План
1. Понятие о статистике.
2. Медицинская статистика здоровья и здравоохранения.
3. Организация и этапы медико-статистического исследования.
4. Метод стандартизации.
5. Основные ошибки статистического анализа.
Слово "статистика" происходит от латинского слова "status" - состояние, положение. Впервые это слово при описании состояния государства в середине XVIII века применил немецкий ученый Ахенваль.
Как наука статистика возникла в Англии в XVIII веке в трудах "политических арифметиков".
В настоящее время слово "статистика" употребляется в трех значениях.
Первое значение: статистика - это общественная наука, которая изучает количественную сторону общественных, массовых явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.
Второе значение: статистика - это сбор цифровых, статистических данных, характеризующих то или другое общественное явление или процесс (статистическая технология).
Третье значение: статистика - это сами цифры, характеризующие эти явления и процессы.
Таким образом, "статистические данные", или "данные статистики" - цифры, которые характеризуют количественные аспекты массовых явлений, процессов, состояний.
Как наука статистика включает в себя общую теорию статистики, статистику народного хозяйства и различные отраслевые статистики.
Общая теория статистики излагает общие принципы и методы статистической науки.
Статистические методы широко применяют в различных областях знаний: в математике, физике, астрономии, биологии, медицине и т.д.
Как каждая наука, статистика имеет свой предмет исследования - массовые явления и процессы общественной жизни, свои методы исследования - статистические, математические, разрабатывает системы и подсистемы показателей, в которых отражаются размеры и качественные соотношения общественных явлений.
Статистика изучает количественные уровни и соотношения общественной жизни в неразрывной связи с их качественной стороной.
Статистика имеет и свои собственные методы. Это метод массового наблюдения, группировок, таблиц и графиков. В литерату- ре, как правило, не проводят разграничения математических и статистических методов, применяющихся в статистике, более того, вообще говорят о статистическом методе, или о математической статистике, объединяя, таким образом, все методы, применяемые в статистике.
Главная задача статистики, как и всякой другой науки, заключается в установлении закономерностей изучаемых явлений.
Нельзя установить закономерность на основе наблюдения единичного факта, явления, для этого нужно наблюдать совокупность однородных фактов, т.е. нужно массовое наблюдение, так как закономерность проявляется только при достаточно большом числе наблюдений. Это основное положение закона больших чисел, на котором зиждется вся статистика и который выражает диалектику случайного и необходимого. Закон больших чисел был открыт Я. Бернулли.
Одной из отраслей статистики является статистика медицинская, которая изучает количественную сторону массовых явлений и процессов в медицине.
Медицинскую и так называемую санитарную статистику не разделяют. Однако нам представляется более правильным выделить в
составе медицинской статистики статистику здоровья и здравоохранения, которую со времен земства называли санитарной статистикой.
Санитарная статистика является разделом науки об общественном здоровье и здравоохранении, в свою очередь, она состоит из статистики здоровья и статистики здравоохранения. Статистика здоровья изучает здоровье общества в целом и отдельных его групп и устанавливает зависимость здоровья от различных факторов социальной среды. Статистика здравоохранения анализирует данные о сети медицинских и санитарных учреждений, их деятельности и кадрах, оценивает эффективность различных организационных мероприятий по профилактике и лечению болезней. Статистика и статистический метод широко используются врачами в практической и научной работе.
3. Организация и этапы медико-статистического исследования
1-й этап - составление программы и плана исследования; 2-й этап - сбор материала; 3-й этап - разработка материала; 4-й этап - анализ, выводы, предложения.
2-й этап: сбор материала
3-й этап: разработка материала
1. Проверка собранного материала.
2. Разметка признаков по группам выбранных классификаций, шифровка (если она не проведена на этапе сбора материала).
3. Раскладка по группам.
4. Подсчет и внесение данных в таблицы.
5. Составление вариационных и динамических рядов.
6. Вычисление статистических показателей.
7. Графическое изображение данных.
4-й этап: анализ, выводы, предложения
1. Осмысление полученных абсолютных данных, графических изображений и статистических показателей, их сравнение:
- с имеющимися нормативами;
- со средними уровнями показателей;
- со стандартами, например, физического развития;
- с данными по другим учреждениям и территориям;
- в динамике.
2. Оформление работы.
3. Выводы.
4. Проверка соответствия полученных выводов принятой гипотезе и задачам исследования.
5. Предложения для внедрения в практику.
Теперь более подробно обо всех этапах исследования.
4. Метод стандартизации
Для получения более точных данных при сравнении статистических величин прибегают к методу, исключающему различия признаков этих величин (возрастно-половых и др.), т.е. к стандарту.
Существуют прямой, косвенный и обратный методы стандартизации.
Суть прямого метода состоит в вычислении общих интенсивных показателей в одинаковых признаках (единиц наблюдения), совокупностях; для чего рассчитывают частные показатели в сравниваемых группах, по которым судят об их истинном соотношении в исследуемых совокупностях; предполагают, что сравниваемые совокупности одинаковы, т.е. стандартны по составу.
Метод применяется при сравнении общих интенсивных показателей здоровья различных по составу (по полу, возрасту и другим признакам) групп населения.
Суть метода состоит в исключении влияния на общий показатель разного состава совокупностей по одному, двум признакам или более.
За стандарт принимают средний состав обеих групп, одну из сравниваемых групп или какую-то третью группу, близкую к сравниваемым.
Рассчитывают условные величины в каждой группе стандарта и общие стандартизированные показатели, которые тоже являются условными.
Косвенный метод стандартизации применяется тогда, когда показатели в сравниваемых группах неизвестны или известны, но недостаточно. За стандарт выбирают какой-то хорошо известный коэффициент (но не из числа сравниваемых) такого же характера, что
и сравниваемый, и с ним с учетом его величины и структуры сравнивают имеющиеся недостоверные показатели.
Обратный метод стандартизации применяется тогда, когда необходимых для сравнения и оценки показателей нет. Их "конструируют" от "обратных" показателей, например, по данным о смертности и заболеваемости, которые следует возможно более объективно воспроизводить на основе имеющейся справочной информации численности и состава населения, среди которого и следует сравнить и определить заболеваемость и смертность.
Косвенный и обратный методы менее точны и объективны, чем прямой.
5. Основные ошибки статистического анализа
Наиболее частые ошибки на 4-м этапе исследований объединяют в 3 группы: ошибки методики; неправильная оценка показателей; логические ошибки.
К ошибкам методики (первая группа) относят, прежде всего, арифметические ошибки, мысль о которых должна возникать каждый раз, когда получается неожиданный результат. Проверка и перепроверка вычислений - непременное условие всякого исследования.
Недостаточное число наблюдений ведет к получению недостоверных результатов. Исследователь должен рассчитывать необходимый объем наблюдений, чтобы застраховать себя от получения недостоверных результатов.
Нередко имеет место неправильное определение единицы наблюдения. В клинико-статистическом исследовании часто это неправильный диагноз.
В социально-гигиенических исследованиях неправильное определение единицы наблюдения также возможно из-за невнимательности и недостаточной компетентности исследователя (неправильное определение случая заболевания, утраты трудоспособности и т.д.).
Использование слишком сложных таблиц, содержащих много признаков, ведет к тому, что получаются очень малочисленные группы и основная закономерность теряется. В комбинационных таблицах не рекомендуется иметь более 3-4 сказуемых. Следует избегать группировок признаков-подлежащих, расположенных по строкам.
Причиной неправильного анализа может быть и недостаточная обработка данных. Например, не рассчитаны относительные показатели, вывод делается только на основании абсолютных чисел, не составлены динамические ряды и не рассчитаны показатели, характеризующие динамику процессов, явлений, не рассчитаны коэффициенты корреляции и т.д.
Неправильности группировки - очень частая ошибка статистического анализа. Это, прежде всего, ошибки, имеющие в основе качественную неоднородность групп и недоучет изменений в классификациях. Классическим примером ошибочного вывода, связанного с качественной неоднородностью групп, является неправильный вывод народников, отрицавших развитие капитализма в сельском хозяйстве России. Крестьянские дворы группировали по числу душ в семье, наделу земли, т.е. по формальному признаку, и объединяли "вместе бедняка, который сдает землю, и богача, который арендует или получает землю". Примером неправильного анализа, связанного с недоучетом изменений в классификации, является анализ заболеваемости и травматизма при разработке данных по МКБ разных пересмотров: в МКБ-10 1985 г. внесены значительные изменения в сравнении с МКБ-9 1975 г., в частности, в классе "Травмы, несчастные случаи, отравления".
Вторая большая группа ошибок статистического анализа - неправильная оценка показателей.
Подчас происходит смешение экстенсивных и интенсивных показателей. Вывод о большей или меньшей частоте каких-то явлений, процессов можно и нужно делать только на основании интенсивных показателей.
В практическом здравоохранении смешение экстенсивных и интенсивных показателей - самая частая ошибка статистического анализа.
Довольно частая ошибка статистического анализа, - когда делается вывод на искусственно неравнозначных группах. Например, испытывают новое медикаментозное средство для лечения какого-то заболевания, но оно имеет определенные противопоказания. Проводят курсы лечения в соответствии с инструкцией. Однако результаты сравнивают с группой больных, которых лечили прежним методом - медикаментами, к которым не было никаких противопоказаний. Результаты несопоставимы, так как группы больных неравнозначны; результат мог зависеть также и от того, что больные, леченные новым методом, имели более легкую форму заболевания.
Нельзя оценивать темп роста без учета исходного уровня показателя. Существует статистическая закономерность, в соответствии с которой чем ниже исходный уровень каждого явления, тем выше темп роста, и наоборот.
Иногда представляются слишком общие сведения, преднамеренно или непреднамеренно не проводится детальный анализ материала.
К числу ошибок статистического анализа относят неиспользование метода стандартизации при анализе показателей, характеризующих статистические совокупности, имеющие разный состав по каким-то признакам (полу, возрасту, нозологии заболеваний и т.д.).
Третья группа ошибок статистического анализа - это логические ошибки.
Иногда вывод делают на основе простого сравнения цифр без учета качественной характеристики явления. Этого недостаточно, так как статистический анализ всегда предполагает не только констатацию цифр по различным группам, но установление взаимосвязи с особенностями влияющих факторов и т.д.
Такой вывод нельзя считать правильным. После этого - не значит вследствие этого.
Статистический анализ - это не только анализ цифр и явлений, но в значительной мере искусство специалиста, умение выделить из ряда последовательных событий ведущие, установить достоверную связь между ними, наметить пути воздействия.
Статистический анализ будет ошибочным, если не изучены всесторонние связи явления. Эта ошибка тесно связана с предыдущими.
Контрольные вопросы
1. Понятие о "статистических данных".
2. Предмет изучения статистики здоровья и здравоохранения.
3. Дайте характеристику основным этапам медико-статистического исследования.
4. Суть прямого метода стандартизации.
5. Характеристика косвенного метода стандартизации.
6. Основные характеристики обратного метода стандартизации.
7. Виды ошибок статистического анализа.