Ano ang mga yugto ng isang natapos na pag-aaral sa istatistika. Organisasyon ng istatistikal na pananaliksik

Upang makakuha ng ideya tungkol sa isang partikular na kababalaghan, upang makagawa ng mga konklusyon, kinakailangan na magsagawa ng isang pag-aaral sa istatistika. Ang paksa ng istatistikal na pananaliksik sa pangangalagang pangkalusugan at gamot ay maaaring ang kalusugan ng populasyon, ang organisasyon ng pangangalagang medikal, iba't ibang mga seksyon ng mga aktibidad ng mga institusyong medikal, mga kadahilanan sa kapaligiran na nakakaapekto sa estado ng kalusugan.

Ang pamamaraang pagkakasunod-sunod ng pagsasagawa ng isang istatistikal na pag-aaral ay binubuo ng ilang mga yugto.

Stage 1. Pagbuo ng plano at programa ng pananaliksik.

Stage 2. Koleksyon ng materyal (pagmamasid sa istatistika).

Stage 3. Pag-unlad ng materyal, pagpapangkat ng istatistika at buod

Stage 4. Pagsusuri ng istatistika ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, pagbabalangkas ng mga konklusyon.

Stage 5 Pampanitikan na pagproseso at paglalahad ng mga resulta.

Sa pagkumpleto ng istatistikal na pag-aaral, ang mga rekomendasyon at mga desisyon sa pamamahala ay binuo, ang mga resulta ng pag-aaral ay isinasabuhay, at ang kahusayan ay sinusuri.

Sa pagsasagawa ng isang istatistikal na pag-aaral, ang pinakamahalagang elemento ay ang pagsunod sa isang mahigpit na pagkakasunod-sunod sa pagpapatupad ng mga yugtong ito.

Unang yugto istatistikal na pananaliksik - pagguhit ng isang plano at programa - ay paghahanda, kung saan ang layunin at layunin ng pag-aaral ay natutukoy, ang isang plano at programa ng pananaliksik ay iginuhit, ang isang programa para sa pagbubuod ng istatistikal na materyal ay binuo at ang mga isyu sa organisasyon ay nalutas.

Kapag nagsisimula ng isang istatistikal na pag-aaral, kinakailangan na tumpak at malinaw na bumalangkas ng layunin at layunin ng pag-aaral, upang pag-aralan ang literatura sa paksang ito.

Tinutukoy ng layunin ang pangunahing direksyon ng pananaliksik at, bilang panuntunan, hindi lamang teoretikal, kundi praktikal din. Ang layunin ay nabuo nang malinaw, malinaw, hindi malabo.

Upang ibunyag ang layunin, tinukoy ang mga gawain sa pananaliksik.

Ang isang mahalagang aspeto ng yugto ng paghahanda ay ang pagbuo ng isang plano ng organisasyon. Ang plano ng organisasyon ng pag-aaral ay nagbibigay para sa kahulugan ng lugar (mga hangganan ng administratibo-teritoryo ng pagmamasid), oras (mga tiyak na termino para sa pagpapatupad ng pagmamasid, pag-unlad at pagsusuri ng materyal) at ang paksa ng pag-aaral (mga organizer, performers, methodological at organizational leadership, research funding sources).

Pl a n pananaliksik d ov a nia kasama ang:

Kahulugan ng bagay ng pag-aaral (populasyon ng istatistika);

Ang saklaw ng pag-aaral (continuous, non-continuous);

Mga uri (kasalukuyan, isang beses);

Mga paraan upang mangolekta ng istatistikal na impormasyon. Programa ng pananaliksik kasama ang:

Kahulugan ng yunit ng pagmamasid;

Listahan ng mga tanong (mga palatandaan ng accounting) na irerehistro kaugnay ng bawat yunit ng pagmamasid*



Pagbuo ng isang indibidwal na accounting (pagpaparehistro) na form na may listahan ng mga tanong at tampok na itatala;

Pagbuo ng mga layout ng talahanayan, kung saan ipinasok ang mga resulta ng pag-aaral.

Para sa bawat yunit ng pagmamasid, isang hiwalay na form ang pinupunan, naglalaman ito ng bahagi ng pasaporte, malinaw na binabalangkas ang mga tanong ng programa, ilagay sa isang tiyak na pagkakasunud-sunod, at ang petsa ng pagpuno ng dokumento.

Bilang mga form ng accounting, maaaring gamitin ang mga medikal na form ng accounting na ginagamit sa pagsasanay ng mga institusyong medikal.

Ang iba pang mga dokumentong medikal (mga kasaysayan ng kaso, at mga indibidwal na kard ng isang outpatient, ang kasaysayan ng pag-unlad ng bata, ang kasaysayan ng panganganak), mga anyo ng pag-uulat ng mga institusyong medikal, atbp. ay maaaring magsilbing mga mapagkukunan ng impormasyon.

Upang paganahin ang istatistikal na pag-unlad ng data mula sa mga dokumentong ito, ang impormasyon ay kinokopya sa espesyal na idinisenyong mga form ng accounting, ang nilalaman nito ay tinutukoy sa bawat indibidwal na kaso alinsunod sa mga layunin ng pag-aaral.

Sa kasalukuyan, may kaugnayan sa pagproseso ng makina ng mga resulta ng pagmamasid gamit ang isang computer, maaaring gawing pormal ang mga tanong sa programa , kapag ang mga tanong sa dokumento ng accounting ay inilagay sa anyo ng mga alternatibo (oo, hindi) , o ang mga handa na sagot ay iniaalok, kung saan dapat pumili ng isang tiyak na sagot.

Sa unang yugto ng pag-aaral sa istatistika, kasama ang programa ng pagmamasid, isang programa * ng buod ng data na nakuha ay pinagsama-sama, na kinabibilangan ng pagtatatag ng mga prinsipyo ng pagpapangkat, ang pagpili ng mga katangian ng pagpapangkat , pagpapasiya ng mga kumbinasyon ng mga palatandaang ito, pagguhit ng mga layout ng mga talahanayan ng istatistika.

Pangalawang yugto- koleksyon ng istatistikal na materyal (pagmamasid sa istatistika) - binubuo sa pagpaparehistro ng mga indibidwal na kaso ng hindi pangkaraniwang bagay sa ilalim ng pag-aaral at ang mga palatandaan ng accounting na nagpapakilala sa kanila sa mga form ng pagpaparehistro. Bago at sa panahon ng pagganap ng gawaing ito, ang pagtuturo (pasalita o nakasulat) ng mga tagamasid ay isinasagawa, at binibigyan sila ng mga form ng pagpaparehistro.

Sa mga tuntunin ng oras, ang istatistikal na pagmamasid ay maaaring kasalukuyan at isang beses.

Sa kasalukuyang pagmamasid Yu denia ang kababalaghan ay pinag-aaralan para sa ilang hiwalay na tagal ng panahon (linggo, quarter , taon, atbp.) sa pamamagitan ng pang-araw-araw na pagtatala ng phenomenon habang nangyayari ang bawat kaso. Ang isang halimbawa ng isang kasalukuyang obserbasyon ay accounting para sa bilang ng mga kapanganakan , patay, may sakit , pinalabas mula sa ospital, atbp. Isinasaalang-alang nito ang mabilis na pagbabago ng mga phenomena.

Sa minsanang pagmamasid Yu denia ang mga istatistikal na datos ay kinokolekta sa isang tiyak na (kritikal) na punto sa oras. Ang isang beses na mga obserbasyon ay: isang sensus ng populasyon, isang pag-aaral ng pisikal na pag-unlad ng mga bata, accounting para sa mga kama ng ospital para sa mga kabayo ng taon, sertipikasyon ng mga institusyong medikal, atbp. Ang mga preventive examinations ng populasyon ay nabibilang din sa ganitong uri. Ang isang beses na pagpaparehistro ay sumasalamin sa estado ng hindi pangkaraniwang bagay sa oras ng pag-aaral. Ang ganitong uri ng pagmamasid ay ginagamit upang pag-aralan ang mabagal na pagbabago ng mga phenomena.

Ang pagpili ng uri ng obserbasyon sa paglipas ng panahon ay tinutukoy ng layunin at layunin ng pag-aaral. Halimbawa, ang mga katangian ng mga pasyenteng naospital ay maaaring makuha bilang resulta ng kasalukuyang pagpaparehistro ng mga umalis sa ospital (kasalukuyang pagmamasid) o sa pamamagitan ng isang araw na sensus ng mga pasyente sa ospital (isang beses na pagmamasid).

Depende sa pagkakumpleto ng saklaw ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, ang isang tuluy-tuloy at hindi tuloy-tuloy na pag-aaral ay nakikilala.

Sa tuloy-tuloy Pinag-aaralan ng pag-aaral ang lahat ng mga yunit ng pagmamasid na kasama sa populasyon, i.e. pangkalahatang populasyon. Ang isang tuluy-tuloy na pag-aaral ay isinasagawa upang maitaguyod ang ganap na sukat ng hindi pangkaraniwang bagay, halimbawa, ang kabuuang populasyon, ang kabuuang bilang ng mga kapanganakan o pagkamatay, ang kabuuang bilang ng mga kaso ng isang partikular na sakit, atbp. Ang tuluy-tuloy na pamamaraan ay ginagamit din sa mga kaso kung saan ang impormasyon ay kinakailangan para sa pagpapatakbo ng trabaho (account para sa mga nakakahawang sakit , workload ng mga doktor, atbp.)

Sa walang tigil Sinusuri ng pag-aaral ang bahagi lamang ng pangkalahatang populasyon. Ito ay nahahati sa ilang mga uri: palatanungan, monograpiko, pangunahing hanay, pumipili. Ang pinakakaraniwang paraan sa medikal na pananaliksik ay ang sampling method.

Monographic na pamamaraan- nagbibigay ng isang detalyadong paglalarawan ng mga indibidwal na yunit ng populasyon, katangian sa anumang paggalang, at isang malalim, komprehensibong paglalarawan ng mga bagay.

Pangunahing Paraan ng Array- nagsasangkot ng pag-aaral ng mga bagay kung saan ang karamihan ng mga yunit ng pagmamasid ay puro. Ang kawalan ng pamamaraang ito ay ang isang bahagi ng populasyon ay nananatiling natuklasan ng pag-aaral, bagama't maliit ang sukat, ngunit maaaring mag-iba nang malaki mula sa pangunahing hanay.

Paraan ng talatanungan- ito ay ang koleksyon ng mga istatistikal na data gamit ang mga espesyal na idinisenyong questionnaire na tinutugunan sa isang partikular na lupon ng mga tao. Ang pag-aaral na ito ay batay sa prinsipyo ng pagiging kusang-loob, kaya ang pagbabalik ng mga talatanungan ay kadalasang hindi kumpleto. Kadalasan ang mga sagot sa mga tanong na ibinibigay ay nagtataglay ng imprint ng subjectivity at pagkakataon. Ginagamit ang paraang ito upang makakuha ng tinatayang paglalarawan ng kababalaghang pinag-aaralan.

Paraan ng sampling- ay nabawasan sa pag-aaral ng ilang espesyal na napiling bahagi ng mga yunit ng pagmamasid upang makilala ang buong pangkalahatang populasyon. Ang pamamaraang ito ay may bentahe ng pagkuha ng mga resulta na may mataas na antas ng pagiging maaasahan pati na rin ang isang makabuluhang mas mababang gastos. Ang pag-aaral ay gumagamit ng mas maliit na bilang ng mga performer , bukod pa rito, nangangailangan ito ng mas kaunting oras.

Sa mga medikal na istatistika, ang papel at lugar ng paraan ng sampling ay lalong mahusay, dahil ang mga manggagawang medikal ay karaniwang nakikitungo lamang sa isang bahagi ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan: pinag-aaralan nila ang isang pangkat ng mga pasyente na may isang partikular na sakit, sinusuri ang gawain ng mga indibidwal na departamento at medikal. mga institusyon , suriin ang kalidad ng ilang partikular na kaganapan, atbp.

Ayon sa paraan ng pagkuha ng impormasyon sa kurso ng istatistikal na pagmamasid at ang likas na katangian ng pagpapatupad nito, maraming mga uri ang nakikilala:

1) direktang pagmamasid(klinikal na pagsusuri ng mga pasyente , pagsasagawa ng laboratoryo , instrumental na pananaliksik , anthropometric na mga sukat, atbp.)

2) mga pamamaraang sosyolohikal: paraan ng pakikipanayam (face-to-face survey), pagtatanong (correspondence survey - anonymous o non-anonymous), atbp.;

3) dokumentaryo na pananaliksik a nie(kopya ng impormasyon mula sa accounting at pag-uulat ng mga medikal na dokumento, impormasyon mula sa mga opisyal na istatistika ng mga institusyon at organisasyon.)

Ikatlong yugto- pagpapangkat at buod ng materyal - nagsisimula sa pagsuri at paglilinaw sa bilang ng mga obserbasyon , pagkakumpleto at kawastuhan ng impormasyong natanggap , pagtukoy at pag-aalis ng mga error, mga duplicate na tala, atbp.

Para sa tamang pag-unlad ng materyal, ginagamit ang pag-encrypt ng mga pangunahing dokumento ng accounting. , mga. pagtatalaga ng bawat tampok at pangkat nito na may tanda - alpabeto o numeric. Ang pag-encrypt ay isang pamamaraan , nagpapadali at nagpapabilis ng pag-unlad ng materyal , pagpapabuti ng kalidad, katumpakan ng pag-unlad. Ang mga cipher - mga simbolo - ay binuo nang arbitraryo. Kapag nag-diagnose ng coding, inirerekumenda na gamitin ang internasyonal na nomenclature at pag-uuri ng mga sakit; kapag nagko-coding ng mga propesyon - isang diksyunaryo ng mga propesyon.

Ang bentahe ng pag-encrypt ay, kung kinakailangan, pagkatapos ng pagtatapos ng pangunahing pag-unlad, maaari kang bumalik sa materyal para sa pag-unlad upang linawin ang mga bagong relasyon at dependency. Ang naka-encrypt na materyal sa accounting ay ginagawang mas madali at mas mabilis , kaysa sa hindi naka-encrypt. Pagkatapos suriin, ang mga tampok ay pinagsama-sama.

pagpapangkat- paghahati ng kabuuan ng pinag-aralan na data sa homogenous , tipikal na mga pangkat ayon sa mga pinaka makabuluhang tampok. Ang pagpapangkat ay maaaring isagawa sa qualitative at quantitative grounds. Ang pagpili ng tampok na pagpapangkat ay nakasalalay sa katangian ng pinag-aralan na populasyon at ang mga layunin ng pag-aaral.

Isinasagawa ang typological grouping ayon sa qualitative (descriptive, attributive) feature, halimbawa, ayon sa kasarian , propesyon, mga grupo ng sakit, kalubhaan ng kurso ng sakit, mga komplikasyon pagkatapos ng operasyon, atbp.

Ang pagpapangkat sa pamamagitan ng quantitative (variation) na mga feature ay isinasagawa batay sa numerical size ng feature , Halimbawa , ayon sa edad , ang tagal ng sakit, ang tagal ng paggamot, atbp. Ang dami ng pagpapangkat ay nangangailangan ng isang solusyon sa tanong ng laki ng pagitan ng pagpapangkat: ang pagitan ay maaaring pantay, at sa ilang mga kaso - hindi pantay, kahit na isama ang tinatawag na bukas na mga grupo.

Halimbawa , kapag nagpangkat ayon sa edad, maaaring matukoy ang mga bukas na grupo: hanggang 1 taon . 50 taon at mas matanda.

Kapag tinutukoy ang bilang ng mga grupo, magpatuloy mula sa layunin at layunin ng pag-aaral. Kinakailangan na maihayag ng mga pagpapangkat ang mga pattern ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan. Ang isang malaking bilang ng mga grupo ay maaaring humantong sa labis na pagdurog ng materyal, hindi kinakailangang pagdedetalye. Ang isang maliit na bilang ng mga grupo ay humahantong sa pagkubli ng mga katangiang katangian.

Matapos ang pagpapangkat ng materyal, magpatuloy sa buod.

Sa vodka- pangkalahatan ng mga nakahiwalay na kaso , natanggap bilang isang resulta ng isang istatistikal na pag-aaral, sa ilang mga grupo, ang kanilang pagkalkula at pagsasama sa mga talahanayan ng layout.

Ang isang buod ng istatistikal na materyal ay isinasagawa gamit ang mga istatistikal na talahanayan. mesa , hindi napuno ng mga numero , tinatawag na layout.

Ang mga talahanayan ng istatistika ay nakalista , kronolohikal, teritoryo.

Ang talahanayan ay may paksa at panaguri. Ang istatistikal na paksa ay karaniwang inilalagay sa mga pahalang na linya sa kaliwang bahagi ng talahanayan at sumasalamin sa pangunahing, pangunahing tampok. Ang istatistikal na predicate ay inilalagay mula kaliwa hanggang kanan kasama ang mga patayong hanay at sumasalamin sa mga karagdagang tampok ng accounting.

Ang mga talahanayan ng istatistika ay nahahati sa simple , pangkat at kumbinasyon.

AT mga simpleng mesa ipinakita ang numerical distribution ng materyal ayon sa isang katangian , mga bahaging bumubuo nito (Talahanayan 1). Ang isang simpleng talahanayan ay karaniwang naglalaman ng isang simpleng listahan o buod ng kabuuan ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan.

Talahanayan 1

Distribusyon ng mga patay sa N. ospital ayon sa edad

AT mga talahanayan ng pangkat nagpapakita ng kumbinasyon ng dalawang palatandaan na may kaugnayan sa isa't isa (Talahanayan 2).

talahanayan 2

Pamamahagi ng mga patay sa N. ospital ayon sa kasarian at edad

AT pagsamahin a qi tungkol sa ang mga talahanayang ito ibinibigay ang pamamahagi ng materyal ayon sa tatlo o higit pang magkakaugnay na katangian (Talahanayan 3).

Talahanayan 3

Pamamahagi ng mga pagkamatay sa N. ospital na may iba't ibang sakit ayon sa edad at kasarian

Diagnosis ng pinagbabatayan na sakit Edad
0-14 15-19 20-39 40-59 60 at > Kabuuan
m mabuti m mabuti m mabuti m mabuti m mabuti m mabuti m+f
Mga sakit sa sistema ng sirkulasyon. - - - -
Pinsala at pagkalason - - -
kalungkutan. mga neoplasma. - - - - - -
Iba pang zab. - - - -
Nagkasakit ang lahat. - -

Kapag nag-compile ng mga talahanayan, ang ilang mga kinakailangan ay dapat matugunan:

Ang bawat talahanayan ay dapat magkaroon ng isang pamagat na nagpapakita ng nilalaman nito;

Sa loob ng talahanayan, ang lahat ng mga column ay dapat ding magkaroon ng malinaw, maigsi na mga pamagat;

Kapag pinupunan ang talahanayan, ang lahat ng mga cell ng talahanayan ay dapat maglaman ng kaukulang numerical data. Ang mga cell ng talahanayan na nananatiling blangko dahil sa kawalan ng kumbinasyong ito ay tinatanggal ("-"), at sa kawalan ng impormasyon sa cell, "n.s." o "...";

Matapos punan ang talahanayan sa ibabang pahalang na hilera at sa huling patayong hanay sa kanan, ang mga resulta ng mga patayong hanay at pahalang na linya ay ibinubuod.

Ang mga talahanayan ay dapat na may iisang sequential numbering.

Sa mga pag-aaral na may maliit na bilang ng mga obserbasyon, ang pagbubuod ay ginagawa nang manu-mano. Ang lahat ng mga dokumento sa accounting ay nabubulok sa mga grupo alinsunod sa sign code. Susunod, ang data ay kinakalkula at naitala sa kaukulang cell ng talahanayan.

Sa kasalukuyan, malawakang ginagamit ang mga computer sa pag-uuri at pagbubuod ng materyal. . na nagpapahintulot hindi lamang pagbukud-bukurin ang materyal ayon sa pinag-aralan na mga katangian , ngunit gawin ang mga kalkulasyon.

Ikaapat na yugto- istatistikal na pagsusuri - ay isang mahalagang yugto ng pag-aaral. Sa yugtong ito, ang pagkalkula ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig (dalas , mga istruktura , ang average na laki ng phenomenon sa ilalim ng pag-aaral), ang kanilang graphic na representasyon ay ibinigay , dynamics , mga uso, ang mga koneksyon sa pagitan ng mga phenomena ay itinatag . ibinibigay ang mga pagtataya, atbp. Ang pagsusuri ay nagsasangkot ng interpretasyon ng data na nakuha, ang pagtatasa ng pagiging maaasahan ng mga resulta ng pag-aaral. Sa konklusyon, ang mga konklusyon ay iginuhit.

Ikalimang yugto- Ang pagproseso ng panitikan ay pinal. Kabilang dito ang pagsasapinal ng mga resulta ng isang istatistikal na pag-aaral. Ang mga resulta ay maaaring iharap sa anyo ng isang artikulo, ulat, ulat , disertasyon, atbp. Mayroong ilang mga kinakailangan para sa bawat uri ng disenyo , na dapat obserbahan sa literary processing ng mga resulta ng isang statistical study.

Ang mga resulta ng medikal at istatistikal na pananaliksik ay ipinakilala sa pagsasanay sa pangangalagang pangkalusugan. Ang iba't ibang mga opsyon para sa paggamit ng mga resulta ng pag-aaral ay posible: pamilyar sa mga resulta ng malawak na madla ng mga medikal at siyentipikong manggagawa; paghahanda ng mga dokumentong nakapagtuturo at pamamaraan; pagbabalangkas ng panukalang rasyonalisasyon at iba pa.

Upang makakuha ng ideya tungkol sa isang partikular na kababalaghan, upang makagawa ng mga konklusyon, kinakailangan na magsagawa ng isang pag-aaral sa istatistika. Ang paksa ng istatistikal na pananaliksik sa pangangalagang pangkalusugan at gamot ay maaaring ang kalusugan ng populasyon, ang organisasyon ng pangangalagang medikal, iba't ibang mga seksyon ng mga aktibidad ng mga institusyong medikal, mga kadahilanan sa kapaligiran na nakakaapekto sa estado ng kalusugan.

Ang pamamaraang pagkakasunod-sunod ng pagsasagawa ng isang istatistikal na pag-aaral ay binubuo ng ilang mga yugto.

Stage 1. Pagbuo ng plano at programa ng pananaliksik.

Stage 2. Koleksyon ng materyal (pagmamasid sa istatistika).

Stage 3. Pag-unlad ng materyal, pagpapangkat ng istatistika at buod

Stage 4. Pagsusuri ng istatistika ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, pagbabalangkas ng mga konklusyon.

Stage 5 Pampanitikan na pagproseso at paglalahad ng mga resulta.

Sa pagkumpleto ng istatistikal na pag-aaral, ang mga rekomendasyon at mga desisyon sa pamamahala ay binuo, ang mga resulta ng pag-aaral ay isinasabuhay, at ang kahusayan ay sinusuri.

Sa pagsasagawa ng isang istatistikal na pag-aaral, ang pinakamahalagang elemento ay ang pagsunod sa isang mahigpit na pagkakasunod-sunod sa pagpapatupad ng mga yugtong ito.

Unang yugto istatistikal na pananaliksik - pagguhit ng isang plano at programa - ay paghahanda, kung saan ang layunin at layunin ng pag-aaral ay natutukoy, ang isang plano at programa ng pananaliksik ay iginuhit, ang isang programa para sa pagbubuod ng istatistikal na materyal ay binuo at ang mga isyu sa organisasyon ay nalutas.

Kapag nagsisimula ng isang istatistikal na pag-aaral, kinakailangan na tumpak at malinaw na bumalangkas ng layunin at layunin ng pag-aaral, upang pag-aralan ang literatura sa paksang ito.

Tinutukoy ng layunin ang pangunahing direksyon ng pananaliksik at, bilang panuntunan, hindi lamang teoretikal, kundi praktikal din. Ang layunin ay nabuo nang malinaw, malinaw, hindi malabo.

Upang ibunyag ang layunin, tinukoy ang mga gawain sa pananaliksik.

Ang isang mahalagang aspeto ng yugto ng paghahanda ay ang pagbuo ng isang plano ng organisasyon. Ang plano ng organisasyon ng pag-aaral ay nagbibigay para sa kahulugan ng lugar (mga hangganan ng administratibo-teritoryo ng pagmamasid), oras (mga tiyak na termino para sa pagpapatupad ng pagmamasid, pag-unlad at pagsusuri ng materyal) at ang paksa ng pag-aaral (mga organizer, performers, methodological at organizational leadership, research funding sources).

Pl a n pananaliksik d ov a nia kasama ang:

Kahulugan ng bagay ng pag-aaral (populasyon ng istatistika);

Ang saklaw ng pag-aaral (continuous, non-continuous);

Mga uri (kasalukuyan, isang beses);

Mga paraan upang mangolekta ng istatistikal na impormasyon. Programa ng pananaliksik kasama ang:

Kahulugan ng yunit ng pagmamasid;

Listahan ng mga tanong (mga palatandaan ng accounting) na irerehistro kaugnay ng bawat yunit ng pagmamasid*

Pagbuo ng isang indibidwal na accounting (pagpaparehistro) na form na may listahan ng mga tanong at tampok na itatala;

Pagbuo ng mga layout ng talahanayan, kung saan ipinasok ang mga resulta ng pag-aaral.

Para sa bawat yunit ng pagmamasid, isang hiwalay na form ang pinupunan, naglalaman ito ng bahagi ng pasaporte, malinaw na binabalangkas ang mga tanong ng programa, ilagay sa isang tiyak na pagkakasunud-sunod, at ang petsa ng pagpuno ng dokumento.

Bilang mga form ng accounting, maaaring gamitin ang mga medikal na form ng accounting na ginagamit sa pagsasanay ng mga institusyong medikal.

Ang iba pang mga dokumentong medikal (mga kasaysayan ng kaso, at mga indibidwal na kard ng isang outpatient, ang kasaysayan ng pag-unlad ng bata, ang kasaysayan ng panganganak), mga anyo ng pag-uulat ng mga institusyong medikal, atbp. ay maaaring magsilbing mga mapagkukunan ng impormasyon.

Upang paganahin ang istatistikal na pag-unlad ng data mula sa mga dokumentong ito, ang impormasyon ay kinokopya sa espesyal na idinisenyong mga form ng accounting, ang nilalaman nito ay tinutukoy sa bawat indibidwal na kaso alinsunod sa mga layunin ng pag-aaral.

Sa kasalukuyan, may kaugnayan sa pagproseso ng makina ng mga resulta ng pagmamasid gamit ang isang computer, maaaring gawing pormal ang mga tanong sa programa , kapag ang mga tanong sa dokumento ng accounting ay inilagay sa anyo ng mga alternatibo (oo, hindi) , o ang mga handa na sagot ay iniaalok, kung saan dapat pumili ng isang tiyak na sagot.

Sa unang yugto ng pag-aaral sa istatistika, kasama ang programa ng pagmamasid, isang programa * ng buod ng data na nakuha ay pinagsama-sama, na kinabibilangan ng pagtatatag ng mga prinsipyo ng pagpapangkat, ang pagpili ng mga katangian ng pagpapangkat , pagpapasiya ng mga kumbinasyon ng mga palatandaang ito, pagguhit ng mga layout ng mga talahanayan ng istatistika.

Pangalawang yugto- koleksyon ng istatistikal na materyal (pagmamasid sa istatistika) - binubuo sa pagpaparehistro ng mga indibidwal na kaso ng hindi pangkaraniwang bagay sa ilalim ng pag-aaral at ang mga palatandaan ng accounting na nagpapakilala sa kanila sa mga form ng pagpaparehistro. Bago at sa panahon ng pagganap ng gawaing ito, ang pagtuturo (pasalita o nakasulat) ng mga tagamasid ay isinasagawa, at binibigyan sila ng mga form ng pagpaparehistro.

Sa mga tuntunin ng oras, ang istatistikal na pagmamasid ay maaaring kasalukuyan at isang beses.

Sa kasalukuyang pagmamasid Yu denia ang kababalaghan ay pinag-aaralan para sa ilang hiwalay na tagal ng panahon (linggo, quarter , taon, atbp.) sa pamamagitan ng pang-araw-araw na pagtatala ng phenomenon habang nangyayari ang bawat kaso. Ang isang halimbawa ng isang kasalukuyang obserbasyon ay accounting para sa bilang ng mga kapanganakan , patay, may sakit , pinalabas mula sa ospital, atbp. Isinasaalang-alang nito ang mabilis na pagbabago ng mga phenomena.

Sa minsanang pagmamasid Yu denia ang mga istatistikal na datos ay kinokolekta sa isang tiyak na (kritikal) na punto sa oras. Ang isang beses na mga obserbasyon ay: isang sensus ng populasyon, isang pag-aaral ng pisikal na pag-unlad ng mga bata, accounting para sa mga kama ng ospital para sa mga kabayo ng taon, sertipikasyon ng mga institusyong medikal, atbp. Ang mga preventive examinations ng populasyon ay nabibilang din sa ganitong uri. Ang isang beses na pagpaparehistro ay sumasalamin sa estado ng hindi pangkaraniwang bagay sa oras ng pag-aaral. Ang ganitong uri ng pagmamasid ay ginagamit upang pag-aralan ang mabagal na pagbabago ng mga phenomena.

Ang pagpili ng uri ng obserbasyon sa paglipas ng panahon ay tinutukoy ng layunin at layunin ng pag-aaral. Halimbawa, ang mga katangian ng mga pasyenteng naospital ay maaaring makuha bilang resulta ng kasalukuyang pagpaparehistro ng mga umalis sa ospital (kasalukuyang pagmamasid) o sa pamamagitan ng isang araw na sensus ng mga pasyente sa ospital (isang beses na pagmamasid).

Depende sa pagkakumpleto ng saklaw ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, ang isang tuluy-tuloy at hindi tuloy-tuloy na pag-aaral ay nakikilala.

Sa tuloy-tuloy Pinag-aaralan ng pag-aaral ang lahat ng mga yunit ng pagmamasid na kasama sa populasyon, i.e. pangkalahatang populasyon. Ang isang tuluy-tuloy na pag-aaral ay isinasagawa upang maitaguyod ang ganap na sukat ng hindi pangkaraniwang bagay, halimbawa, ang kabuuang populasyon, ang kabuuang bilang ng mga kapanganakan o pagkamatay, ang kabuuang bilang ng mga kaso ng isang partikular na sakit, atbp. Ang tuluy-tuloy na pamamaraan ay ginagamit din sa mga kaso kung saan ang impormasyon ay kinakailangan para sa pagpapatakbo ng trabaho (account para sa mga nakakahawang sakit , workload ng mga doktor, atbp.)

Sa walang tigil Sinusuri ng pag-aaral ang bahagi lamang ng pangkalahatang populasyon. Ito ay nahahati sa ilang mga uri: palatanungan, monograpiko, pangunahing hanay, pumipili. Ang pinakakaraniwang paraan sa medikal na pananaliksik ay ang sampling method.

Monographic na pamamaraan- nagbibigay ng isang detalyadong paglalarawan ng mga indibidwal na yunit ng populasyon, katangian sa anumang paggalang, at isang malalim, komprehensibong paglalarawan ng mga bagay.

Pangunahing Paraan ng Array- nagsasangkot ng pag-aaral ng mga bagay kung saan ang karamihan ng mga yunit ng pagmamasid ay puro. Ang kawalan ng pamamaraang ito ay ang isang bahagi ng populasyon ay nananatiling natuklasan ng pag-aaral, bagama't maliit ang sukat, ngunit maaaring mag-iba nang malaki mula sa pangunahing hanay.

Paraan ng talatanungan- ito ay ang koleksyon ng mga istatistikal na data gamit ang mga espesyal na idinisenyong questionnaire na tinutugunan sa isang partikular na lupon ng mga tao. Ang pag-aaral na ito ay batay sa prinsipyo ng pagiging kusang-loob, kaya ang pagbabalik ng mga talatanungan ay kadalasang hindi kumpleto. Kadalasan ang mga sagot sa mga tanong na ibinibigay ay nagtataglay ng imprint ng subjectivity at pagkakataon. Ginagamit ang paraang ito upang makakuha ng tinatayang paglalarawan ng kababalaghang pinag-aaralan.

Paraan ng sampling- ay nabawasan sa pag-aaral ng ilang espesyal na napiling bahagi ng mga yunit ng pagmamasid upang makilala ang buong pangkalahatang populasyon. Ang pamamaraang ito ay may bentahe ng pagkuha ng mga resulta na may mataas na antas ng pagiging maaasahan pati na rin ang isang makabuluhang mas mababang gastos. Ang pag-aaral ay gumagamit ng mas maliit na bilang ng mga performer , bukod pa rito, nangangailangan ito ng mas kaunting oras.

Sa mga medikal na istatistika, ang papel at lugar ng paraan ng sampling ay lalong mahusay, dahil ang mga manggagawang medikal ay karaniwang nakikitungo lamang sa isang bahagi ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan: pinag-aaralan nila ang isang pangkat ng mga pasyente na may isang partikular na sakit, sinusuri ang gawain ng mga indibidwal na departamento at medikal. mga institusyon , suriin ang kalidad ng ilang partikular na kaganapan, atbp.

Ayon sa paraan ng pagkuha ng impormasyon sa kurso ng istatistikal na pagmamasid at ang likas na katangian ng pagpapatupad nito, maraming mga uri ang nakikilala:

1) direktang pagmamasid(klinikal na pagsusuri ng mga pasyente , pagsasagawa ng laboratoryo , instrumental na pananaliksik , anthropometric na mga sukat, atbp.)

2) mga pamamaraang sosyolohikal: paraan ng pakikipanayam (face-to-face survey), pagtatanong (correspondence survey - anonymous o non-anonymous), atbp.;

3) dokumentaryo na pananaliksik a nie(kopya ng impormasyon mula sa accounting at pag-uulat ng mga medikal na dokumento, impormasyon mula sa mga opisyal na istatistika ng mga institusyon at organisasyon.)

Ikatlong yugto- pagpapangkat at buod ng materyal - nagsisimula sa pagsuri at paglilinaw sa bilang ng mga obserbasyon , pagkakumpleto at kawastuhan ng impormasyong natanggap , pagtukoy at pag-aalis ng mga error, mga duplicate na tala, atbp.

Para sa tamang pag-unlad ng materyal, ginagamit ang pag-encrypt ng mga pangunahing dokumento ng accounting. , mga. pagtatalaga ng bawat tampok at pangkat nito na may tanda - alpabeto o numeric. Ang pag-encrypt ay isang pamamaraan , nagpapadali at nagpapabilis ng pag-unlad ng materyal , pagpapabuti ng kalidad, katumpakan ng pag-unlad. Ang mga cipher - mga simbolo - ay binuo nang arbitraryo. Kapag nag-diagnose ng coding, inirerekumenda na gamitin ang internasyonal na nomenclature at pag-uuri ng mga sakit; kapag nagko-coding ng mga propesyon - isang diksyunaryo ng mga propesyon.

Ang bentahe ng pag-encrypt ay, kung kinakailangan, pagkatapos ng pagtatapos ng pangunahing pag-unlad, maaari kang bumalik sa materyal para sa pag-unlad upang linawin ang mga bagong relasyon at dependency. Ang naka-encrypt na materyal sa accounting ay ginagawang mas madali at mas mabilis , kaysa sa hindi naka-encrypt. Pagkatapos suriin, ang mga tampok ay pinagsama-sama.

pagpapangkat- paghahati ng kabuuan ng pinag-aralan na data sa homogenous , tipikal na mga pangkat ayon sa mga pinaka makabuluhang tampok. Ang pagpapangkat ay maaaring isagawa sa qualitative at quantitative grounds. Ang pagpili ng tampok na pagpapangkat ay nakasalalay sa katangian ng pinag-aralan na populasyon at ang mga layunin ng pag-aaral.

Isinasagawa ang typological grouping ayon sa qualitative (descriptive, attributive) feature, halimbawa, ayon sa kasarian , propesyon, mga grupo ng sakit, kalubhaan ng kurso ng sakit, mga komplikasyon pagkatapos ng operasyon, atbp.

Ang pagpapangkat sa pamamagitan ng quantitative (variation) na mga feature ay isinasagawa batay sa numerical size ng feature , Halimbawa , ayon sa edad , ang tagal ng sakit, ang tagal ng paggamot, atbp. Ang dami ng pagpapangkat ay nangangailangan ng isang solusyon sa tanong ng laki ng pagitan ng pagpapangkat: ang pagitan ay maaaring pantay, at sa ilang mga kaso - hindi pantay, kahit na isama ang tinatawag na bukas na mga grupo.

Halimbawa , kapag nagpangkat ayon sa edad, maaaring matukoy ang mga bukas na grupo: hanggang 1 taon . 50 taon at mas matanda.

Kapag tinutukoy ang bilang ng mga grupo, magpatuloy mula sa layunin at layunin ng pag-aaral. Kinakailangan na maihayag ng mga pagpapangkat ang mga pattern ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan. Ang isang malaking bilang ng mga grupo ay maaaring humantong sa labis na pagdurog ng materyal, hindi kinakailangang pagdedetalye. Ang isang maliit na bilang ng mga grupo ay humahantong sa pagkubli ng mga katangiang katangian.

Matapos ang pagpapangkat ng materyal, magpatuloy sa buod.

Sa vodka- pangkalahatan ng mga nakahiwalay na kaso , natanggap bilang isang resulta ng isang istatistikal na pag-aaral, sa ilang mga grupo, ang kanilang pagkalkula at pagsasama sa mga talahanayan ng layout.

Ang isang buod ng istatistikal na materyal ay isinasagawa gamit ang mga istatistikal na talahanayan. mesa , hindi napuno ng mga numero , tinatawag na layout.

Ang mga talahanayan ng istatistika ay nakalista , kronolohikal, teritoryo.

Ang talahanayan ay may paksa at panaguri. Ang istatistikal na paksa ay karaniwang inilalagay sa mga pahalang na linya sa kaliwang bahagi ng talahanayan at sumasalamin sa pangunahing, pangunahing tampok. Ang istatistikal na predicate ay inilalagay mula kaliwa hanggang kanan kasama ang mga patayong hanay at sumasalamin sa mga karagdagang tampok ng accounting.

Ang mga talahanayan ng istatistika ay nahahati sa simple , pangkat at kumbinasyon.

AT mga simpleng mesa ipinakita ang numerical distribution ng materyal ayon sa isang katangian , mga bahaging bumubuo nito (Talahanayan 1). Ang isang simpleng talahanayan ay karaniwang naglalaman ng isang simpleng listahan o buod ng kabuuan ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan.

Talahanayan 1

Distribusyon ng mga patay sa N. ospital ayon sa edad

AT mga talahanayan ng pangkat nagpapakita ng kumbinasyon ng dalawang palatandaan na may kaugnayan sa isa't isa (Talahanayan 2).

talahanayan 2

Pamamahagi ng mga patay sa N. ospital ayon sa kasarian at edad

AT pagsamahin a qi tungkol sa ang mga talahanayang ito ibinibigay ang pamamahagi ng materyal ayon sa tatlo o higit pang magkakaugnay na katangian (Talahanayan 3).

Talahanayan 3

Pamamahagi ng mga pagkamatay sa N. ospital na may iba't ibang sakit ayon sa edad at kasarian

Diagnosis ng pinagbabatayan na sakit Edad
0-14 15-19 20-39 40-59 60 at > Kabuuan
m mabuti m mabuti m mabuti m mabuti m mabuti m mabuti m+f
Mga sakit sa sistema ng sirkulasyon. - - - -
Pinsala at pagkalason - - -
kalungkutan. mga neoplasma. - - - - - -
Iba pang zab. - - - -
Nagkasakit ang lahat. - -

Kapag nag-compile ng mga talahanayan, ang ilang mga kinakailangan ay dapat matugunan:

Ang bawat talahanayan ay dapat magkaroon ng isang pamagat na nagpapakita ng nilalaman nito;

Sa loob ng talahanayan, ang lahat ng mga column ay dapat ding magkaroon ng malinaw, maigsi na mga pamagat;

Kapag pinupunan ang talahanayan, ang lahat ng mga cell ng talahanayan ay dapat maglaman ng kaukulang numerical data. Ang mga cell ng talahanayan na nananatiling blangko dahil sa kawalan ng kumbinasyong ito ay tinatanggal ("-"), at sa kawalan ng impormasyon sa cell, "n.s." o "...";

Matapos punan ang talahanayan sa ibabang pahalang na hilera at sa huling patayong hanay sa kanan, ang mga resulta ng mga patayong hanay at pahalang na linya ay ibinubuod.

Ang mga talahanayan ay dapat na may iisang sequential numbering.

Sa mga pag-aaral na may maliit na bilang ng mga obserbasyon, ang pagbubuod ay ginagawa nang manu-mano. Ang lahat ng mga dokumento sa accounting ay nabubulok sa mga grupo alinsunod sa sign code. Susunod, ang data ay kinakalkula at naitala sa kaukulang cell ng talahanayan.

Sa kasalukuyan, malawakang ginagamit ang mga computer sa pag-uuri at pagbubuod ng materyal. . na nagpapahintulot hindi lamang pagbukud-bukurin ang materyal ayon sa pinag-aralan na mga katangian , ngunit gawin ang mga kalkulasyon.

Ikaapat na yugto- istatistikal na pagsusuri - ay isang mahalagang yugto ng pag-aaral. Sa yugtong ito, ang pagkalkula ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig (dalas , mga istruktura , ang average na laki ng phenomenon sa ilalim ng pag-aaral), ang kanilang graphic na representasyon ay ibinigay , dynamics , mga uso, ang mga koneksyon sa pagitan ng mga phenomena ay itinatag . ibinibigay ang mga pagtataya, atbp. Ang pagsusuri ay nagsasangkot ng interpretasyon ng data na nakuha, ang pagtatasa ng pagiging maaasahan ng mga resulta ng pag-aaral. Sa konklusyon, ang mga konklusyon ay iginuhit.

Ikalimang yugto- Ang pagproseso ng panitikan ay pinal. Kabilang dito ang pagsasapinal ng mga resulta ng isang istatistikal na pag-aaral. Ang mga resulta ay maaaring iharap sa anyo ng isang artikulo, ulat, ulat , disertasyon, atbp. Mayroong ilang mga kinakailangan para sa bawat uri ng disenyo , na dapat obserbahan sa literary processing ng mga resulta ng isang statistical study.

Ang mga resulta ng medikal at istatistikal na pananaliksik ay ipinakilala sa pagsasanay sa pangangalagang pangkalusugan. Ang iba't ibang mga opsyon para sa paggamit ng mga resulta ng pag-aaral ay posible: pamilyar sa mga resulta ng malawak na madla ng mga medikal at siyentipikong manggagawa; paghahanda ng mga dokumentong nakapagtuturo at pamamaraan; pagbabalangkas ng panukalang rasyonalisasyon at iba pa.

MGA HALAGANG ISTATISTIKA

Para sa isang paghahambing na pagsusuri ng istatistikal na data, ginagamit ang mga istatistikal na halaga: ganap , kamag-anak , daluyan.

Mga ganap na halaga

Ang mga ganap na halaga na nakuha sa mga talahanayan ng buod sa panahon ng istatistikal na pag-aaral ay sumasalamin sa ganap na laki ng hindi pangkaraniwang bagay (bilang ng mga pasilidad sa pangangalagang pangkalusugan, bilang ng mga kama sa ospital, populasyon , ang bilang ng mga namatay, ipinanganak, nagkasakit, atbp.). Ang ilang mga pag-aaral sa istatistika ay nagtatapos sa pagkuha ng mga ganap na halaga. Sa ilang mga kaso, maaari silang magamit upang pag-aralan ang hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan. , Halimbawa , kapag nag-aaral ng mga bihirang phenomena , kung kinakailangan, alamin ang eksaktong ganap na sukat ng hindi pangkaraniwang bagay , kung kinakailangan, bigyang-pansin ang mga indibidwal na kaso ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, atbp. Sa isang maliit na bilang ng mga obserbasyon , sa kaso kung kailan hindi kinakailangan upang matukoy ang pagiging regular , maaari ding gamitin ang absolute numbers.

Sa isang makabuluhang proporsyon ng mga kaso, ang mga ganap na halaga ay hindi maaaring gamitin para sa paghahambing sa data mula sa iba pang mga pag-aaral. Para dito, ginagamit ang mga kamag-anak at average na halaga.

Mga kamag-anak na halaga

Mga kamag-anak na halaga (mga tagapagpahiwatig , coefficients) ay nakuha bilang isang resulta ng ratio ng isang ganap na halaga sa isa pa. Ang pinakakaraniwang ginagamit na mga tagapagpahiwatig ay: , malawak, ratios , visibility.

Intensive- mga tagapagpahiwatig ng dalas , intensity, prevalence ng phenomenon sa kapaligiran , paggawa ng hindi pangkaraniwang bagay na ito. Sa pangangalagang pangkalusugan, pinag-aaralan ang morbidity , mortalidad , kapansanan, rate ng kapanganakan at iba pang mga tagapagpahiwatig ng kalusugan ng populasyon. Miyerkules , kung saan nagaganap ang mga proseso ay ang populasyon sa kabuuan o ang mga indibidwal na grupo nito (edad, kasarian, panlipunan , propesyonal, atbp.). Sa mga medikal-statistical na pag-aaral, ang isang phenomenon ay, kumbaga, isang produkto ng kapaligiran. Halimbawa , populasyon (kapaligiran) at may sakit (phenomenon); may sakit (environment) at patay (phenomenon), atbp.

Ang halaga ng base ay pinili alinsunod sa halaga ng tagapagpahiwatig - sa pamamagitan ng 100, 1000, 10000, 100000, depende dito, ang tagapagpahiwatig ay ipinahayag bilang isang porsyento , ppm , prodecimille, prosantimille.

Ang intensive indicator ay kinakalkula tulad ng sumusunod: halimbawa, sa Iran noong 1995. 67283 libong mga naninirahan ang nabuhay, 380200 katao ang namatay sa taon.

Ang mga intensive indicator ay maaaring pangkalahatan at espesyal.

Ang mga pangkalahatang intensive indicator ay nagpapakilala sa kababalaghan sa kabuuan . Halimbawa , kabuuang fertility rate , dami ng namamatay, morbidity, na kinakalkula para sa buong populasyon ng administratibong teritoryo.

Ang mga espesyal na intensive indicator (ayon sa grupo) ay ginagamit upang makilala ang dalas ng phenomenon sa iba't ibang grupo (morbidity ayon sa kasarian, edad , namamatay sa mga batang wala pang 1 taong gulang , lethality para sa mga indibidwal na nosological Forms, atbp.).

Ang mga intensive indicator ay ginagamit: upang matukoy ang antas . mga frequency , pagkalat ng hindi pangkaraniwang bagay; upang ihambing ang dalas ng hindi pangkaraniwang bagay sa dalawang magkaibang populasyon; para sa pag-aaral ng mga pagbabago sa dalas ng phenomenon sa dynamics.

malawak- Ang mga tagapagpahiwatig ng tiyak na gravity, istraktura, ay nagpapakilala sa pamamahagi ng hindi pangkaraniwang bagay sa mga bahagi ng nasasakupan nito, ang panloob na istraktura nito. Ang mga malawak na tagapagpahiwatig ay kinakalkula sa pamamagitan ng ratio ng bahagi ng phenomenon sa kabuuan at ipinahayag sa mga porsyento o fraction ng isang yunit.

Ang malawak na tagapagpahiwatig ay kinakalkula tulad ng sumusunod: halimbawa, sa Greece noong 1997 mayroong 719 na ospital, kabilang ang 214 na pangkalahatang ospital.

Ang mga malawak na tagapagpahiwatig ay ginagamit upang matukoy ang istraktura ng hindi pangkaraniwang bagay at isang paghahambing na pagtatasa ng ratio ng mga bahaging bumubuo nito. Ang mga malawak na tagapagpahiwatig ay palaging magkakaugnay, dahil ang kanilang kabuuan ay palaging katumbas ng 100 porsyento: halimbawa, kapag pinag-aaralan ang istraktura ng morbidity, ang proporsyon ng isang indibidwal na sakit ay maaaring tumaas sa tunay na paglaki nito; sa parehong antas, kung ang bilang ng iba pang mga sakit ay nabawasan; na may pagbaba sa bilang ng sakit na ito , kung ang pagbaba sa bilang ng iba pang mga sakit ay nangyayari sa mas mabilis na rate.

Mga ratio- kumakatawan sa ratio ng dalawang independyente, independiyente sa bawat isa , qualitatively iba't ibang mga halaga. Kasama sa mga tagapagpahiwatig ng ugnayan ang mga tagapagpahiwatig ng pagkakaloob ng populasyon sa mga doktor, manggagawang paramedikal, kama sa ospital, atbp.

Ang ratio ay kinakalkula tulad ng sumusunod: halimbawa, sa Lebanon, na may populasyon na 3,789 libong mga naninirahan, 3,941 na mga doktor ang nagtrabaho sa mga institusyong medikal noong 1996.

visibility- ay ginagamit para sa layunin ng isang mas nakikita at naa-access na paghahambing ng mga istatistikal na halaga. Nagbibigay ang mga sukatan ng visualization ng isang maginhawang paraan upang i-convert ang ganap, kamag-anak, o average na mga halaga sa isang madaling ihambing na Form. Kapag kinakalkula ang mga tagapagpahiwatig na ito, ang isa sa mga inihambing na halaga ay katumbas ng 100 (o 1), at ang natitirang mga halaga ay muling kinakalkula nang naaayon sa numerong ito.

Ang mga indicator ng visibility ay kinakalkula tulad ng sumusunod: halimbawa, ang populasyon ng Jordan ay: noong 1994. - 4275 libong tao, noong 1995 - 4440 libong tao , noong 1996 - 5439 libong tao.

Tagapahiwatig ng kakayahang makita: 1994-100%;

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

Isinasaad ng mga indicator ng visibility kung gaano karaming porsyento o kung gaano karaming beses nagkaroon ng pagtaas o pagbaba sa mga inihambing na halaga. Ang mga visual indicator ay kadalasang ginagamit upang ihambing ang data sa paglipas ng panahon , upang ipakita ang mga pattern ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan sa isang mas visual na anyo.

Kapag gumagamit ng mga kamag-anak na halaga, maaaring gumawa ng ilang mga error. Narito ang mga pinakakaraniwan:

1. Minsan ang isang pagbabago sa dalas ng isang kababalaghan ay hinuhusgahan sa batayan ng malawak na mga tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa istraktura ng kababalaghan, at hindi ang intensity nito.

3. Kapag nagkalkula ng mga espesyal na tagapagpahiwatig, dapat mong piliin ang tamang denominator para sa pagkalkula ng tagapagpahiwatig: halimbawa , ang postoperative mortality rate ay dapat kalkulahin kaugnay ng inoperahan , hindi lahat ng pasyente.

4. Kapag sinusuri ang mga tagapagpahiwatig, ang Time factor ay dapat isaalang-alang:

imposibleng ihambing ang mga tagapagpahiwatig na kinakalkula para sa iba't ibang mga yugto ng panahon: halimbawa, ang rate ng saklaw para sa isang taon at para sa kalahating taon , na maaaring humantong sa maling paghuhusga. 5. Imposibleng ihambing sa isa't isa ang pangkalahatang intensive indicator na kinakalkula mula sa mga set na heterogenous sa komposisyon, dahil ang heterogeneity ng komposisyon ng medium ay maaaring makaapekto sa halaga ng indicator.

Average na mga halaga

Ang mga average na halaga ay nagbibigay ng pangkalahatang katangian ng istatistikal na populasyon ayon sa isang tiyak na nagbabagong katangian ng dami.

Ang average na halaga ay nagpapakilala sa buong serye ng mga obserbasyon na may isang numero, na nagpapahayag ng pangkalahatang sukat ng katangiang pinag-aaralan. Ito ay nag-level out ng mga random na paglihis ng mga indibidwal na obserbasyon at nagbibigay ng isang tipikal na katangian ng isang quantitative na katangian.

Ang isa sa mga kinakailangan kapag nagtatrabaho sa mga average ay ang qualitative homogeneity ng populasyon kung saan ang average ay kinakalkula. Pagkatapos lamang nito ay obhetibong masasalamin ang mga katangiang katangian ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan. Ang pangalawang kinakailangan ay ang average na halaga ay nagpapahayag lamang ng mga tipikal na sukat ng isang katangian kapag ito ay nakabatay sa isang mass generalization ng pinag-aralan na katangian, i.e. kinakalkula sa isang sapat na bilang ng mga obserbasyon.

Ang mga average na halaga ay nakuha mula sa serye ng pamamahagi (serye ng pagkakaiba-iba).

Serye ng pagkakaiba-iba- isang bilang ng mga homogenous na istatistikal na halaga na nagpapakilala sa parehong quantitative accounting attribute, na naiiba sa bawat isa sa kanilang halaga at nakaayos sa isang tiyak na pagkakasunud-sunod (pagbaba o pagtaas).

Ang mga elemento ng serye ng variation ay:

Pagpipilian- v - numerical value ng pinag-aralan na nagbabagong quantitative trait.

Dalas- p (pars) o f (frequency) - ang dalas ng isang variant sa isang serye ng variation, na nagpapakita kung gaano kadalas nangyayari ang isa o isa pang variant sa seryeng ito.

Kabuuang bilang ng mga obserbasyon- n (numerus) - kabuuan ng lahat ng frequency: n=ΣΡ. Kung ang kabuuang bilang ng mga obserbasyon ay higit sa 30, ang sample na istatistika ay itinuturing na malaki; kung ang n ay mas mababa sa o katumbas ng 30, ito ay itinuturing na maliit.

Ang variational series ay hindi nagpapatuloy (discrete), na binubuo ng mga integer, at tuluy-tuloy, kapag ang mga value ng variant ay ipinahayag bilang fractional number. Sa mga putol-putol na hilera, ang magkatabing mga opsyon ay naiiba sa bawat isa sa pamamagitan ng isang integer, halimbawa: ang bilang ng mga pulso, ang bilang ng mga paghinga bawat minuto, ang bilang ng mga araw ng paggamot, atbp. Sa tuloy-tuloy na serye, maaaring mag-iba ang mga opsyon sa pamamagitan ng anumang fractional value ng isa. Ang serye ng pagkakaiba-iba ay may tatlong uri. Simple- isang serye kung saan ang bawat opsyon ay nangyayari nang isang beses, i.e. ang mga frequency ay katumbas ng isa.

O baka Isang serye kung saan nangyayari ang mga variant nang higit sa isang beses.

pinagsama-sama a ny- hilera. kung saan ang mga opsyon ay pinagsama sa mga grupo ayon sa kanilang laki sa loob ng isang tiyak na agwat, na nagpapahiwatig ng dalas ng paglitaw ng lahat ng mga opsyon na kasama sa grupo.

Ginagamit ang isang pinagsama-samang serye ng variational na may malaking bilang ng mga obserbasyon at may sakit na hanay ng matinding mga halaga ng variant.

Ang pagproseso ng variational series ay binubuo sa pagkuha ng mga parameter ng variational series (mean value, standard deviation at average error ng mean value).

Mga uri ng average.

Sa medikal na kasanayan, ang mga sumusunod na average ay kadalasang ginagamit: mode, median, arithmetic mean. Hindi gaanong karaniwang ginagamit ang iba pang mga average: geometric mean (kapag pinoproseso ang mga resulta ng titration ng antibodies, toxins, bakuna); root mean square (kapag tinutukoy ang average na diameter ng isang seksyon ng mga cell, ang mga resulta ng mga pagsusuri sa immunological ng balat); average cubic (upang matukoy ang average na dami ng mga tumor) at iba pa.

Fashion(Mo) - ang halaga ng katangian, kadalasang matatagpuan sa pinagsama-samang. Ang mode ay kinuha bilang variant na tumutugma sa pinakamalaking bilang ng mga frequency sa serye ng variation.

Median(Ako) - ang halaga ng katangian, na sumasakop sa median na halaga sa serye ng variation. Hinahati nito ang serye ng variation sa dalawang pantay na bahagi.

Ang magnitude ng mode at median ay hindi apektado ng mga numerical na halaga ng mga extreme na opsyon na available sa variation series. Hindi nila laging tumpak na nailalarawan ang hanay ng mga variation at medyo bihirang ginagamit sa mga medikal na istatistika. Ang arithmetic mean value ay naglalarawan sa serye ng variation nang mas tumpak.

Sa ibig sabihin ng aritmetika(M, o) - ay kinakalkula batay sa lahat ng mga numerical na halaga ng pinag-aralan na katangian.

Sa isang simpleng variational series, kung saan ang mga opsyon ay nangyayari nang isang beses, ang simpleng arithmetic mean ay kinakalkula gamit ang formula:

Kung saan ang V - opsyon na mga halaga ng numero,

n - bilang ng mga obserbasyon,

Σ - sum sign

Sa karaniwang variational series, ang arithmetic weighted average ay kinakalkula ng formula:

Kung saan ang V ay ang mga numerong halaga ng opsyon.

Ρ - dalas ng paglitaw ng variant.

n ay ang bilang ng mga obserbasyon.

S - sum sign

Ang isang halimbawa ng pagkalkula ng arithmetic weighted average ay ipinapakita sa Talahanayan 4.

Talahanayan 4

Pagpapasiya ng average na tagal ng paggamot ng mga pasyente sa isang dalubhasang departamento ng ospital

Sa halimbawa sa itaas, ang mode ay 20 araw, dahil ito ay paulit-ulit na mas madalas kaysa sa iba - 29 beses. Mo = 20. Ang serial number ng median ay tinutukoy ng formula:

Ang lugar ng median ay nasa ika-48 na opsyon, ang numerical na halaga nito ay 20. Ang arithmetic mean, na kinakalkula ng formula, ay 20 din.

Ang ibig sabihin ng mga halaga ay mahalaga sa pag-generalize ng mga katangian ng populasyon. Gayunpaman, ang mga indibidwal na halaga ng katangian ay nakatago sa likod nila. Ang mga average na halaga ay hindi nagpapakita ng pagkakaiba-iba, pagbabagu-bago ng katangian.

Kung ang serye ng variation ay mas siksik, hindi gaanong nakakalat, at lahat ng mga indibidwal na halaga ay matatagpuan sa paligid ng average, kung gayon ang average na halaga ay nagbibigay ng isang mas tumpak na paglalarawan ng ibinigay na populasyon. Kung ang serye ng pagkakaiba-iba ay nakaunat, ang mga indibidwal na halaga ay lumilihis nang malaki mula sa average, i.e. mayroong isang malaking pagkakaiba-iba ng isang quantitative na katangian, kung gayon ang average ay hindi gaanong tipikal, mas masahol pa ay sumasalamin sa buong serye sa kabuuan.

Ang mga average ng parehong magnitude ay maaaring makuha mula sa mga serye na may iba't ibang antas ng pagpapakalat. Kaya, halimbawa, ang average na tagal ng paggamot ng mga pasyente sa isang espesyal na departamento ng ospital ay magiging 20 din kung lahat ng 95 na pasyente ay nasa ospital sa loob ng 20 araw. Parehong kalkulado ang mga average sa isa't isa, ngunit nakuha mula sa serye na may iba't ibang antas ng variation.

Samakatuwid, upang makilala ang serye ng pagkakaiba-iba, bilang karagdagan sa average na halaga, kailangan ang isa pang katangian , nagbibigay-daan upang tantyahin ang antas ng pagbabagu-bago nito.


©2015-2019 site
Lahat ng karapatan ay pagmamay-ari ng kanilang mga may-akda. Hindi inaangkin ng site na ito ang pagiging may-akda, ngunit nagbibigay ng libreng paggamit.
Petsa ng paggawa ng page: 2016-02-13

Anumang istatistikal na pag-aaral ng mass social phenomena ay may kasamang 3 pangunahing yugto:

    Pagmamasid sa istatistika - ang pangunahing istatistikal na datos ay nabuo, o paunang istatistikal na impormasyon, na siyang batayan ng istatistikal na pananaliksik. Kung ang isang pagkakamali ay ginawa sa koleksyon ng pangunahing istatistikal na data o ang materyal ay naging mahina ang kalidad, ito ay makakaapekto sa kawastuhan at pagiging maaasahan ng parehong teoretikal at praktikal na mga konklusyon;

    Pagbubuod at pagpapangkat ng datos - sa yugtong ito, ang populasyon ay nahahati ayon sa mga palatandaan ng pagkakaiba at pinagsama ayon sa mga palatandaan ng pagkakatulad, ang kabuuang mga tagapagpahiwatig para sa mga grupo at sa pangkalahatan ay kinakalkula. Gamit ang paraan ng pagpapangkat, ang mga pinag-aralan na phenomena ay nahahati sa mga uri, grupo at subgroup depende sa mahahalagang katangian. Ginagawang posible ng paraan ng pagpapangkat na limitahan ang qualitatively homogenous sa isang makabuluhang pagsasama-sama, na nagsisilbing isang kinakailangan para sa kahulugan at aplikasyon ng mga generalizing indicator;

    Pagproseso at pagsusuri ng nakuhang data, pagkakakilanlan ng mga pattern. Sa yugtong ito, sa tulong ng mga pangkalahatang tagapagpahiwatig, ang mga kamag-anak at average na mga halaga ay kinakalkula, ang isang buod na pagtatasa ng pagkakaiba-iba ng mga palatandaan ay ibinigay, ang mga dinamika ng mga phenomena ay nailalarawan, ang mga indeks at mga konstruksyon ng balanse ay inilalapat, ang mga tagapagpahiwatig ay kinakalkula na nagpapakilala. ang lapit ng mga relasyon sa pagbabago ng mga palatandaan. Para sa layunin ng pinaka-makatuwiran at visual na pagtatanghal ng digital na materyal, ito ay ipinakita sa anyo ng mga talahanayan at mga graph.

Lecture number 2. Pagmamasid sa istatistika

1. Ang konsepto at anyo ng istatistikal na pagmamasid

Ang pagmamasid sa istatistika ay ang unang yugto ng anumang istatistikal na pananaliksik.

Pagmamasid sa istatistika ay isang siyentipikong organisadong gawain sa pagkolekta ng napakalaking pangunahing data sa mga phenomena at proseso ng buhay panlipunan.

Gayunpaman, hindi lahat ng koleksyon ng impormasyon ay isang istatistikal na obserbasyon. Ang isa ay maaaring makipag-usap tungkol sa istatistikal na pagmamasid lamang kapag ang mga istatistikal na regularidad ay pinag-aralan, i.e. yaong mga lumilitaw lamang sa isang proseso ng masa, sa isang malaking bilang ng mga yunit ng ilang pinagsama-samang.

Samakatuwid, ang istatistikal na pagmamasid ay dapat na:

    sistematiko - upang ihanda at isakatuparan ayon sa binuo na plano, na kinabibilangan ng mga isyu ng pamamaraan, organisasyon, teknolohiya para sa pagkolekta ng impormasyon, pagsubaybay sa kalidad ng nakolektang materyal, pagiging maaasahan nito, at ang pagtatanghal ng mga huling resulta;

    masa - upang masakop ang isang malaking bilang ng mga kaso ng pagpapakita ng prosesong ito, sapat na upang makakuha ng makatotohanang istatistikal na data na nagpapakilala hindi lamang sa mga indibidwal na yunit, ngunit ang buong populasyon sa kabuuan;

    sistematiko - ang pag-aaral ng mga uso at mga pattern ng mga prosesong sosyo-ekonomiko, na nailalarawan sa dami at husay na mga pagbabago, ay posible lamang sa batayan ng sistematiko.

Ang mga sumusunod na pangunahing kinakailangan ay ipinapataw sa istatistikal na pagmamasid:

    pagkakumpleto ng istatistikal na data (pagkakumpleto ng saklaw ng mga yunit ng pinag-aralan na populasyon, mga aspeto ng isang partikular na kababalaghan, pati na rin ang pagkakumpleto ng saklaw sa paglipas ng panahon);

    pagiging maaasahan at katumpakan ng data;

    pagkakapareho at pagkakahambing ng data.

Sa istatistikal na kasanayan, dalawang organisasyonal na anyo ng pagmamasid ang ginagamit:

1) ang pag-uulat ay isang pormang pang-organisasyon kung saan ang mga yunit ng pagmamasid ay nagbibigay ng impormasyon tungkol sa kanilang mga aktibidad sa anyo ng mga anyo ng isang regulated sample. Ang kakaiba ng pag-uulat ay na ito ay sapilitan, dokumentado at legal na kinumpirma ng pirma ng ulo;

2) isang espesyal na istatistikal na survey, isang halimbawa kung saan ay ang pagsasagawa ng mga census ng populasyon, sosyolohikal na pag-aaral, mga census ng mga labi ng materyal, at iba pang mga obserbasyon na isinasagawa kung ang mga gawain ay lumitaw kung saan walang sapat na impormasyon upang malutas. Nagbibigay sila ng karagdagang materyal sa naiulat na data o sa kanilang tulong na i-verify ang naiulat na data.

Ang konsepto ng pag-aaral ng dami ng mga aspeto ng mga bagay at phenomena ay nabuo matagal na ang nakalipas, mula sa sandaling ang isang tao ay bumuo ng mga kasanayan sa elementarya sa pagtatrabaho sa impormasyon. Gayunpaman, ang terminong "statistics", na bumaba sa ating panahon, ay hiniram nang mas huli mula sa wikang Latin at nagmula sa salitang "status", na nangangahulugang "isang tiyak na estado ng mga bagay". Ginamit din ang "Status" sa kahulugan ng "estado pampulitika" at naayos sa halos lahat ng mga wikang European sa semantikong kahulugan na ito: English "state", German "Staat", Italian "stato" at ang derivative na "statista" - isang marunong ng estado.

Ang salitang "statistika" ay malawakang ginamit noong ika-18 siglo at ginamit sa kahulugan ng "agham ng estado". Ang mga istatistika ay isang sangay ng praktikal na aktibidad na naglalayong mangolekta, magproseso, magsuri at magbigay ng pampublikong paggamit ng data sa mga phenomena at proseso ng buhay panlipunan.

Ang pagsusuri ay isang paraan ng siyentipikong pananaliksik ng isang bagay sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa mga indibidwal na aspeto at bahagi nito.

Ang economic-statistical analysis ay ang pagbuo ng isang methodology batay sa malawakang paggamit ng tradisyonal na statistical at mathematical-statistical na pamamaraan upang makontrol ang sapat na repleksyon ng mga phenomena at prosesong pinag-aaralan.

Mga yugto ng istatistikal na pananaliksik. Ang pagsasaliksik sa istatistika ay nagaganap sa tatlong yugto:

  • 1) istatistikal na pagmamasid;
  • 2) buod ng natanggap na data;
  • 3) pagsusuri sa istatistika.

Sa unang yugto, gamit ang paraan ng mass observation, ang pangunahing istatistikal na data ay nakolekta.

Sa ikalawang yugto ng istatistikal na pag-aaral, ang mga nakalap na datos ay sumasailalim sa pangunahing pagproseso, buod at pagpapangkat. Ang paraan ng pagpapangkat ay nagpapahintulot sa iyo na pumili ng mga homogenous na populasyon, hatiin ang mga ito sa mga grupo at subgroup. Buod - ito ay ang pagtanggap ng mga kabuuan para sa populasyon sa kabuuan at ang mga indibidwal na grupo at subgroup nito.

Ang mga resulta ng pagpapangkat at buod ay ipinakita sa anyo ng mga istatistikal na talahanayan. Ang pangunahing nilalaman ng yugtong ito ay ang paglipat mula sa mga katangian ng bawat yunit ng pagmamasid sa mga buod na katangian ng populasyon sa kabuuan o mga grupo nito.

Sa ikatlong yugto, ang nakuha na data ng buod ay sinusuri sa pamamagitan ng paraan ng pag-generalize ng mga tagapagpahiwatig (ganap, kamag-anak at average na mga halaga, mga tagapagpahiwatig ng pagkakaiba-iba, mga sistema ng index, mga pamamaraan ng mga istatistika ng matematika, pamamaraan ng tabular, pamamaraan ng grapiko, atbp.).

Mga Batayan ng istatistikal na pagsusuri:

  • 1) paggigiit ng mga katotohanan at pagtatatag ng kanilang pagtatasa;
  • 2) pagkilala sa mga tampok na katangian at sanhi ng hindi pangkaraniwang bagay;
  • 3) paghahambing ng kababalaghan sa normatibo, binalak at iba pang mga phenomena, na kinuha bilang batayan para sa paghahambing;
  • 4) pagbabalangkas ng mga konklusyon, pagtataya, pagpapalagay at hypotheses;
  • 5) istatistikal na pagpapatunay ng mga iminungkahing pagpapalagay (hypotheses).

Ang pagsusuri at paglalahat ng istatistikal na data ay ang panghuling yugto ng istatistikal na pananaliksik, ang pangwakas na layunin kung saan ay upang makakuha ng mga teoretikal na konklusyon at praktikal na konklusyon tungkol sa mga uso at pattern ng pinag-aralan na mga phenomena at proseso ng socio-economic. Ang mga gawain ng pagtatasa ng istatistika ay: pagpapasiya at pagsusuri ng mga detalye at tampok ng mga phenomena at proseso na pinag-aaralan, ang pag-aaral ng kanilang istraktura, mga ugnayan at mga pattern ng kanilang pag-unlad.

Ang pagtatasa ng istatistika ng data ay isinasagawa nang malapit sa teoretikal, pagsusuri ng husay ng kakanyahan ng mga phenomena na pinag-aaralan at ang kaukulang mga tool sa dami, ang pag-aaral ng kanilang istraktura, relasyon at dinamika.

Ang pagtatasa ng istatistika ay isang pag-aaral ng mga tampok na katangian ng istraktura, koneksyon ng mga phenomena, mga uso, mga pattern ng pag-unlad ng mga socio-economic phenomena, kung saan ginagamit ang mga tiyak na pang-ekonomiyang-istatistika at matematika-istatistika na mga pamamaraan. Ang pagtatasa ng istatistika ay nakumpleto sa pamamagitan ng interpretasyon ng mga nakuhang resulta.

Sa pagsusuri sa istatistika, ang mga palatandaan ay nahahati ayon sa likas na katangian ng kanilang impluwensya sa bawat isa:

  • 1. Sign-resulta - ang sign na sinuri sa pag-aaral na ito. Ang mga indibidwal na sukat ng naturang tampok sa mga indibidwal na elemento ng populasyon ay naiimpluwensyahan ng isa o higit pang mga tampok. Sa madaling salita, ang attribute-resulta ay itinuturing bilang resulta ng interaksyon ng iba pang mga salik;
  • 2. Sign-factor - isang senyales na nakakaimpluwensya sa pinag-aralan na sign (feature-result). Bukod dito, ang ugnayan sa pagitan ng sign-factor at ng sign-resulta ay maaaring matukoy sa dami. Ang mga kasingkahulugan ng terminong ito sa mga istatistika ay "factor sign", "factor". Kinakailangang makilala ang mga konsepto ng sign-factor at sign-weight. Ang sign-weight ay isang senyales na dapat isaalang-alang sa mga kalkulasyon. Ngunit, ang sign-weight ay hindi nakakaapekto sa pinag-aralan na sign. Ang isang feature-factor ay maaaring ituring bilang isang feature-weight, ibig sabihin, isinasaalang-alang sa mga kalkulasyon, ngunit hindi lahat ng feature-weight ay isang feature-factor. Halimbawa, kapag nag-aaral sa isang grupo ng mga mag-aaral ang kaugnayan sa pagitan ng oras ng paghahanda para sa isang pagsusulit at ang bilang ng mga puntos na nakuha sa pagsusulit, ang ikatlong katangian ay dapat ding isaalang-alang: "Ang bilang ng mga taong na-certify para sa isang tiyak na marka ." Ang huling tampok ay hindi nakakaimpluwensya sa resulta, gayunpaman, ay isasama sa mga analytical na kalkulasyon. Ito ang katangiang ito na tinatawag na katangian ng timbang, at hindi ang katangiang kadahilanan.

Bago magpatuloy sa pagsusuri, kinakailangang suriin kung ang mga kundisyon na nagsisiguro sa pagiging maaasahan at kawastuhan nito ay natutugunan:

  • - Pagiging maaasahan ng pangunahing digital na data;
  • - Pagkumpleto ng saklaw ng pinag-aralan na populasyon;
  • - Paghahambing ng mga tagapagpahiwatig (mga yunit ng accounting, teritoryo, paraan ng pagkalkula).

Ang mga pangunahing konsepto ng pagsusuri sa istatistika ay:

  • 1. Hypothesis;
  • 2. mapagpasyang tungkulin at mapagpasyang tuntunin;
  • 3. Sample mula sa pangkalahatang populasyon;
  • 4. Pagtatasa ng mga katangian ng pangkalahatang populasyon;
  • 5. Agwat ng kumpiyansa;
  • 6. kalakaran;
  • 7. Relasyon sa istatistika.

Ang pagsusuri ay ang pangwakas na yugto ng istatistikal na pananaliksik, ang kakanyahan nito ay ang pagkakakilanlan ng mga relasyon at mga pattern ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, ang pagbabalangkas ng mga konklusyon at mga panukala.

Ang pagsasaliksik sa istatistika ay nangangailangan ng espesyal na pagsasanay upang maisagawa ito sa isang mataas na antas ng siyentipiko.

Pag-aaral ng istatistika- ito ay isang prosesong pang-agham at pang-organisasyon kung saan ang isang programa ay sinusubaybayan para sa ilang partikular na phenomena at proseso, ang pagkolekta, pagpaparehistro ng pangunahing data, ang kanilang pagproseso at pagsusuri.

Ang anumang pananaliksik ay nagsisimula sa pagsasaalang-alang sa mga katotohanan at pagkolekta ng pangunahing materyal, na, depende sa layunin at gawain ng gawain, ay maaaring maging maraming nalalaman sa kahulugan at mga paraan ng pagkuha. Halimbawa, kailangan ang mga census ng populasyon upang pag-aralan ang laki at komposisyon ng populasyon. Upang pag-aralan ang pagkalat ng mga sakit, kinakailangang itala at irehistro ang mga indibidwal na sakit sa mga institusyong medikal. Posible lamang na makakuha ng sistematikong impormasyon tungkol sa mga aktibidad ng mga institusyong medikal kung inayos nila ang wastong uri ng nauugnay na data. Samakatuwid, ang gawain ng istatistikal na pananaliksik ay upang mangolekta ng layunin, maaasahan at kumpletong pangunahing impormasyon.

Ang proseso ng istatistikal na pananaliksik ay maaaring nahahati sa mga yugto:

    Pagguhit ng isang plano para sa istatistikal na pananaliksik, pagbuo ng programa nito;

    Pagpaparehistro at pagkolekta ng istatistikal na materyal;

    Pagbuo at buod ng data;

    Pagsusuri ng istatistika;

    Pagpapatupad ng mga resulta ng pananaliksik sa pagsasanay.

Plano at programa ng istatistikal na pananaliksik

Ang pagsasaliksik sa istatistika ay palaging isinasagawa ayon sa isang tiyak na plano, na kinabibilangan ng parehong mga programa at mga isyu sa organisasyon, at tinutukoy ng gawain ng istatistikal na pagmamasid, na dapat magbigay ng isang kumpleto at maraming nalalaman na paglalarawan ng kababalaghan na pinag-aaralan. Kaya, ang paghahanda ng isang plano sa pananaliksik ay nagsasangkot ng solusyon ng isang bilang ng mga isyu sa organisasyon na nakasalalay sa pagbuo ng layunin, mga layunin ng pag-aaral, ang pagpili ng bagay at yunit ng pagmamasid, ang lugar at oras ng pag-aaral, ang mapagkukunan ng impormasyon, ang anyo ng praktikal na pagpapatupad, pati na rin ang mga pamamaraan ng istatistikal na pananaliksik.

Target sinasagot ng istatistikal na pananaliksik ang tanong na "bakit nag-aaral?".

Nakikita nito ang pagpapasiya ng mga pattern na likas sa kababalaghan at ang mga koneksyon ng hindi pangkaraniwang bagay na ito sa iba, ang pagbuo ng mga hakbang upang mabawasan ang epekto ng mga negatibong salik sa kalusugan, ang pagpapatupad ng mga resulta ng trabaho sa pagsasagawa ng proteksyon sa kalusugan at mga hakbang na naglalayong sa pagpapabuti ng kalidad ng pangangalagang medikal.

Gawain sumasagot sa tanong na "ano ang gagawin?".

Kaya, halimbawa, ang gawain ng isang pag-aaral sa istatistika ay maaaring pag-aralan ang antas at istraktura ng phenomenon (morbidity, mortality) sa ilang mga grupo ng populasyon, ang dalas ng phenomenon sa mga grupo na naiimpluwensyahan ng iba't ibang mga kadahilanan (environment, biological at panlipunan), ang dami at kalidad ng pangangalagang medikal para sa ilang partikular na grupo ng populasyon.

Kapag naghahanda ng isang obserbasyon, bilang karagdagan sa layunin, kinakailangan upang matukoy kung ano ang eksaktong susuriin - upang maitatag ito isang bagay, ibig sabihin, isang istatistikal na hanay ng mga tao o phenomena, na binubuo ng mga yunit, mga katotohanan na dapat pag-aralan. Kaya, halimbawa, maaari itong isang hanay ng mga indibidwal (may sakit, namatay), mga functional unit (mga kama sa isang ospital, ospital), mga contingent na nailalarawan sa pamamagitan ng ilang mga phenomena (incapacitated worker), atbp.

Ang object ng statistical observation ay dapat na may mga hangganan ng populasyon na itinalaga para sa pag-aaral. Ang mga ito ay kinokontrol ng mga layunin ng pag-aaral.

Kapag pinag-aaralan ang pagkalat ng mga sakit at dami ng namamatay ng populasyon, kinakailangan ding balangkasin ang mga hangganan ng populasyon na ito, kung saan ang mga grupo ng populasyon ay dapat pag-aralan ang hindi pangkaraniwang bagay na ito. Kung ang bagay at mga hangganan ng pag-aaral ay hindi tiyak na tinukoy, kung gayon ang data na nakuha ay hindi magbibigay ng kumpletong pag-unawa sa antas at komposisyon ng hindi pangkaraniwang bagay.

Kapag nagsasagawa ng census ng populasyon, ang object ng obserbasyon ay ang kabuuan ng mga taong permanenteng naninirahan sa isang partikular na teritoryo. Kasabay nito, mahalagang malaman kung sino ang ibibilang: ang populasyon na aktwal na nakatira sa isang partikular na teritoryo sa panahon ng census, o permanenteng naninirahan. Kaya, mahalagang malaman ang data sa laki ng aktwal na populasyon para sa organisasyon ng iba't ibang uri ng mga serbisyo, kabilang ang medikal, at ang populasyon na permanenteng naninirahan - upang matukoy ang komposisyon ng iba't ibang mga contingent (halimbawa, mga bata ng preschool o paaralan. edad upang matukoy ang pagkakaroon ng kanilang mga paaralan at pasilidad sa pangangalaga ng bata) . Kaya, ang pagpili at layunin ng bagay ay nakasalalay sa layunin at layunin ng istatistikal na pag-aaral.

Kasabay ng kahulugan ng bagay, kinakailangan na magtalaga ng isang yunit ng pagmamasid. Ang yunit ng pagmamasid (accounting unit) ay isang mahalagang bahagi ng istatistikal na populasyon (isang indibidwal, isang indibidwal na kababalaghan), isang mahalagang elemento ng isang bagay na may mga katangian na napapailalim sa pagpaparehistro at pag-aaral (kasarian, edad, timbang ng kapanganakan, haba ng serbisyo, resulta ng paggamot, oras na ginugol sa ospital). ospital, atbp.). Dapat itong malinaw na tinukoy: kaya sa pag-aaral ng mga sakit, ang yunit ng pagmamasid ay maaaring maging tulad ng isang taong may sakit. Gayundin ang isang tiyak na sakit, depende sa mga gawain at layunin ng pag-aaral.

Kapag nag-aaral ng mga sakit ayon sa data ng mga aplikasyon sa mga klinika ng outpatient, ang paunang pagbisita lamang ang kinukuha bilang yunit ng pagmamasid. Kapag tinutukoy ang bilang ng mga bagong silang, ang mga nabubuhay lamang ang isinasaalang-alang.

Gayunpaman, kung minsan may mga espesyal na tagubilin para sa pagpili ng mga yunit ng pagmamasid. Kaya, halimbawa, ang konsepto ng patay na kapanganakan ay tinutukoy ng mga espesyal na tuntunin na tumutukoy sa mga terminong "ipinanganak na buhay at patay", o "ipinanganak na patay". Ang kalidad ng mga nakuhang materyales at ang posibilidad ng kanilang paggamit para sa pagsusuri ay nakasalalay sa tamang pagpili ng yunit ng pananaliksik.

Kapag lumilikha ng mga plano para sa pagsasaliksik sa istatistika, hindi lamang ang mga anyo ng mga dokumento ng accounting at ang mga patakaran para sa pagpuno sa mga ito ay ginawa, kundi pati na rin ang mga tanong kung sino ang pupunan ang mga ito, kontrolin ang kawastuhan at pagkakumpleto ng nakolektang data, pati na rin ang iba pang mga isyung pang-organisasyon at metodolohikal na nauugnay sa pagkolekta ng mga materyales sa istatistika. Kaya, sa unang yugto, ang mga tagapagpatupad ay hinirang, at ang badyet ay naaprubahan.

Mga pamamaraan ng pananaliksik (mga uri).

Depende sa likas na obserbasyon sa oras, mayroong kasalukuyan, pana-panahon at isang beses na mga obserbasyon.

Kung ang koleksyon ng materyal ay isinasagawa nang sistematiko, na may patuloy na pagrehistro ng mga katotohanan habang lumilitaw ang mga ito, kung gayon ito ay gagawin kasalukuyang pagmamasid.

Kung ito ay ginagawa nang regular, ngunit hindi palagian, kung gayon ito ay gagawin pana-panahong pagmamasid.

Kasalukuyang istatistikal na pag-aaral- ito ang pagkakakilanlan ng mga phenomena na mabilis na nagbabago sa paglipas ng panahon at isang tuluy-tuloy na proseso na nangangailangan ng patuloy na pagpaparehistro. Tinutukoy ng pamamaraang ito ang saklaw ng mga indibidwal na grupo, ang rate ng kapanganakan, ang rate ng pagkamatay ng populasyon, atbp.

Sabay-sabay na Obserbasyon sumasalamin sa estado ng kababalaghan sa isang tiyak na punto ng oras, na tinatawag na kritikal na sandali ng pagmamasid. Ang isang halimbawa ay isang census ng populasyon o isang census ng mga tao na pumunta sa isang polyclinic sa isang partikular na punto ng oras, isang census ng mga lugar, mga institusyon ng pangangalagang pangkalusugan, ang oras ng trabaho ng mga doktor o paramedical na manggagawa, atbp. Ipinapakita ng mga naturang obserbasyon ang statics of phenomena, ang pagbabago nito sa paglipas ng panahon ay medyo libre, Kung kinakailangan, isang kumbinasyon ng parehong anyo ng statistical research ang ginagamit. Kaya, ang data sa bilang at istraktura ng mga institusyon ng pangangalagang pangkalusugan ay kinokolekta gamit ang isang beses na pamamaraan, at sa kanilang mga aktibidad - sa pamamagitan ng kasalukuyang accounting.

Mula sa pananaw ng kasapatan (pagkakumpleto) ng pagsasaalang-alang sa mga katotohanan ng pagmamasid, ang mga pag-aaral sa istatistika ay nahahati sa: tuloy-tuloy (solid) at hindi tuloy-tuloy (hindi tuloy-tuloy) (bahagyang).

Continuous (continuous) research sumasaklaw sa lahat ng yunit ng pagmamasid na bahagi ng populasyon na pinag-aaralan (ang pangunahing populasyon). Ito ay kinakailangan kung kinakailangan upang maitatag ang ganap na sukat ng mga phenomena (populasyon, bilang ng mga lugar na may AIDS, atbp.). Ang pagsasagawa ng naturang pag-aaral ay isang napakahirap, hindi kumikitang pamamaraan na nangangailangan ng malaking gastos. Ang pag-unlad ng materyal, siyempre, ay mangangailangan ng maraming oras, bagaman, sa unang sulyap, ang pamamaraan ay ang pinaka-malamang,

Kung ang tuloy-tuloy ang pagmamasid ay imposible o hindi kumpleto, pagkatapos ito ay kinakailangan upang isagawa walang tigil. Hindi ito mangangailangan ng buong account ng lahat ng unit ng populasyon, ngunit magiging kontento sa isang partikular na bahagi. Kapag pinag-aaralan ang bahaging ito, posible rin para sa materyal na makakuha ng mga pangkalahatang konklusyon, na, na may sapat na posibilidad, ay maaaring mapalawak sa buong hanay.

Hindi natuloy maaaring maging pananaliksik monograpiko, pangunahing hanay, pumipili.

monograpiko ang paglalarawan ay ginagamit para sa isang detalyado, malalim na paglalarawan ng mga tipikal na yunit ng populasyon, para sa pag-aaral ng pag-unlad ng isang institusyon, ang mga dahilan na nag-aambag sa tagumpay nito o nagdudulot ng mga pagkukulang. Ang isang detalyadong paglalarawan ng gawain ng ilang tipikal o advanced na institusyong medikal ay mahalaga para sa pagsasapanlipunan at pagbuo ng mga elemento ng kahusayan at pagpapalaganap nito.

Paggamit ng pamamaraan pangunahing hanay nagbibigay-daan sa iyo na pag-aralan ang mga bagay na nagtutuon ng higit pang mga yunit ng pagmamasid. Halimbawa, kung alam na ang karamihan sa mga pasyente ng tuberculosis (80-90%) ay ginagamot sa dalawang dalubhasang klinika sa lungsod, pagkatapos ay pag-aaralan ang organisasyon ng pangangalagang medikal para sa ang mga contingent na ito ay isinasagawa sa mga ospital na ito. Ang mga pagkukulang ng pamamaraan ay ang ilan sa mga pasyente ay nananatiling hindi ginalugad, at ang mga resulta ay maaaring naiiba mula sa mga nakuha mula sa pangunahing hanay.

Pumipili tinatawag na isang pag-aaral kung saan ang mga katangian ng buong hanay ng mga katotohanan ay ibinibigay ayon sa ilang bahagi nito, na pinipili nang sapalaran o sa pamamagitan ng ilang pamantayan.

Paraan ng sampling, bilang isa sa mga uri walang tigil posible ang pananaliksik sa kondisyon na ang sample ay kinatawan ng pangunahing isa sa dami at husay na termino, ibig sabihin, na ang sapat ng bilang ng mga kaso na dapat isaalang-alang ay natutukoy, at ang lahat ng versatility ng phenomenon sa ilalim ng pag-aaral ay nilikha sa sample. Sa ganoong kaso, ang mga resulta ay maaaring pahabain sa pangunahing populasyon.

pagiging kinatawan ang sample na grupo ay nakakamit sa pamamagitan ng tamang pagpili ng mga yunit ng obserbasyon. Mahalaga na ang bawat yunit ng buong populasyon ay may parehong pagkakataon na makapasok sa sample na populasyon. Bilang karagdagan, ang mga katangian ng husay nito ay mahalaga, na maaaring matiyak paraan ng pagpili ng typological. Ang kakanyahan nito ay nakasalalay sa katotohanan na ang buong populasyon ay nahahati sa ilang mga grupo ng parehong uri, kung saan napili ang mga yunit ng pagmamasid. Kaya, halimbawa, kapag nag-aaral ng mga sakit ng populasyon ng lunsod, kinakailangan na iisa ang mga yunit ng teritoryo (mga distrito). Sa typologically displayed groups, posibleng pumili ng units of observation proportionally or disproportionately, ayon sa laki ng bawat grupo.

Ang pagpili ng mga yunit ng pagmamasid ay maaaring isagawa sa pamamagitan ng mga pamamaraan:

    Random na pagpili- gumuhit, lottery, mekanikal na pagpili sa random na pagkakasunud-sunod, atbp.;

    Pagpili ng mekanikal- alinsunod sa isang tiyak na laki ng populasyon, isang maaasahang prinsipyo (bawat ikalimang, ikasampu, atbp.);

    pugad- ang mga pugad (mga grupo) ay nabuo mula sa lahat ng mga hanay, ang pinakakaraniwang mga bagay na pinag-aaralan ng isang tuloy-tuloy o pumipili na pamamaraan;

    Direktang Pagpipilian, na binubuo sa katotohanang pinipili ang mga taong may parehong karanasan, edad o kasarian, atbp.

Kadalasan sa mga sample na istatistikal na pag-aaral, kumplikadong iba't ibang mga paraan ng pagpili ang ginagamit, na nagbibigay ng mataas na posibilidad ng mga resulta.

Ang mga piling pag-aaral ay nangangailangan ng mas kaunting oras, tauhan, pondo, maaari silang magkaroon ng isang malalim na programa, na isang kalamangan kaysa tuloy-tuloy pananaliksik. Ang sampling set ay palaging mag-iiba mula sa pangunahing (pangkalahatan, kumpleto). Gayunpaman, may mga pamamaraan na nagbibigay-daan sa iyo upang maitaguyod ang antas ng pagkakaiba sa pagitan ng kanilang mga quantitative na katangian at ang mga hangganan ng mga posibleng pagbabago sa mga tagapagpahiwatig para sa isang naibigay na bilang ng mga obserbasyon.

Laki ng sample, i.e. ang posibilidad ng bilang ng mga yunit ng pagmamasid para sa iba't ibang paraan ng pagpili ay kinakalkula nang iba. Ang mga pangunahing formula ay ipinapakita sa Talahanayan 1.

Talahanayan 1.

Kinakailangan ang laki ng sample para sa ilang paraan ng pagbuo ng array

Alamat:

n - kinakailangang laki ng sample;

σ - karaniwang paglihis (pagbabago ng tampok);

N- ang laki ng pangkalahatang populasyon;

T - pamantayan ng pagiging maaasahan;

W- pagsusuri ng bahagi;

∆ - marginal error.

Ang bilang ng mga obserbasyon sa kasong ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel, mas malaki ang bilang ng mga obserbasyon, mas tumpak na ipinapakita ang pangunahing populasyon at mas maliit ang laki ng probabilistic error. Ang mga pamamaraan na ipinakita ay nagpapahintulot sa amin na piliin ang kinakailangang dami ng mga obserbasyon para sa pag-aaral na may sapat na antas ng posibilidad.

Ang paulit-ulit o hindi paulit-ulit na pagpipilian ay tinutukoy ng posibilidad ng maramihan o solong paglahok sa pagbuo ng mga sample na grupo ng bawat isa sa mga yunit ng pagmamasid.

Kaya, ang piling pamamaraan, kasama ang wastong organisasyon at pag-uugali, ay ang pinakaperpektong anyo pasulput-sulpot na pagmamasid.

Mga pamamaraan para sa pagtatala at pagkolekta ng medikal at istatistikal na impormasyon

Sa isang istatistikal na pag-aaral, iba't ibang pamamaraan ang maaaring gamitin:

    Direktang pagpaparehistro;

    dokumentaryo accounting;

    pagkopya;

  • pagtatanong;

Sa direktang accounting katotohanan, ang kinakailangang data ng istatistika ay nakuha sa pamamagitan ng espesyal na accounting - inspeksyon, pagsukat, pagtimbang at pagtatala sa isang indibidwal na kard ng pagmamasid.

Documentary accounting bilang pangunahin ay batay sa sistematikong pagpaparehistro ng mga katotohanan, halimbawa, sa mga institusyong medikal. Ang nasabing data mula sa iba't ibang opisyal na dokumento ay kinokopya sa mapa para sa pag-aaral.

pangongopya ang data sa binuong dokumentong istatistika ay maaaring gamitin, halimbawa, upang makakuha ng impormasyon sa komposisyon ng mga taong naghahanap ng pangangalagang medikal, sa mga institusyong medikal mismo, kanilang mga aktibidad, tauhan at iba pang mga isyu, ayon sa pagkakabanggit, ng mga programa sa pagpapaunlad.

Ang paggamit ng mga teknikal na pamamaraan ng accounting para sa medikal na impormasyon, ang sentralisasyon nito ay nag-optimize ng mekanismo para sa karagdagang pagproseso at pagsusuri nito.

Ang koleksyon ng impormasyong medikal at istatistika sa pamamagitan ng isang survey ay isinasagawa sa pamamagitan ng mga pamamaraan ng ekspedisyonaryo o koresponden, pagpaparehistro sa sarili.

Sa paraan ng pagpapasa tinanong ng mananaliksik ang pasyente at, mula sa kanyang mga salita, independiyenteng pinupunan ang research card, na nagsisiguro ng kontrol sa kawastuhan ng mga sagot.

Sa pagpaparehistro sa sarili independyenteng pinupunan ng sinusuri na pasyente ang card.

Sa paraan ng kasulatan ang mananaliksik ay nagpapadala ng mga card para sa pagsusuri na may naaangkop na mga tagubilin para sa pagpuno ng mga ito. Ang pagkakaroon ng nakumpletong mga kard (na may mga sagot sa mga tanong), ipinapadala ito ng respondent sa address ng mananaliksik.

Paraan ng talatanungan ginagamit kapag imposibleng direktang obserbahan ang phenomenon na pinag-aaralan. Ang mga questionnaire ay ipinapadala sa mga partikular na indibidwal, ngunit ang kanilang mga sagot ay hindi kumpleto at hindi tumpak. Ang kawalan ng pamamaraang ito ay ang kawastuhan ng pagsagot sa mga talatanungan ay nakasalalay sa pag-unawa sa mga nabuong tanong.

Kaya paraan ng talatanungan ginagamit bilang pantulong o kung walang mas maaasahang paraan ng pagkuha ng data. Kadalasan ito ay kapaki-pakinabang sa sosyolohikal na pananaliksik.

Ang pagpili ng mga pamamaraan ng survey ay tinutukoy ng mga gawain at programa sa pagsubaybay. Ang paraan ng ekspedisyon ay ang pinaka-maaasahan, ngunit nangangailangan ito ng pinakamaraming gastos.Ang paraan ng pagpaparehistro sa sarili ay mas mura, samakatuwid ito ay ginagamit kapag posible na punan ang mga card ng mga sinuri na tao. Ang paraang ito ay kadalasang ginagamit sa mga census. Ang paraan ng kasulatan ay nangangailangan ng pinakamababang gastos, ngunit ang data na nakuha sa tulong nito ay hindi palaging maaasahan. Maaari itong magamit bilang isang pandiwang pantulong, isinasaalang-alang ang pagiging subject nito, hindi kawastuhan.

Kasabay ng pagbuo ng mga pamamaraan para sa pagkolekta ng materyal, ang mga paghahanda ay ginagawa para sa pagpapangkat at pagsasama-sama ng data,

Ang pagpapangkat sa mga istatistika ay ang paghahati ng mga yunit ng populasyon sa magkakatulad na mga bahagi na may taglay na mga katangian. Ang mga gawain nito ay upang paghiwalayin ang pinag-aralan na mga katotohanan sa magkahiwalay na mga bahagi ng qualitative homogenous, na isang kinakailangang kondisyon para sa pagtukoy ng mga generalizing indicator.

Ang plano ng istatistikal na pananaliksik ay dapat magbigay ng para sa mga grupo kung saan dapat hatiin ang phenomenon. Ang kahalagahan ng naturang paghahati ng populasyon sa qualitatively homogenous na mga grupo ay nakasalalay sa pangangailangan na ipakita ang kanilang kakaiba, koneksyon sa iba, at pag-asa sa isa't isa. Kaya, kapag pinag-aaralan ang saklaw ng mga nosological form, ang mga pasyente sa mga pangkat na ito ay husay na heterogenous: mga bata, kabataan, matatanda, samakatuwid, ang bawat pangkat ng mga sakit ay dapat nahahati sa mas magkakatulad na mga - sa pamamagitan ng kasarian, edad, atbp.

Ang prinsipyo ng pagpapangkat ng istatistikal na materyal ay dapat na matukoy ng isang doktor na lubos na nakakaalam ng metodolohikal na batayan nito. Ang mga katangian ng mga yunit ng populasyon na sumasailalim sa pagpapangkat ay tinatawag na pangkat. Sila ay variable (quantitative) at binibilang. Ang variable na pagpapangkat ay isinasagawa ayon sa mga numerical na halaga ng mga palatandaan (pagpapangkat ng mga pasyente ayon sa edad, oras ng pagkakasakit, pananatili sa kama, mga bata ayon sa timbang ng katawan, taas, atbp.).

Qualitatively tinukoy na mga tampok ay tinatawag na katangian: paghahati ng mga pasyente ayon sa mga grupo ng sakit, populasyon ayon sa kasarian, propesyon, atbp.

Kapag pinapangkat ayon sa mga katangiang katangian na walang ekspresyong dami, ang bilang ng mga pangkat ay tinutukoy ng mismong tampok (kasarian, propesyon, sakit).

Kapag nagsasagawa ng statistical grouping, posible na hatiin ang isang qualitatively homogenous na grupo (lalaki) sa mga pangkat ng edad (ayon sa mga variable na katangian) - ito ay magiging isang pinagsamang pagpapangkat.

Ang pagpili ng mga tampok ng pangkat ay batay sa tatlong pangunahing panuntunan:

ang pagpapangkat ay dapat na nakabatay sa mga pinaka makabuluhang tampok na nakakatugon sa mga layunin ng pag-aaral;

kapag pumipili ng mga katangian ng grupo, kinakailangang isaalang-alang ang mga tiyak na kondisyon kung saan natanto ang hindi pangkaraniwang bagay na ito;

kapag pinag-aaralan ang isang kababalaghan na naiimpluwensyahan ng maraming iba't ibang mga kadahilanan, ang pagpapangkat ay dapat isagawa hindi ayon sa isa, ngunit maraming mga palatandaan (pinagsama).

Ang pagpapangkat ay ang batayan para sa pagsasama-sama ng istatistikal na materyal at, na binigyan ng pag-unawa sa lahat ng mga patakaran, ay nagbibigay-daan sa iyo upang gumuhit ng mga tamang konklusyon at tukuyin ang mga maaasahang pattern na likas sa populasyon na pinag-aaralan.

Ang pagpapangkat ay dapat na nakikilala mula sa pag-uuri, na batay sa paghahati ng mga phenomena at mga bagay sa ilang mga grupo, mga klase batay sa kanilang tipikal at pagkakaiba. Ang isang tanda ng husay ay ang batayan ng pag-uuri. Ang mga klasipikasyon ay karaniwan at hindi nagbabago sa loob ng mahabang panahon, ay tinutukoy at inaayos ng estado at internasyonal na mga awtoridad sa istatistika. Ang mga klasipikasyon ay pareho para sa anumang pag-aaral at kadalasang nagiging batayan ng mga pagpapangkat.

Sa unang yugto, ang mga programa para sa istatistikal na pagmamasid, pag-unlad at pagsasama-sama ng istatistikal na materyal, at pagsusuri ng data ay binuo.

Ang programa ng pagmamasid ay isang listahan ng mga palatandaan na naitala sa dokumento ng accounting na nagpapakilala sa bawat yunit ng pagmamasid. Dapat itong matugunan ang mga sumusunod na kinakailangan: dapat itong maglaman ng isang listahan ng mga mahahalagang katangian lamang na sumasalamin sa hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, ang uri nito, mga tampok at ari-arian; katumpakan ng mga salita at lohikal na pagkakasunud-sunod.

Ang mga tanong tungkol sa mga pinag-aralan na katangian ay nireresolba pagkatapos ng paghirang ng yunit, na isinasaalang-alang ang mga layunin ng pag-aaral. Kaya, sa pag-aaral ng mga sakit, ang mga tampok ng programa ay maaaring kasarian, edad, masamang gawi, petsa ng paghingi ng tulong medikal, karanasan sa trabaho, lugar ng trabaho, atbp.

Ang pinakamahalaga ay ang pagbabalangkas ng mga isyu sa programa, ang kanilang kalinawan at hindi malabo na interpretasyon. Maaari silang iharap sa anyo ng mga saradong tanong - alternatibo (oo, hindi), o may pagpipilian ng tatlo o higit pang mga sagot. Sa isang bukas na tanong (“Sabihin sa akin ang iyong mga komento tungkol sa gawain ng departamento?”), ang sumasagot ay maaaring magbigay ng anumang sagot.

Upang matiyak ang hindi malabo na data na naitala para sa bawat yunit ng pagmamasid, ang programa ng pagmamasid ay inilabas sa anyo ng isang dokumento ng talaan. Kapag nagsasagawa ng isang pag-aaral sa istatistika, ang mga mapagkukunan ng impormasyon ay maaaring opisyal na accounting o espesyal na binuo na mga dokumento ng accounting.

Kung ang programa ng pananaliksik ay hindi lalampas sa mga hangganan ng umiiral na opisyal na pag-uulat at mga dokumento ng accounting (kupon ng istatistika para sa pagpaparehistro ng pangwakas na diagnosis, sertipiko ng kamatayan ng medikal, kupon ng outpatient, atbp.), pagkatapos ay mabuo para sa pagsulat ng isang ulat ng isang institusyong medikal, magagamit ang mga ito para sa inilapat na istatistikal na pananaliksik.

Kung ang programa ng pananaliksik ay nangangailangan ng pagtanggap ng mga materyales na wala sa mga opisyal na rekord, isang espesyal na talaan ang bubuo. Maaaring ito ay nasa anyo ng isang form, questionnaire, card, o maitala sa isang database ng computer. Ang mga palatandaan ay ipinasok sa isang mapa o sa isang database ng computer, na naitala para sa bawat yunit ng pagmamasid: data ng isang bagong panganak o namatay, isang pasyente, atbp. Ang listahan ng mga dokumento (journal, statement, account book) ay naglalaman ng data mula sa dalawa o higit pa mga yunit ng pagmamasid, na matatagpuan sa hiwalay na kanyang mga ranggo. Ang mga indibidwal na dokumento ng account ay maaaring may mas maraming tanong kaysa sa listahan ng mga dokumento. Samakatuwid, sa card o computer na mga anyo ng akumulasyon ng materyal, ang pagsasama nito ay pinadali, at ang pag-unlad ay isinasagawa gamit ang isang mas malalim na programa.

Programa sa pagpapaunlad (asosasyon) - pagdaragdag ng mga layout ng talahanayan.

Ang asosasyon ay maaaring sentralisado - lahat ng mga pangunahing materyales ay ipinadala para sa pagproseso sa isang sentro ng pagsusuri, desentralisado - ang pagproseso ay isinasagawa sa lokal.

Ang pagsasama-sama ay isinasagawa sa anyo ng mga istatistikal na talahanayan, na puno ng data ng pinagsamang istatistikal na materyales. Dapat suriin muna ang natanggap na istatistikal na data.

Mga talahanayan ng istatistika- ito ay isang anyo ng sistematiko, rasyonal at visual na presentasyon ng digital na materyal na nagpapakilala sa mga phenomena at prosesong pinag-aaralan.

Ang talahanayan ay may karaniwang pamagat sa itaas. Maikling ipinapahiwatig nito ang kakanyahan, oras at lugar ng pagkuha ng data. Ang talahanayan ng istatistika ay dapat ding magkaroon ng data sa numerical na pagsukat ng phenomenon na pinag-aaralan (%, abs. numbers, atbp.) at ang mga kinakalkula na kabuuan ng mga pinag-aralan na feature.

Ang talahanayan ng istatistika ay may paksa at panaguri. Ang paksa ng pag-aaral ay tinatawag na paksa. Ito ay maaaring yunit ng istatistikal na populasyon, o kanilang mga grupo (mga diagnosis, mga uri ng sakit ng populasyon ayon sa mga pangkat ng edad, atbp.). Ang panaguri ng talahanayan ng istatistika ay maaaring isang listahan ng mga quantitative indicator na nagpapakilala sa bagay ng pag-aaral, iyon ay, ang paksa ng talahanayan. Ang mga pangalan ng mga yunit o grupo (paksa) ay ginawa sa kaliwa ng talahanayan, at ang pangalan ng panaguri sa mga heading ay isang graph. Sa itaas na bahagi, sa itaas ng heading ng talahanayan, ang kanilang pagnunumero ay ibinigay (talahanayan 1,2,3...).

Ang istatistikal na paksa ay hinati ng mga pahalang na linya sa glades, ang istatistikal na panaguri - sa pamamagitan ng mga patayong linya sa mga graph. Ang mga intersection ng pahalang at patayong mga linya ay bumubuo ng mga cell kung saan naitala ang digital data. Mga pahalang na hilera at patayong column ng mga numero, at ang resulta ng mga ito ay dapat na may parehong numero sa cell sa mga hilera ng mga predicate. Sa mga pangalan ng mga talahanayan, mga hilera at mga haligi ay nagpapahiwatig ng yunit ng pagsukat.

Ang mga layout ng talahanayan ay maaaring umunlad, kapag ang data ay ibinigay nang hiwalay para sa bawat tampok. Pagkatapos, batay sa kanila, sila ay nabuo analytical table, na karaniwang nagpapakita ng data sa mga katangian ng pangkat.

Mayroong mga sumusunod na uri ng mga istatistikal na talahanayan: simple, pangkat, pinagsama.

simpleng mesa- numerical distribution ng data sa isang attribute,

Walang mga pagpapangkat sa naturang talahanayan; hindi nito nailalarawan ang kaugnayan sa pagitan ng mga tampok. Ang isang simpleng talahanayan ay nagbibigay ng kaunting impormasyon, bagama't ito ay malinaw at mabilis para sa pagsusuri. Ang isang halimbawa ng isang simpleng talahanayan ay maaaring ang Talahanayan 2.

MGA KAUGNAY NA ARTIKULO