää ominaisuuspainona eli laskelmissa huomioitua, mutta jokainen ominaispaino ei ole ominaisuustekijä. Esimerkiksi opiskeluryhmässä kokeeseen valmistautumisajan ja kokeessa saatujen pisteiden välisen suhteen tulee ottaa huomioon myös kolmas ominaisuus: "Tiettyyn pisteeseen sertifioitujen henkilöiden määrä ." Viimeinen ominaisuus ei vaikuta tulokseen, mutta se sisällytetään analyyttisiin laskelmiin. Tätä ominaisuutta kutsutaan painon ominaispiirteeksi, ei tekijäominaisuudeksi.

Ennen analyysin jatkamista on tarkistettava, täyttyvätkö sen luotettavuuden ja oikeellisuuden takaavat ehdot:

• - Ensisijaisten digitaalisten tietojen luotettavuus;
• - Tutkitun väestön kattavuus;
• - Indikaattorien vertailukelpoisuus (kirjanpitoyksiköt, alue, laskentamenetelmä).

Tilastollisen analyysin pääkäsitteet ovat:

• 1. Hypoteesi;
• 2. Ratkaiseva tehtävä ja ratkaiseva sääntö;
• 3. Näyte yleisestä väestöstä;
• 4. Yleisen väestön ominaispiirteiden arviointi;
• 5. Luottamusväli;
• 6. suuntaus;
• 7. Tilastollinen suhde.

Analyysi on tilastollisen tutkimuksen viimeinen vaihe, jonka ydin on tutkittavan ilmiön suhteiden ja mallien tunnistaminen, johtopäätösten ja ehdotusten tekeminen.

Tilastotutkimus vaatii erityiskoulutusta sen suorittamiseksi korkealla tieteellisellä tasolla.

Tilastollinen tutkimus- Tämä on tieteellinen ja organisatorinen prosessi, jossa yksittäistä ohjelmaa seurataan tiettyjen ilmiöiden ja prosessien osalta, perustietojen kerääminen, rekisteröinti, niiden käsittely ja analysointi.

Kaikenlainen tutkimus alkaa tosiasioiden huomioon ottamisesta ja alkuaineiston keräämisestä, joka voi työn tarkoituksesta ja tehtävästä riippuen olla monipuolista merkitykseltään ja hankintamenetelmiltään. Esimerkiksi väestölaskentoja tarvitaan väestön koon ja koostumuksen tutkimiseksi. Tautien leviämisen tutkimiseksi on tarpeen kirjata ja rekisteröidä yksittäisiä sairauksia hoitolaitoksissa. Lääketieteellisten laitosten toiminnasta on mahdollista saada järjestelmällistä tietoa vain, jos ne järjestävät asianmukaisen tyyppiset tiedot. Siksi tilastollisen tutkimuksen tehtävänä on kerätä objektiivista, luotettavaa ja täydellistä perustietoa.

Tilastollisen tutkimuksen prosessi voidaan jakaa vaiheisiin:

Tilastotutkimuksen suunnitelman laatiminen, sen ohjelman kehittäminen;

Tilastomateriaalin rekisteröinti ja kerääminen;

Tietojen kehittäminen ja yhteenveto;

Tilastollinen analyysi;

Tutkimustulosten soveltaminen käytännössä.

Tilastollisen tutkimuksen suunnitelma ja ohjelma

Tilastollista tutkimusta tehdään aina tietyn suunnitelman mukaan, joka sisältää sekä ohjelmat että organisatoriset asiat, ja sen määrää tilastollisen havainnoinnin tehtävä, jonka tulee antaa kattava ja monipuolinen kuvaus tutkittavasta ilmiöstä. Tutkimussuunnitelman laatimiseen kuuluu siis useiden organisatoristen kysymysten ratkaiseminen, jotka liittyvät tutkimuksen tavoitteen muodostumiseen, tavoitteet, havaintokohteen ja -yksikön valinta, tutkimuksen paikka ja aika, tutkimus tietolähde, käytännön toteutusmuoto sekä tilastollisen tutkimuksen menetelmät.

Kohde tilastotutkimus vastaa kysymykseen "miksi opiskella?".

Siinä ennakoidaan ilmiöön sisältyvien mallien ja tämän ilmiön yhteyksien määrittelyä muihin, toimenpiteiden kehittämistä negatiivisten tekijöiden terveysvaikutusten vähentämiseksi, työn tulosten toteuttamista terveydensuojelun käytännössä ja toimenpiteitä parantamaan sairaanhoidon laatua.

Tehtävä vastaa kysymykseen "mitä tehdä?".

Joten esimerkiksi tilastollisen tutkimuksen tehtävänä voi olla tutkia ilmiön tasoa ja rakennetta (sairastuvuus, kuolleisuus) tietyissä väestöryhmissä, ilmiön esiintymistiheyttä ryhmissä, joihin vaikuttavat erilaiset tekijät (ympäristö, biologiset ja sosiaalinen), sairaanhoidon määrä ja laatu tietyille väestöryhmille.

Havaintoa valmisteltaessa on tavoitteen lisäksi tarpeen määrittää, mitä tarkalleen tutkitaan - vahvistaa se esine, nimittäin tilastollinen henkilöiden tai ilmiöiden joukko, joka koostuu yksiköistä, tutkittavista faktoista. Joten se voi olla esimerkiksi joukko yksilöitä (sairaita, kuolleita), toiminnallisia yksiköitä (sängyt sairaalassa, sairaalassa), ryhmiä, joille on ominaista tietyt ilmiöt (työkyvyttömät työntekijät) jne.

Tilastollisen havainnoinnin kohteella tulee olla tutkimukseen osoitetun perusjoukon rajat, esimerkiksi ennen tilastollisen tutkimuksen tekemistä on selvitettävä lääketieteellisten laitosten toiminta, minkä laitosten toimintaa tutkitaan. Niitä säätelevät tutkimuksen tavoitteet.

Tautien leviämistä ja väestön kuolleisuutta tutkittaessa on myös tarpeen hahmotella tämän väestön rajat, minkä väestöryhmien keskuudessa ilmiötä tulisi tutkia. Jos tutkimuksen kohdetta ja rajoja ei ole tarkasti määritelty, saadut tiedot eivät anna täydellistä ymmärrystä ilmiön tasosta ja koostumuksesta.

Väestölaskennan kohteena ovat tietyllä alueella pysyvästi asuvat henkilöt. Samalla on tärkeää tietää, ketä luetella: väestön, joka asuu tietyllä alueella väestönlaskentahetkellä vai joka asuu pysyvästi. Näin ollen on tärkeää tietää tiedot todellisen väestön koosta erilaisten palvelujen, mukaan lukien lääketieteen, järjestämistä varten ja pysyvästi elävästä väestöstä - erilaisten ryhmien (esimerkiksi esikoulu- tai koululapset) kokoonpanon määrittämiseksi ikä määrittää koulujensa ja lastenhoitopalvelujensa saatavuuden). Siten kohteen valinta ja tarkoitus riippuu tilastollisen tutkimuksen tarkoituksesta ja tavoitteista.

Samanaikaisesti kohteen määrittelyn kanssa on tarpeen määrittää havaintoyksikkö. Havaintoyksikkö (laskentayksikkö) on kiinteä osa tilastollista perusjoukkoa (yksilö, yksilöilmiö), esineen kiinteä osa, jolla on rekisteröitäviä ja tutkittavia ominaisuuksia (sukupuoli, ikä, syntymäpaino, syntymän pituus). palvelu, hoidon tulos, sairaalassa vietetty aika). Se on määriteltävä selkeästi: niin sairauksien tutkimuksessa havainnointiyksikkö voi olla kuin sairas ihminen. Niin on myös tietty sairaus tutkimuksen tehtävistä ja tavoitteista riippuen.

Tutkittaessa sairauksia poliklinikalle tehtyjen hakemusten tietojen perusteella havainnointiyksiköksi otetaan vain ensikäynti. Vastasyntyneiden lukumäärää määritettäessä otetaan huomioon vain elävät.

Joskus havaintoyksiköiden valinnassa on kuitenkin erityisiä ohjeita. Joten esimerkiksi kuolleen syntymän käsite määräytyy erityisillä säännöillä, jotka määrittelevät termit "syntynyt elävänä ja kuolleena" tai "syntynyt kuolleena". Tutkimusyksikön oikeasta valinnasta riippuu saatujen materiaalien laatu ja mahdollisuudet käyttää niitä analysointiin.

Tilastotutkimuksen suunnitelmia laadittaessa ei selvitetä vain kirjanpitoasiakirjojen muotoja ja täyttösääntöjä, vaan myös kysymyksiä siitä, kuka ne täyttää, valvoo kerättyjen tietojen oikeellisuutta ja täydellisyyttä sekä muita tilastollisen materiaalin keräämiseen liittyvät organisatoriset ja metodologiset kysymykset. Siten ensimmäisessä vaiheessa nimitetään toimeenpanijat ja hyväksytään talousarvio.

Tutkimusmenetelmät (tyypit).

Havainnon luonteesta riippuen on olemassa ajankohtaisia, jaksollisia ja kertahavaintoja.

Jos aineistoa kerätään systemaattisesti ja tosiasiat rekisteröidään jatkuvasti sellaisina kuin ne ilmenevät, niin se tapahtuu nykyinen havainto.

Jos sitä tehdään säännöllisesti, mutta ei jatkuvasti, niin se tekee määräaikainen havainto.

Nykyinen tilastollinen tutkimus- Tämä on sellaisten ilmiöiden tunnistamista, jotka muuttuvat nopeasti ajan myötä ja ovat jatkuva prosessi, joka vaatii jatkuvaa rekisteröintiä. Tällä menetelmällä määritetään yksittäisten ryhmien ilmaantuvuus, syntyvyys, väestön kuolleisuus jne.

Samanaikaiset havainnot heijastavat ilmiön tilaa tietyllä hetkellä, jota kutsutaan kriittiseksi havainnointihetkeksi. Esimerkkinä voisi olla väestölaskenta tai poliklinikalla tiettynä ajankohtana käyneiden laskenta, paikkojen, terveydenhuollon laitosten, lääkäreiden tai ensihoitajan työn ajoitus jne. Sellaiset havainnot osoittavat, että ilmiöiden statiikka, jonka muuttuminen ajan myötä on suhteellisen vapaata. Tarvittaessa käytetään molempien tilastollisen tutkimuksen muotojen yhdistelmää. Näin ollen tiedot terveydenhuollon laitosten lukumäärästä ja rakenteesta kerätään kertaluonteisella menetelmällä ja niiden toiminnasta - kirjanpidon kautta.

Tilastolliset tutkimukset jaetaan havaintojen tosiasioiden huomioon ottamisen riittävyyden (täydellisyyden) kannalta: jatkuva (kiinteä) ja epäjatkuva (ei jatkuva) (osittainen).

Jatkuva (jatkuva) tutkimus kattavat kaikki havaintoyksiköt, jotka ovat osa tutkittavaa populaatiota (pääjoukko). Tämä on tarpeen, jos on tarpeen määrittää ilmiöiden absoluuttiset mitat (väestö, AIDS-potilaiden lukumäärä jne.). Sellaisen tutkimuksen tekeminen on erittäin työläs, taloudellisesti kannattamaton menetelmä, joka vaatii huomattavia kustannuksia. Materiaalin kehittäminen vie tietysti paljon aikaa, vaikka ensi silmäyksellä menetelmä on todennäköisin,

Jos jatkuva havainto on mahdotonta tai epätäydellinen, se on suoritettava epäjatkuva. Se ei vaadi täydellistä selvitystä kaikista väestön yksiköistä, mutta tyytyy tiettyyn osaan. Tätä osaa tutkittaessa aineistosta on mahdollista saada myös yleistäviä johtopäätöksiä, jotka voidaan riittävällä todennäköisyydellä laajentaa koko joukkoon.

Epäjatkuva tutkimus voi olla monografinen, päätaulukko, valikoiva.

monografinen kuvausta käytetään väestön tyypillisten yksiköiden yksityiskohtaiseen, syvälliseen kuvaamiseen, laitoksen kehityksen, sen menestymiseen vaikuttavien tai puutteita aiheuttavien syiden tutkimiseen. Eräiden tyypillisten tai edistyneiden lääketieteellisten laitosten työn yksityiskohtainen kuvaus on tärkeä huippuosaamisen elementtien sosiaalistamisen ja muodostumisen sekä sen levittämisen kannalta.

Menetelmän käyttö pääjoukko voit tutkia kohteita, jotka keskittyvät enemmän havaintoyksikköjä. Jos esimerkiksi tiedetään, että suurin osa tuberkuloosipotilaista (80-90 %) hoidetaan kahdella erikoistuneella klinikalla kaupungissa, niin sairaanhoidon organisointia koskevat tutkimukset nämä joukot toteutetaan näissä sairaaloissa. Menetelmän puutteet ovat, että osa potilaista jää tutkimatta ja tulokset voivat poiketa päätaulukosta saaduista.

Valikoiva kutsutaan tutkimukseksi, jossa koko faktajoukon ominaisuudet annetaan sen jonkin osan mukaan, joka valitaan satunnaisesti tai tietyillä kriteereillä.

Näytteenottomenetelmä yhtenä tyypeistä epäjatkuva tutkimus on mahdollista edellyttäen, että otos edustaa pääasiallista määrällisesti ja laadullisesti, eli huomioidaan tapausten lukumäärän riittävyys ja tutkittavan ilmiön kaikki monipuolisuus luodaan. näyte. Tällöin tulokset voidaan laajentaa pääpopulaatioon.

Edustavuus näyteryhmä saavutetaan havaintoyksiköiden oikealla valinnalla. On tärkeää, että jokaisella koko perusjoukon yksiköllä oli sama mahdollisuus päästä otospopulaatioon. Lisäksi sen laadulliset ominaisuudet ovat tärkeitä, mikä voidaan varmistaa typologinen valintamenetelmä. Sen ydin on siinä, että koko populaatio on jaettu useisiin samantyyppisiin ryhmiin, joista valitaan havaintoyksiköt. Joten esimerkiksi tutkittaessa kaupunkiväestön sairauksia on tarpeen erottaa alueyksiköt (piirit). Typologisesti esitellyissä ryhmissä havaintoyksiköiden valinta voidaan tehdä suhteessa tai suhteettomasti kunkin ryhmän koon mukaan.

Havaintoyksiköiden valinta voidaan suorittaa seuraavilla menetelmillä:

Satunnainen valinta- arvonta, arpajaiset, satunnainen valinta jne.;

Mekaaninen valinta- tietyn väestön koon mukaan luotettavalla periaatteella (joka viides, kymmenes jne.);

pesiviä- kaikista joukoista muodostetaan pesiä (ryhmiä), tyypillisimpiä objekteja, joita tutkitaan jatkuvalla tai valikoivalla menetelmällä;

Ohjattu valinta, joka koostuu siitä, että valitaan henkilöitä, joilla on sama kokemus, ikä tai sukupuoli jne.

Usein otantatilastotutkimuksissa käytetään monimutkaisia ​​valintamenetelmiä, jotka tarjoavat suuren tulostodennäköisyyden.

Valikoiva opiskelu vaatii vähemmän aikaa, henkilöstöä, varoja, niillä voi olla syvällinen ohjelma, mikä on etu jatkuva tutkimusta. Näytejoukko eroaa aina pääkappaleesta (yleinen, tyhjentävä). On kuitenkin olemassa menetelmiä, joiden avulla voit määrittää eroavaisuuksien asteen niiden määrällisten ominaisuuksien ja indikaattoreiden mahdollisten vaihteluiden rajojen välillä tietylle määrälle havaintoja.

Näytekoko, ts. havaintoyksiköiden lukumäärän todennäköisyys eri valintamenetelmille lasketaan eri tavalla. Tärkeimmät kaavat on esitetty taulukossa 1.

Pöytä 1.

Vaadittu otoskoko joillekin taulukon luontimenetelmille

Legenda:

n - vaadittu näytekoko;

σ - keskihajonta (ominaisuuksien vaihtelu);

N- väestön koko;

T - luotettavuuskriteeri;

W- osan arviointi;

∆ - rajavirhe.

Havaintojen määrällä on tässä tapauksessa tärkeä rooli, mitä suurempi havaintojen määrä, sitä tarkemmin pääjoukko näytetään ja sitä pienempi on todennäköisyysvirhe Esitetyt menetelmät antavat mahdollisuuden valita tarvittava määrä havaintoja tutkia riittävällä todennäköisyydellä.

Toistuvan tai ei-toistuvan valinnan määrää mahdollisuus osallistua useaan tai yksittäiseen osallistumiseen kunkin havaintoyksikön näyteryhmien muodostamiseen.

Siten valikoiva menetelmä asianmukaisella organisoinnilla ja käytöksellä on täydellisin muoto ajoittainen havainto.

Menetelmät lääketieteellisen ja tilastollisen tiedon tallentamiseen ja keräämiseen

Tilastotutkimuksessa voidaan käyttää erilaisia ​​menetelmiä:

Suora rekisteröinti;

asiakirjakirjanpito;

kopiointi;

• kuulustelut;

klo suora kirjanpito Tosiasioista tarvittavat tilastotiedot saadaan erityisellä kirjanpidolla - tarkastuksella, mittauksella, punnitsemalla ja kirjaamalla yksittäiselle havaintokortille.

Dokumentaarinen kirjanpito Ensisijainen perustuu systemaattiseen tosiasioiden rekisteröintiin esimerkiksi hoitolaitoksissa. Tällaiset tiedot eri virallisista asiakirjoista kopioidaan karttaan tutkimista varten.

kopioiminen kehitetyn tilastoasiakirjan tietoja voidaan käyttää esimerkiksi saamaan tietoa sairaanhoitoon hakevien henkilöiden kokoonpanosta, itse hoitolaitoksista, niiden toiminnasta, henkilöstöstä ja muista kehitysohjelmien kysymyksistä.

Lääketieteellisen tiedon teknisten laskentamenetelmien käyttö, sen keskittäminen optimoi mekanismin sen jatkokäsittelyyn ja analysointiin.

Lääketieteellisen ja tilastollisen tiedon keruu kyselyn avulla toteutetaan ekspeditiivisillä tai vastaavilla menetelmillä, itserekisteröinnillä.

klo edelleenlähetysmenetelmä tutkija kuulustelee potilasta ja hänen sanoistaan ​​täyttää itsenäisesti tutkimuskortin, joka varmistaa vastausten oikeellisuuden.

klo itse ilmoittautuminen tutkittava potilas täyttää itsenäisesti kortin.

klo kirjeenvaihtajamenetelmä tutkija lähettää tutkittavaksi kortit, joissa on asianmukaiset täyttöohjeet. Täytettyään kortit (joissa on vastauksia kysymyksiin) vastaaja lähettää ne tutkijan osoitteeseen.

Kyselymenetelmä käytetään, kun tutkittavaa ilmiötä on mahdotonta havaita suoraan. Kyselylomakkeet lähetetään tietyille henkilöille, mutta heidän vastauksensa ovat epätäydellisiä ja epätarkkoja. Tämän menetelmän haittapuolena on, että kyselylomakkeiden täyttämisen oikeellisuus riippuu muotoiltujen kysymysten ymmärtämisestä.

Siksi kyselylomake käytetään apuvälineenä tai luotettavampien tiedonhankintamenetelmien puuttuessa. Usein siitä on hyötyä sosiologisessa tutkimuksessa.

Tutkimusmenetelmien valinnan määräävät tehtävät ja seurantaohjelma. Luotettavin on edelleenlähetys, mutta se vaatii eniten kustannuksia.Itserekisteröintimenetelmä on edullisempi, joten sitä käytetään silloin, kun tutkittavien on mahdollista täyttää kortit. Tätä menetelmää käytetään usein väestölaskennassa. Vastaava menetelmä vaatii vähiten kustannuksia, mutta sen avulla saadut tiedot eivät aina ole luotettavia. Sitä voidaan käyttää apuvälineenä ottaen huomioon sen subjektiivisuuden, epätarkkuuden.

Samalla aineistonkeruumenetelmien kehittämisen kanssa valmistellaan tiedon ryhmittelyä ja yhdistämistä,

Ryhmittely tilastoissa on väestöyksiköiden jakamista homogeenisiin osiin niiden luontaisin ominaisuuksineen. Sen tehtävänä on erottaa tutkitut tosiasiat erillisiksi laadullisesti homogeenisiksi osiksi, mikä on välttämätön edellytys yleistävien indikaattoreiden määrittämiselle.

Tilastollisen tutkimuksen suunnitelmassa tulee määrätä ryhmät, joihin ilmiö tulisi jakaa. Tällaisen väestön jakautumisen laadullisesti homogeenisiin ryhmiin merkitys piilee tarpeessa näyttää heidän erityispiirteensä, yhteys muihin ja keskinäinen riippuvuus. Joten tutkittaessa nosologisten muotojen esiintyvyyttä näiden ryhmien potilaat ovat laadullisesti heterogeenisiä: lapset, nuoret, vanhukset, joten jokainen sairausryhmä on jaettava vielä homogeenisempiin - sukupuolen, iän jne.

Tilastollisen aineiston ryhmittelyperiaatteen tulee määrittää lääkäri, joka tuntee hyvin sen metodologisen perustan. Ryhmittelyn taustalla olevia populaatioyksiköiden ominaisuuksia kutsutaan ryhmitetyiksi. He ovat muuttuja (määrällinen) ja ne on mitattu. Muuttuva ryhmittely suoritetaan merkkien numeeristen arvojen mukaan (potilaiden ryhmittely iän, sairauden ajan, sängyssä oleskelun, lasten painon, pituuden jne. mukaan).

Laadullisesti määriteltyjä ominaisuuksia kutsutaan attribuutti: potilaiden jakautuminen sairausryhmien, sukupuolen, ammattien jne. mukaan.

Ryhmitettäessä attribuuttien perusteella, joilla ei ole kvantitatiivista ilmaisua, ryhmien lukumäärä määräytyy ominaisuuden (sukupuoli, ammatti, sairaus) mukaan.

Tilastollista ryhmittelyä suoritettaessa on mahdollista jakaa laadullisesti homogeeninen ryhmä (miehet) ikäryhmiin (muuttuvien ominaisuuksien mukaan) - tämä on yhdistetty ryhmittely.

Ryhmäominaisuuksien valinta perustuu kolmeen perussääntöön:

ryhmittelyn tulee perustua tärkeimpiin tutkimuksen tavoitteita vastaaviin piirteisiin;

valittaessa ryhmän ominaisuuksia on otettava huomioon erityiset olosuhteet, joissa tämä ilmiö toteutuu;

tutkittaessa ilmiötä, johon useat eri tekijät vaikuttavat, ryhmittelyä ei tarvitse tehdä yhden, vaan usean merkin mukaan (yhdistetty).

Ryhmittely on perusta tilastollisen materiaalin yhdistämiselle, ja kaikkien sääntöjen ymmärtämisen ansiosta voit tehdä oikeat johtopäätökset ja tunnistaa luotettavat mallit, jotka ovat luonnostaan ​​​​tutkittavalle väestölle.

Ryhmittely on erotettava luokittelusta, joka perustuu ilmiöiden ja esineiden jakamiseen tiettyihin ryhmiin, luokkiin niiden tyypillisyyden ja eron perusteella. Laadullinen merkki on luokittelun perusta. Luokitukset ovat vakiomuotoisia ja muuttumattomina pitkän ajan kuluessa, valtion ja kansainvälisten tilastoviranomaisten määräämiä ja mukautettuja Luokitukset ovat samat kaikissa tutkimuksissa ja muodostavat usein ryhmittelyn perustan.

Ensimmäisessä vaiheessa kehitetään ohjelmia tilastolliseen havainnointiin, tilastollisen aineiston kehittämiseen ja integrointiin sekä tietojen analysointiin.

Havaintoohjelma on luettelo kirjanpitoon kirjatuista merkeistä, jotka kuvaavat kutakin havaintoyksikköä. Sen on täytettävä seuraavat vaatimukset: sen tulee sisältää luettelo vain oleellisista piirteistä, jotka kuvastavat tutkittavaa ilmiötä, sen tyyppiä, piirteitä ja ominaisuuksia; sanatarkkuutta ja loogista järjestystä.

Tutkittavia ominaisuuksia koskevat kysymykset ratkaistaan ​​yksikön nimeämisen jälkeen ottaen huomioon tutkimuksen tavoitteet. Joten sairauksien tutkimuksessa ohjelman ominaisuuksia voivat olla sukupuoli, ikä, huonot tavat, lääketieteellisen avun hakupäivä, työkokemus, työpaikka jne.

Erittäin tärkeää on ohjelmaasioiden muotoilu, niiden selkeys ja yksiselitteinen tulkinta. Ne voidaan esittää suljettuina kysymyksinä - vaihtoehtoisina (kyllä, ei) tai kolmella tai useammalla vastauksella. Avoimeen kysymykseen ("Kerro mielipiteesi osaston työstä?") vastaaja voi antaa minkä tahansa vastauksen.

Jokaisesta havaintoyksiköstä tallennettavien tietojen yksiselitteisen tallentamisen varmistamiseksi havainnointiohjelma laaditaan tietueasiakirjan muodossa. Tilastollista tutkimusta tehtäessä tietolähteinä voidaan käyttää virallista kirjanpitoa tai erityisesti kehitettyjä kirjanpitoasiakirjoja.

Jos tutkimusohjelma ei ylitä olemassa olevien virallisten raportointi- ja kirjanpitoasiakirjojen rajoja (tilastollinen kuponki lopullisen diagnoosin rekisteröimiseksi, lääketieteellinen kuolintodistus, avohoitokuponki jne.), niin sen jälkeen, kun se on kehitetty lääketieteellisen laitoksen raportin kirjoittamista varten, niitä voidaan käyttää soveltavassa tilastotutkimuksessa.

Jos tutkimusohjelma edellyttää sellaisten aineistojen vastaanottamista, jotka eivät ole virallisessa kirjanpidossa, laaditaan erityinen tietue. Se voi olla lomakkeen, kyselylomakkeen, kortin muodossa tai se voidaan tallentaa tietokonetietokantaan. Merkit syötetään kartalle tai tietokonetietokantaan, jotka tallennetaan jokaiselle havaintoyksikölle: yhden vastasyntyneen tai kuolleen, yhden potilaan tiedot jne. Luetteloasiakirjat (päiväkirja, selvitys, tilikirja) sisältävät tietoja kahdelta tai useammalta havaintoyksiköt, jotka sijaitsevat hänen eri riveissään. Yksittäisissä tiliasiakirjoissa voi olla enemmän kysymyksiä kuin luetteloasiakirjoissa. Siksi aineiston keräämisen kortti- tai tietokonemuodoilla sen integrointi helpottuu ja kehitystyö tehdään syvemmällä ohjelmalla.

Kehitysohjelma (yhdistykset) - taulukkoasettelujen lisääminen.

Yhdistys voidaan keskittää - kaikki primaarimateriaalit lähetetään prosessoitavaksi yhteen analyysikeskukseen, hajautettu - käsittely tapahtuu paikallisesti.

Aggregointi suoritetaan tilastotaulukoiden muodossa, jotka täytetään yhdistettyjen tilastomateriaalien tiedoilla. Vastaanotetut tilastotiedot tulee tarkistaa etukäteen.

Tilastotaulukot on digitaalisen aineiston systemaattisen, rationaalisen ja visuaalisen esittämisen muoto, joka luonnehtii tutkittavia ilmiöitä ja prosesseja.

Taulukon yläosassa on yhteinen otsikko. Se ilmaisee lyhyesti sen olemuksen, tiedonhankinnan ajankohdan ja paikan. Tilastotaulukossa tulee olla myös tiedot tutkittavan ilmiön numeerisesta mittauksesta (%, abs. luvut jne.) ja tutkittujen ominaisuuksien laskennalliset summat.

Tilastotaulukossa on aihe ja predikaatti. Tutkimuskohdetta kutsutaan subjektiksi. Tämä voi olla tilastollisen perusjoukon yksikkö tai niiden ryhmät (diagnoosit, väestön sairaustyypit ikäryhmittäin jne.). Tilastotaulukon predikaatti voi olla luettelo kvantitatiivisista indikaattoreista, jotka kuvaavat tutkimuskohdetta eli taulukon aihetta. Yksiköiden tai ryhmien (aiheen) nimet tehdään taulukon vasemmalle puolelle, ja otsikoiden predikaatin nimi on sarake. Yläosassa taulukon otsikon yläpuolella on niiden numerointi (taulukko 1,2,3...).

Tilastollinen kohde on jaettu vaakasuorilla viivoilla aukeiksi, tilastollinen predikaatti - pystysuoralla viivalla kaavioiksi. Vaaka- ja pystysuorien viivojen leikkauspisteet muodostavat soluja, joihin tallennetaan digitaalista dataa. Vaakasuorilla riveillä ja pystysarakkeilla, ja niiden tuloksella on oltava sama numero predikaattirivien solussa. Taulukoiden nimissä rivit ja sarakkeet osoittavat mittayksikön.

Taulukkoasettelut voivat olla kehittynyt, kun tiedot annetaan jokaisesta ominaisuudesta erikseen. Sitten niiden perusteella ne muodostetaan analyyttiset taulukot, joka yleensä esittää tietoja ryhmän ominaisuuksista.

Tilastotaulukoita on seuraavan tyyppisiä: yksinkertainen, ryhmä, yhdistetty.

yksinkertainen pöytä- tietojen numeerinen jakautuminen yhdelle attribuutille,

Tällaisessa taulukossa ei ole ryhmittelyä, se ei luonnehdi piirteiden välistä suhdetta. Yksinkertainen taulukko antaa vähän tietoa, vaikka se on selkeä ja nopea analysointia varten. Esimerkki yksinkertaisesta taulukosta voi olla Taulukko 2.