Вариационный ряд. средние величины.

При изучении общественного здоровья (например, показателей физического развития), анализе деятельности учреждений здравоохранения за год (длительность пребывания больных на койке и др.), оценке работы медицинского персонала (нагрузка врача на приеме и др.) часто возникает необходимость получить представление о размерах изучаемого признака в совокупности для выявления его основной закономерности.

Оценить размер признака в совокупности, изменяющегося по своей величине, позволяет лишь его обобщающая характеристика, называемая средней величиной.

Для более детального анализа изучаемой совокупности по какому-либо признаку помимо средней величины необходимо также вычислить критерии разнообразия признака, которые позволяют оценить, насколько типична для данной совокупности ее обобщающая характеристика.

ЦЕЛЬ ИЗУЧЕНИЯ ТЕМЫ: уметь использовать метод вариационной статистики для оценки и анализа статистической совокупности при изучении общественного здоровья и деятельности медицинских учреждений.

По окончании изучения данной темы студент должен:

Уметь:

• выявлять основную закономерность изучаемого признака путем вычисления средней величины;

• обосновывать методику применения критериев разнообразия вариационного ряда;

• давать характеристику разнообразия вариационного ряда;

• делать выводы о типичности обобщающей характеристики признака в изучаемой совокупности, используя критерии разнообразия вариационного ряда.

Для этого студент должен знать:

• основные понятия темы (вариационного ряда, средней величины, среднеквадратического отклонения, коэффициента вариации и др.);

• методику расчета средних величин и критериев разнообразия вариационного ряда (σ, Сv);

• методику анализа средних величин: значение среднеквадратического отклонения и коэффициента разнообразия для оценки вариабельности изучаемого признака и типичности средней величины;

• нормальное распределение вариационного ряда и его значение для оценки общественного здоровья и организации медицинской помощи;

• область применения характеристик вариационного ряда (М, σ, Сv).

ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТА

1. Изучить материалы обязательной и рекомендуемой литературы, данного раздела учебного пособия.

2. Разобрать задачу-эталон.

3. Ответить на контрольные вопросы и тестовые задания в данном учебном пособии.

4. Решить ситуационные задачи.

Вариационный ряд – это ряд числовых измерений определенного признака, отличающихся друг от друга по величине, расположенных в определенном порядке. Вариационный ряд состоит из вариант (V) и соответствующих им частот (Р).

Варианта (V) – это каждое числовое значение изучаемого признака. Частота (Р) – это абсолютная численность отдельных вариант в совокупности, указывающая, сколько раз встречается данная варианта в вариационном ряду.

Общее число случаев наблюдений, из которых вариационный ряд состоит, обозначают буквой n.

Вариационный ряд, в котором каждая варианта встречается только один раз (т.е. все Р = 1) называется простым. Если варианты встречаются более одного раза, такой ряд называется взвешенным.

При большом числе наблюдений (более 30) вариационный ряд рекомендуется группировать. Для выбора количества групп в вариационном ряду необходимо учитывать число наблюдений, а также разность между максимальным и минимальным значениями вариант.

Построение из индивидуальных данных вариационного ряда – это только первый шаг к осмысливанию особенностей всей совокупности. Далее необходимо определить средний уровень изучаемого количественного признака. В медицинской статистике широко используются средние величины. Они применяются для характеристики здоровья населения: рождаемости, заболеваемости, инвалидности, смертности, в описании симптомов и течения различных болезней, физического развития отдельных контингентов, при обобщении результатов научных экспериментов. При характеристике организации амбулаторно-поликлинической помощи населению используются такие понятия, как среднее число врачебных посещений на одного жителя в год, средняя численность населения на терапевтическом и педиатрическом участке и т.д. Таким образом, средние величины чрезвычайно широко используются в медицинской статистике.

Средняя - это величина, которая одним числовым значением дает представление обо всей статистической совокупности. Средние величины следует вычислять только на качественно однородном материале. Так, например, при характеристике физического развития новорожденных в исследуемую группу должны быть отобраны младенцы одного пола. Во-вторых, при определении средних величин должно быть достаточное число наблюдений в выборочной совокупности.

Различают несколько видов средних величин: средняя арифметическая, средняя геометрическая, средняя гармоническая, мода, медиана и др.

Из этих характеристик в медицинской статистике наиболее часто пользуются средними арифметическими величинами. Средние арифметические величины, в свою очередь, в зависимости от метода расчета делятся на:

· среднюю арифметическую простую,

· среднюю арифметическую взвешенную,

· среднюю арифметическую способом моментов,

· среднюю арифметическую в сгруппированном (интервальном) ряду.

Для расчета средней арифметической величины, прежде всего числовые значения (варианты) располагают в возрастающем или, напротив, в убывающем порядке, т.е. составляют вариационный ряд.

Пример 1. Вычисление средней арифметической простой:

Vcм P
  n=9

В простом вариационном ряду средняя арифметическая простая определяется по формуле

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

Когда отдельные значения вариант начинают повторяться, нужно указать частоту встречаемости (Р) каждой варианты (взвешенный вариационный ряд).

Во взвешенном вариационном ряду среднюю арифметическую можно определить двумя методами: средняя арифметическая «взвешенная» и по способу моментов.

Пример 2. Вычисление средней арифметической «взвешенной».

Vcм P V·P
  n=73 вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

Средняя арифметическая взвешенная определяется по формуле:

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

Этот способ определения средней величины является неудобным ввиду необходимости проведения больших расчетов и применяется, в основном, при наличии счетной техники.

Следующий способ (способ моментов) более удобен для расчета.

Пример 3. Вычисление средней арифметической способом моментов:

Vcм P а·(V- М1) а·Р
-9 - 9
-7 -28
-6 -42
-4 -32
-3 -30
125
  n =73   вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

В вариационном ряду выбирается варианта, которая наиболее часто встречается (мода) и её принимают за условную среднюю величину (М1). В нашем примере 125. Находим отклонения всех других вариант от условной средней, затем сумму произведений отклонений всех вариант ( вариационный ряд. средние величины. - student2.ru ) вариационный ряд. средние величины. - student2.ru делим на общее число наблюдений ( вариационный ряд. средние величины. - student2.ru момент первой степени).

Момент первой степени и является той величиной, которая показывает, насколько условная средняя варианта отличается от фактической или истинной средней. Напишем формулу:

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

При большом количестве наблюдений число встречающихся размеров вариант может быть очень большим; тогда рекомендуются варианты объединять в группы, причем каждая группа должна иметь равное число значений вариант (иметь равный интервал) 2, 3 .... и т.д.

Пример 4. Вычисление средней арифметической в сгруппированном вариационном ряду.

V1 -V2 (cм) P ai ai·P
110-112 -4 - 4
113-115 -3 -15
116-118 -2 -22
119-121 -1 -12
122-124
125-127
128-130
131-133
  n=73   вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

Условной средней (M1) в сгруппированном вариационном ряду является середина наиболее часто встречающейся группы (122-124), которая определяется в зависимости от изучаемого признака двумя способами:

1. В непрерывном вариационном ряду, когда числовые значения изучаемого признака могут выражаться дробными числами (рост, вес, масса тела, содержание в крови и мочи их ингредиентов и т.д.) как полусумма первых значений смежных (соседних) групп.

2. В дискретном вариационном ряду, когда признаки выражены целыми числами (частота дыхания, пульс, артериальное давление и т.д.) - как полусумма начала и конца наиболее часто встречающейся группы, взятой за условную среднюю.

Наш вариационный ряд непрерывный (рост восьмилетних мальчиков). Поэтому середина равняется М1 = вариационный ряд. средние величины. - student2.ru см

Отклонения (ai) в сгруппированном вариационном ряду определяем как условные, выраженные в интервальных значениях (при определении отклонения пренебрегаем интервалом).

Для расчета интервал (разница между значениями групп) i используем формулу:

i = Vmax - Vmin , где n1 – число групп

n1

В нашем примере интервал i = 3 см:

i = 133 - 110 = 2,8 ≈ 3 (года)

Напишем формулу: вариационный ряд. средние величины. - student2.ru вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru см

Таким образом, мы рассмотрели четыре способа определения средней арифметической величины: среднюю арифметическую в простом вариационном ряду, во взвешенном вариационном ряду - среднюю арифметическую «взвешенную» и по способу моментов и среднюю арифметическую в сгруппированном вариационном ряду.

Кроме средней арифметической величины в медицинской статистике пользуются модой и медианой.

Модой в вариационном ряду называется варианта, которая среди других встречается наиболее часто. Практическое значение моды заключается в том, что, не проводя порой достаточно сложных расчетов, а, ориентируясь на моду, можно знать примерное значение средней величины.

Медианой называется варианта, делящая вариационный ряд пополам. Практическое значение медианы заключается в том, что в симметричном вариационном ряду, котором в обе стороны от середины находится равное число вариант, она по своему значению наиболее близка к средней величине.

Средние величины, взятые сами по себе без соответствующей оценки колеблемости вариационных рядов, из которых они вычислены, имеют ограниченное значение. Поясним на примере двух вариационных рядов:

V1 P1 V2 P2
1
  n=5   n=5

В первой группе разность или колеблемость вариант незначительна, чем во второй группе. Следовательно, средняя арифметическая, равная в обоих случаях 10-ти, более типична для первого вариационного ряда.

Приближенно о варьировании (колеблемости) можно судить по:

· лимиты вариационного ряда (Vmax и Vmin)

· амплитуда вариационного ряда - разности между максимальным и минимальным размерами вариант.

А = Vmax - Vmin

· среднее квадратическое отклонение ( вариационный ряд. средние величины. - student2.ru ) - наиболее точно характеризует степень варьирования.

· коэффициент вариации (СV)

Пример 5.Расчет среднего квадратического отклонения в простом вариационном ряду:

Vcм P d(V-M) d2
-6,9 47,6
-4,9 24,0
-3,9 15,2
-1,9 3,6
-0,9 0,8
2,1 4,4
4,1 16,8
5,1 26,0
7,1 50,4
  n=9   вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

Последовательность расчета:

1. Находим отклонение (d) каждой варианты от истинной средней (V-M). Для данного вариационного ряда М = 122,9 (пример 1).

2. Отклонение возводим в квадрат (d2).

3. Находим сумму квадратов отклонений ( вариационный ряд. средние величины. - student2.ru ).

4. Сумму квадратов отклонений делим на число наблюдений и извлекаем корень квадратный.

Напишем формулу: вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

При числе наблюдений n < 30 формула следующая: вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru см

Пример 6. Расчет среднего квадратичного отклонения во взвешенном вариационном ряду (способ среднеарифметический):

Vсм P d d2 d2P
-8
-6
-5
-3
-2
  n=73     вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

Последовательность расчета:

1. Находим отклонения вариант от истинной средней М=124,02 (пример 2). Для упрощения расчетов возьмем М =124 см.

2. Отклонения возводим в квадрат (d2).

3. Квадрат отклонений умножаем на частоту (d2P).

4. Находим сумму квадратов отклонений ( вариационный ряд. средние величины. - student2.ru ).

5. Сумму квадратов отклонений делим на число наблюдений и извлекаем корень квадратный.

Напишем формулу: вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru см

Если средняя арифметическая рассчитывалась по способу моментов. То среднее квадратичное отклонение определяется по следующей методике.

Пример 7. Расчет среднего квадратического отклонения во взвешенном вариационном ряду моментов.

Vсм P a aP a2 a2P
-9 -9
-7 -28
-6 -42
-4 -32
-3 -30
125
  n=73   вариационный ряд. средние величины. - student2.ru   вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

Последовательность расчета:

Находим отклонения (а) вариант от условной средней (М1=125).

Отклонения умножаем на частоту встречаемости вариант (аP).

3.Находим сумму отклонений ( вариационный ряд. средние величины. - student2.ru ) и делим на число наблюдений ( вариационный ряд. средние величины. - student2.ru ) - момент первой степени.

4.Отклонения возводим в квадрат (а2).

5.Квадрат отклонений умножаем на частоту (а2P).

6.Находим сумму квадратов отклонений ( вариационный ряд. средние величины. - student2.ru ) и делим на число наблюдений ( вариационный ряд. средние величины. - student2.ru ) - момент второй степени.

7.Из момента второй степени вычитаем момент первой степени, возведенный в квадрат, извлекаем корень квадратный.

Напишем формулу и определим сигму:

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru

При определении средней арифметической величины в сгруппированном вариационном ряду отклонения (а) определяются в условных интервальных отклонениях (пример 4.) Формула расчета среднего квадратичного отклонения в этом случае следующая:

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru вариационный ряд. средние величины. - student2.ru , где

i - интервальное отклонение.

В целях экономии времени, затрачиваемого на расчеты, среднее квадратичное отклонение можно найти упрощенным способом:

вариационный ряд. средние величины. - student2.ru , где

К- специальный коэффициент, величина которого определяется числом наблюдений по таблице С.И. Ермолаевой.

Значение К для вычисления квадратичного отклонения ( вариационный ряд. средние величины. - student2.ru ) по амплитуде

 
- - 1,13 1,69 2,06 2,33 2,53 2,70 2,85 2,97
3,08 3,17 3,26 3,34 3,41 3,47 3,53 3,59 3,64 3,69
3,73 3,78 3,82 3,86 3,90 3,93 3,96 4,00 4,03 4,06
4,09 4,11 4,14 4,16 4,19 4,21 4,24 4,26 4,28 4,30
4,32 4,34 4,36 4,38 4,40 4,42 4,43 4,45 4,47 4,48
4,50 4,51 4,53 4,54 4,56 4,57 4,59 4,60 4,61 4,63
4,64 4,65 4,66 4,68 4,69 4,70 4,71 4,72 4,73 4,74
4,75 4,77 4,78 4,79 4,80 4,81 4,82 4,83 4,83 4,84
4,85 4,86 4,87 4,88 4,89 4,90 4,91 4,91 4,92 4,93
4,94 4,95 4,96 4,96 4,97 4,98 4,99 4,99 5,00 5,01
 
  5,02 5,49 5,76 5,94 6,07 6,18 6,28 6,35 6,42 6,48

Для нашего примера среднее квадратичное отклонение упрощенным методом: вариационный ряд. средние величины. - student2.ru см

Наши рекомендации