Использование исходных статистических показателей при оценке физического развития населения
Внастоящее время физическое развитие рассматривается как один из основных показателей состояния здоровья отдельного человека и населения в целом. Под физическим развитием понимают комплекс морфологических и функциональных свойств организма, характеризующих массу, плотность, форму тела и др. Физическое развитие характеризуют следующие параметры: антропометрические (масса тела, длина тела и др.); физиометрические (частота пульса, дыхания, жизненная емкость легких, показатели артериального давления); соматоскопические (телосложение, тургор, форма ног, грудной клетки и др.).
Антропометрические измерения в практике здравоохранения, вследствие их информативности, простоты и доступности, являются обязательными с рождения до взрослого состояния. Данные антропометрических исследований подвергают вариационно-статистической обработке с составлением вариационных рядов, уравнений регрессии и др. Проводится анализ полученных данных методом сигмальной оценки, по специальным таблицам физического развития (шкала регрессии), по приросту показателей в различные возрастные периоды. Такой подход к оценке физического развития предполагает выделение детей, соответствующих норме. Определяется доля детей с отклонениями от нормы.
Выделяют 5 соматических типов:
1) замедленный тип роста и развития;
2) замедленный тип развития;
3) средний тип роста и развития;
4) ускоренный тип развития;
5) ускоренный тип роста и развития.
В основу этой типологии положена связь морфологического статуса и степени полового созревания. Методика предполагает оценку физического развития ребенка по сопоставлению достигнутых величин со стандартными. Оцениваются темпы возрастного развития детей.
При исследовании физического развития детей и подростков широко распространен метод оценки показателей роста, массы, окружности груди по шкале регрессии. Индивидуальные значения отдельных признаков разнообразны: так, у людей одинакового роста показатели массы тела и окружности грудной клетки могут колебаться в самых широких пределах.
Меру разнообразия индивидуальных показателей характеризует сигма регрессии, которая используется при расчете коэффициента регрессии (отношение сигмы массы тела к сигме длины тела, умноженное на коэффициент корреляции). Зная коэффициент регрессии, используя уравнение регрессии и сигму регрессии, можно построить шкалу регрессии. На этом принципе расчетов строятся стандарты физического развития, которые позволяют сопоставить рост каждого ребенка с массой его тела, окружностью груди, ростом сидя и т.д.
Применяя регрессию в исследовании, мы можем по изменению величины какого-либо признака на единицу значения судить об изменении размеров другого, взаимосвязанного с ним признака.
Средние величины
Средняя величина – это количественная обобщающая характеристика однородной совокупности с изменяющимся варьирующим признаком. Она используется при оценке физиологических показателей (средняя частота пульса, дыхания, АД), параметров физического развития (средний рост юношей 18 лет, средняя масса тела), при санитарно-гигиенических характеристиках (средняя жилая площадь на одного человека, среднее число бактерий в 1 мл), при количественном описании медицинских услуг (среднее число посещений в час к врачу или в год на одного жителя, среднее число дней (случаев) временной нетрудоспособности, средняя занятость койки в течение года). Виды средних величин: средняя арифметическая простая (сумма всех значений признака, деленная на число наблюдений); средняя арифметическая взвешенная (сумма всех величин, умноженная на свое число встречаемости и деленная на число наблюдений – объектов); мода – величина с наибольшей частотой повторения; медиана – величина, делящая вариационный ряд пополам; средняя прогрессивная – средняя арифметическая, вычисленная из лучшей половины вариационного ряда.
Основные свойства средней величины: 1) имеет абстрактный характер, так как является обобщающей величиной: в ней стираются случайные колебания; 2) занимает срединное положение в ряду (в строго симметричном ряду); 3) сумма отклонений всех вариант от средней величины равна нулю. Данное свойство средней величины используется для проверки правильности расчета средней. Она оценивается по уровню колеблемости вариационного ряда. Критериями такой оценки могут служить: амплитуда (разница между крайними вариантами); среднее квадратическое отклонение, показывающее, как отличаются варианты от рассчитанной средней величины; средняя ошибка средней арифметической (отношение среднего квадратического отклонения к квадратному корню из общего числа наблюдений – объектов).
Для расчета средних величин необходимо соблюдать следующие условия: средние величины должны быть рассчитаны на основе качественно однородных статистических групп; средние величины исчисляют на совокупностях, имеющих достаточно большое число наблюдений.
Для вычисления средних величин необходимо построить вариационный ряд. Вариационные ряды бывают: 1) простыми и взвешенными; 2) сгруппированными и несгруппированными; 3) открытыми и закрытыми; 4) одномодальными и мультимодальными; 5) симметричными и несимметричными; 6) дискретными и непрерывными; 7) четными и нечетными.
Степень разнообразия (колеблемости) признака в разнородном вариационном ряду можно оценить по коэффициенту вариации (отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической, умноженное на 100%); при вариации менее 10% отмечается слабое разнообразие, при вариации 10–20% – среднее, а при вариации более 20% – сильное разнообразие признака. Если нет возможности сравнить вариационный ряд с другими, то используют правило трех сигм. Если к средней прибавить одну сигму, то этой вычисленной средней соответствует 68,3%, при двух сигмах – 95,4%, при трех сигмах – 99,7% от всех признаков.