Цель занятия Студенты должны знать понятие о функциональной и корреляционной зависимости, методы оценки взаимодействия факторов, сущность, значение и применение метода стандартизации. Уметь рассчитать коэффициент корреляции параметрическими непараметрическим способами, дать ему оценку. Уметь рассчитывать стандартизированные показатели. Основные вопросы
1. Понятие о функциональной и корреляционной зависимости.
2. Параметрические и непараметрические методы расчета коэффициента корреляции, их значение и практическое применение.
3. Ранговый метод определения коэффициента корреляции.
4. Сущность, значение и применение метода стандартизации.
5. Методика вычисления и анализ стандартизированных показателей прямым методом стандартизации. Теоретическая справка Одной из важных задач, решаемых с помощью статистического метода, является определение наличия взаимосвязи между различными признаками и явлениями. Для медицины это имеет огромное значение. Только объективная оценка и целенаправленное влияние на различные факторы может привести к эффективному решению вопросов и задач профилактики, диагностики, лечения, реабилитации, эффективному управлению и использованию ресурсов здравоохранения. Различают две формы взаимосвязи между признаками функциональную и корреляционную. При функциональной связи (зависимости) каждому значению (величине) изучаемого признака соответствует только одно определенное значение другого взаимосвязанного с ним признака. Изменение одной величины обязательно приводит к изменению другой настрого определенную величину. Функциональная связь – связь низкого уровня, характерная для физико- химических явлений, математики. Например, зависимости скорости, расстояния и времени радиуса и площади круга и др. Такая форма связи не является предметом рассмотрения медицинской статистики, так как ее наличие очевидно и не требует уточнения, а для выявления новых форм функциональной связи статистические методы не являются определяющими. Под корреляционной связью (зависимостью) понимают такую связь, при которой одной величине изучаемого признака соответствует несколько других величин, взаимосвязанного с ним признака, варьирующих около своей средней. Изменение одной величины может вести к изменению другой на различные значения.
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
88 Корреляционная связь может быть прямой и обратной. Под прямой корреляционной зависимостью понимают такую связь, когда увеличению (снижению) одной величины соответствует увеличение (снижение) связанной с ней другой. Например, интенсивность курения ведет к увеличению риска развития ишемической болезни сердца, с увеличением возраста ребенка увеличивается его масса тела и др. Под обратной корреляционной зависимостью понимают такую зависимость, когда увеличению (снижению) одной величины соответствует снижение увеличение) связанной с ней другой. Например, курение снижает среднюю продолжительность жизни уменьшение времени ожидания приема врача увеличивает удовлетворенность пациентов медицинской помощью сокращение сроков доставки пациентов сострой хирургической патологией в стационар от момента начала заболевания снижает послеоперационную летальность и др. Корреляционная связь может иметь различную силу, быть слабой, средней, сильной (таблица 13). В зависимости от этого корреляционная связь может быть очевидна с увеличением роста увеличивается масса тела с повышением температуры тела увеличивается частота сердечных сокращений и др. Однако большинство сложных явлений общественного здоровья, организации здравоохранения, вопросов профилактической и клинической медицины имеют завуалированные, зависящие от многих причин взаимосвязи. Именно на выявлении и количественной оценки такой формы связи сосредоточено внимание медицинской статистики, которая должна в рамках корреляционного анализа ответить наследующие вопросы определить наличие или отсутствие связи
определить направление связи
определить силу связи
определить достоверность результатов исследования. Существует большое количество различных параметрических и непараметрических методик определения корреляционной зависимости. При параметрических методах вычисления проводят с реальными полученными количественными данными, имеющими симметричное распределение в статистической совокупности. При асимметричном распределении или при необходимости провести корреляционный анализ качественных признаков применяют непараметрические методы. Непараметрические методы в отличие от параметрических менее точны, но позволяют проводить корреляцию как между количественными, таки между качественными признаками. Наиболее простыми являются параметрический метод расчета коэффициента корреляции
Пирсона (r) и непараметрический метод расчета коэффициента корреляции Спирмена (). Значения коэффициента корреляции интерпретируют следующим образом таблица 13).
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
89 Таблица 13 Схема оценки коэффициента корреляции
Оценка корреляции Величина коэффициента корреляции при наличии Прямой связи Обратной связи Слабая
0 – 0,29 0 – (-0,29) Средняя
0,3 – 0,69
(-0,3) – (-0,69) Сильная
0,7 – 1,0
(-0,7) – (- 1,0) Коэффициент корреляции Пирсона рассчитывается последующей формуле где r – коэффициент корреляции x и y – коррелируемые ряды d
x и d y
– отклонения каждого из чисел ряда от их средних. Применять корреляцию Пирсона можно только в том случае, когда оба сравниваемых признака являются количественными и имеют симметричное распределение. Поскольку в большинстве медицинских исследованиях редко удается получить распределение, которое было бы близко к нормальному, то чаще для оценки взаимосвязи между парами признаков применяется метод ранговой корреляции Спирмена. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена является несколько менее точным методом определения корреляции, однако может быть применен при любом распределении сравниваемых количественных признаков, а также при поиске связи между количественными и качественными признаками (когда последние могут быть ранжированы, например, по степени интенсивности выраженности какого - либо явления. Поэтому данный метод применяется в большинстве медицинских исследований. Рассчитывается коэффициент ранговой корреляции по формуле
)
1
(
6 1
2 где - коэффициент ранговой корреляции d – разность рангов (порядковые номера рядов) n – число коррелируемых пар рядов. Проиллюстрируем вычисление коэффициента ранговой корреляции наследующем примере. Существует мнение, что уровень рождаемости в регионе зависит от доли сельского населения. Необходимо найти наличие, направление
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
90 и силу связи и сделать вывод. В таблице 14 в первых двух графах располагаются данные о доле сельского населения в различных регионах России и соответствующих уровнях рождаемости. В следующих графах последовательно вычисляется сумма квадратов разности рангов. Таблица 14 Расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена на примере корреляции уровня рождаемости и доли сельского населения в различных регионах
X Доля сельского населения (%)
y Показатель рождаемости (‰) Ранговые места
d Ранг X Ранг y
21,5 9,9 1
2
-1 1
28,9 9,6 2
1 1
1 29,4 10,1 3
3,5
-0,5 0,25 34,1 10,1 4
3,5 0,5 0,25 37,4 11,7 5
7
-2 4
38,4 10,7 6
6 0
0 38,6 10,2 7
5 2
4
∑ d
2
= 10,5 Вначале необходимо расположить данные одного из рядов (x) в порядке возрастания (в таблице они уже расставлены. Так как значения второго ряда (y) связаны со значениями первого ряда, то естественно равномерного их увеличения или снижения может и не быть. Для каждого из рядов определяем ранги, те. расставляем порядковые номера значений по возрастанию. Т.к. во втором ряду имеется два одинаковых значения показателя рождаемости, то для каждого из них вписываем значение средней арифметической их порядковых номеров. В следующей графе построчно определяем разность рангов. В последней графе построчно возводим разность рангов в квадрат, и получаем сумму квадратов разности рангов. Полученные данные подставляем в формулу.
8
,
0
)
1 7
(
7 5
,
10 6
1
)
1
(
6 1
2 Прежде чем делать вывод необходимо оценить достоверность значения полученного коэффициента, вычислив среднюю ошибку коэффициента ранговой корреляции и критерий достоверности
3
,
0 2
7 8
,
0 1
2 1
2 2
n
m
7
,
2 3
,
0 На основании полученных данных можно сделать вывод о сильной прямой корреляционной зависимости уровня рождаемости в различных регионах от доли сельского населения. Те. чем выше доля сельского населения в регионе, тем выше уровень рождаемости. Поскольку критерий достоверности более 2, данный вывод можно считать достоверным с вероятностью более 95,5%.
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
91 При сравнительном анализе показателей общественного здоровья и здравоохранения всегда возникает вопрос чем обусловлены имеющиеся в них различия. Так, например, при сравнении показателей смертности в Российской Федерации и стран Западной Европы в 2004 г. (17‰ и 10 ‰ соответственно) возникает вопрос, почему смертность в России гораздо выше, чем в странах Западной Европы. Различия в этих показателях могут быть обусловлены не только действительными отличиями в размерах смертности, но и разницей в возрастном, половом, социальном составе населения, различиями в уровне, укладе и качестве жизни, санитарно-гигиенических условиях проживания, наличием в составе Российской Федерации регионов с наиболее неблагополучной и нестабильной обстановкой. Выявление истинных причин этого явления сложно, но, безусловно, необходимо для проведения целенаправленной государственной политики, направленной на снижение смертности. Поэтому при сравнении показателей рождаемости, смертности, заболеваемости, инвалидности и др. обычно применяют метод стандартизации, позволяющий нивелировать различия в структуре изучаемого явления. Сущность метода стандартизации заключается в том, что он позволяет рассчитать стандартизированные показатели, определяя, какими бы были истинные размеры изучаемых явлений, если бы состав сравниваемых совокупно- стей был одинаков. Существует три метода расчета стандартизированных коэффициентов:
метод прямой стандартизации, метод обратной стандартизации и метод косвенной стандартизации. Метод прямой стандартизации может применяться, когда известен как размер изучаемого явления, таки состав среды (например, известны уровни смертности и возрастной состав населения. Метод обратной стандартизации применяется, когда имеются данные о размерах изучаемого явления, но отсутствуют данные о составе среды. Метод косвенной стандартизации применяется, когда отсутствуют данные о размерах изучаемого явления, но есть данные о составе среды. Прямой метод стандартизации включает в себя следующие этапы
1) расчет общего и погрупповых интенсивных показателей
2) выбор стандарта
3) расчет ожидаемых величин
4) расчет стандартизированных показателей
5) сравнение стандартизированных показателей между собой и истинными интенсивными показателями. Приведем пример расчета стандартизированных показателей. В таблице приведены данные об общей заболеваемости населения злокачественными новообразованиями в районе Кв и 2006 гг. в различных возрастных группах. Рассчитав стандартизированные показатели мы ответим на вопрос, повлияли ли изменения возрастного состава населения на изменения в показателях заболеваемости злокачественными новообразованиями. Таблица 15 Распределение населения и больных злокачественными новообразованиями по возрасту в районе Кв и 2006 гг. Возрастные группы г г.
Численность на-
селения
Число
больных
Численность на-
селения
Число
больных
До 30 лет 5
5593 8
30-39 лет 11 1934 18
40-49 лет 22 1687 28
50-59 лет 44 1124 36
60 лети ст 52 1282 Всего 134 11620 154 1) Рассчитаем общий и погрупповые интенсивные показатели и занесем их таблицу 16. Так для возрастной группы до 30 лет показатель общей заболеваемости злокачественными новообразованиями в 1996 г. составил Число больных возрастной группы до 30 лет
×
10000
= Численность возрастной группы до 30 лет
=
5
×
10000
=
9,6 случаев на 10000 населения Из таблицы 16 видно, что за десять лет общая заболеваемость в районе К злокачественными новообразованиями выросла с 114,3 до 132,5 случаев на
10000 населения.
2) Выберем стандарт. За стандарт можно взять возрастной состав населения как в 1996 таки в 2006 году, можно взять суммарный возрастной состав за эти годы. Примем за стандарт возрастной состав в населения в 1996 г. (таблица
18). В этом случае стандартизированный показатель необходимо будет рассчитать только для 2006 года, т.к. выбирая такой стандарт, мы задаем вопрос какими бы были показатели общей заболеваемости населения злокачественными новообразованиями в районе Кв г, если бы возрастной состав жителей района был бы такой же, как ив г.
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
93 Таблица 16 Общий и погрупповые коэффициенты общей заболеваемости населения района К злокачественными новообразованиями в 1996 и 2006 гг. Возрастные группы
1996 г
2006 г Численность населения Число больных Заболеваемость на
10 тыс. населения Численность населения Число больных Заболеваемость на
10 тыс. населения До 30 лет
5190 5
9,6 5593 8
14,3
30-39 лет
1780 11 61,8 1934 18 93,1
40-49 лет
1554 22 141,6 1687 28 166,0
50-59 лет
1032 44 426,4 1124 36 320,3
60 лети ст
2172 52 239,4 1282 64 499,2 Всего
11728
134
114,3
11620
154
132,5
3) Рассчитаем ожидаемые числа случаев заболеваний злокачественными новообразованиями в районе Кв г, исходя из стандарта возрастного состава населения, обычной пропорцией и занесем в таблицу (Таблица 17). Порядок расчета следующий. Если заболеваемость в 2006 г. в возрастной группе до 30 лет составила 14,3 случая на 10000 населения, то если бы численность этой возрастной группы была 5190 человек, число случаев болезни составило бы – х.
10000 – 14,3 5190 – х
5190 × 14,3 / 10000 = 7,4 случая Ожидаемое число случаев заболеваний в строке Всего таблицы 18 получим как сумму всех ожидаемых чисел.
Таблица 17 Общая заболеваемость злокачественными новообразованиями, стандарт возрастного состава населения и ожидаемые числа заболеваний в районе Кв г. Возрастные группы г.
Стандарт возрастной состав населения в 1996г.)
Заболеваемость на 10 тыс. населения
Ожидаемые числа забо-
леваний
До 30 лет 14,3 7,4
30-39 лет 93,1 16,6
40-49 лет 166,0 25,8
50-59 лет 320,3 33,1
60 лети ст 499,2 108,4 Всего
191,3
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
94 4) Рассчитаем стандартизированный показатель заболеваемости злокачественными новообразованиями в районе Кв г Ожидаемое число заболеваний всего
×
10000
= Стандарт (всего)
=
191,3
×
10000
=
163,1 случаев на 10000 населения
11728 5) Проведем анализ полученных данных. В 1996 г. заболеваемость злокачественными заболеваниями составляла 114,3 случая на 10000 населения, а в 2006 г. - 132,5. Следовательно, произошло увеличение заболеваемости за период с
1996 по 2006 гг. Стандартизированный по возрасту показатель заболеваемости злокачественными новообразованиями в 2006 г. составил 163,1 случайна населения, те. если бы возрастной состав района Кв г. был бы такой же как в 1996 г, то заболеваемость составила бы 163,1 случайна населения. Таким образом, можно сделать вывод, что изменения в возрастном составе не повлияли нарост заболеваемости злокачественными новообразованиями в районе К. Задания для проведения самостоятельной работы на практическом занятии Задания по методу корреляции Эталон выполнения Существует мнение, что чем дольше сроки доставки больных с острым аппендицитом в хирургический стационар от момента начала заболевания, тем выше частота послеоперационных осложнений. В таблице приведены данные о частоте послеоперационных осложнений, в зависимости от времени доставки больного.
Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие связи, ее направление и силу. Оформите вывод. Время доставки час) Частота осложнений
(%) Ранговые места d Ранг Х Ранг Y До 3 6
1 2
-1 1
3 – 5 5
2 1
1 1
6 – 8 9
3 3
0 0
9 – 11 12 4
4 0
0 12 – 14 18 5
5 0
0 15 – 17 24 6
6 0
0 18 – 20 28 7
7 0
0 21 – 23 34 8
8 0
0 24 ибо- лее
46 9
9 0
0
Σd
2
=2
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
95 98
,
0
)
1 9
(
9 2
6 1
)
1
(
6 1
2 Вывод Выявлена прямая сильная связь, те. чем дольше сроки доставки пациентов с острым аппендицитом в стационар, тем выше частота послеоперационных осложнений. Варианты заданий по методу корреляции Задание №1 Существует мнение, что с возрастом увеличивается число злокачественных новообразований среди населения. В таблице приведены данные по распространенности злокачественных новообразований среди различных возрастных групп населения. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Возрастные группы
Распространенность злокачественных новообразований (на 10000 населения) До 30 лет 30-39 лет 40-49 лет 50-59 лет 60 лети ст Задание №2
Существует мнение, что послеоперационная летальность при кишечной непроходимости зависит от сроков доставки пациента в хирургическое отделение от начала заболевания. В таблице приведены показатели послеоперационной летальности в зависимости от сроков доставки пациентов. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Время (час) Летальность (%) До 3 1,5 3 – 5 2,2 6 – 8 3,8 9 – 11 2,9 12 – 14 5,8 15 – 17 5,8 18 – 20 10 21 – 23 11,8 24 и более
15,6 Задание Существует мнение, что при вакцинации против гриппа резко снижается заболеваемость детей. В таблице приведены данные об охвате детей прививками и заболеваемости гриппом в различных регионах.
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
96 Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод.
% охвата Заболеваемость (‰)
45%
140,8 50%
56,6 78%
60,2 80%
39,4 88%
44,2 93%
31,4 Задание №4
Имеются данные о влиянии толщины угольного пласта на заболеваемость шахтеров гипертонической болезнью (таблица. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Толщина пластам) Заболеваемость (‰)
0,6 3,5 0,8 4,2 1,0 3,6 1,2 6,3 1,4 7,4 1,5 8,9 1,6 10,0 Задание Иметься мнение, что в регионах с преобладанием сельского населения уровень рождаемости более высокий. В таблице представлены данные о доле сельского населения в различных регионах и уровне рождаемости.
Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Доля сельского населения (%) Рождаемость (‰)
21,5 9,9 28,9 9,6 29,4 10,1 34,1 10,1 37,4 11,7 38,4 10,7 38,6 10,2 Задание №6 Существует мнение, что заболеваемость дизентерией повышается с увеличением средней температуры летнего сезона. В таблице приведены данные о заболеваемости дизентерией и средней температуре летнего сезона заряд лет. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод.
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
97 Заболеваемость на 10000 населения) Средняя температура сезона град)
31,8 14,6 59,8 15,7 60 15 60,4 14,6 67 13,2 67 14,1 68,2 15,2 77 15 88 14,3 117 15,4 Задание №7 Имеется мнение, что заболеваемость болезнями желудочно-кишечного тракта при вахтовом методе работы зависит от продолжительности периода вахты. В таблице приведены данные о длительности вахты и уровне заболеваемости. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Длительность вахты (нед) Заболеваемость ЖКТ (‰)
1 129,9 2
136,7 3
133,9 4
187,6 5
123,6 6
135,0 7
295,9 8
301,0 Задание Существует мнение, что уровень заболеваемости психическими расстройствами зависит от численности населения, проживающего в населенном пункте. В таблице приведены города Оренбургской области, расположенные по мере возрастания численности населения и уровень заболеваемости психическими расстройствами. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Города Заболеваемость (‰) Медногорск
13,4 Бугуруслан
6,5 Бузулук
17,3 Новотроицк
13,3 Орск
12,7 Оренбург
12,5 Задание Существует мнение, что уровень травматизма зависит от численности населения, проживающего в населенном пункте. В таблице приведены города Оренбургской области, расположенные по мере возрастания численности населения и уровень травматизма. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции, определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Города Заболеваемость (‰) Медногорск
84,9 Бугуруслан
101,2 Бузулук
151,4 Новотроицк
133,0 Орск
101,0 Оренбург
174,2 Задание №10
Существует мнение, что на уровень общей заболеваемости оказывает влияние укомплектованность ЛПУ врачами. В таблице приведены данные об укомплектованности врачами в различных гг. Оренбургской области и уровнях общей заболеваемости. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Города Укомплектованность врачами (%) Заболеваемость
(‰) Оренбург
90,1 2094,0 Бугуруслан
94,9 1803,7 Орск
97,0 1446,3 Новотроицк
98,5 1664,1 Бузулук
99,1 2023,9 Медногорск
100 1786,0 Задание Существует мнение, что уровень заболеваемости болезнями органов кровообращения зависит от численности населения, проживающего в населенном пункте. В таблице приведены города Оренбургской области, расположенные по мере возрастания численности населения и уровень заболеваемости болезнями органов кровообращения. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции, определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Города Заболеваемость (‰) Медногорск
198,1 Бугуруслан
237,9 Бузулук
251,9 Новотроицк
137,0 Орск
129,4 Оренбург
245,4 Задание Существует мнение, что с увеличением роста увеличивается масса тела. В таблице приведены данные о росте и массе тела подростков-школьников 17 лет. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции, определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод.
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
99
Рост(см.)
Масса(кг.)
157 56 165 57 167 58 162 60 172 63 174 65 168 67 176 72 170 79 180 82 Задание Существует мнение, что при вакцинации населения против вирусного гепатита В резко снижается заболеваемость. В таблице приведены данные об охвате медицинских работников прививками и заболеваемости вирусным гепатитом В в различных регионах. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции и определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Регион Охват прививками
(%)
Заболеваемость
(на 10 тыс) А
15.0 22.0 Б
20.0 28.0 В
25.0 26.0 Г
35.0 27.0 Задание Существует мнение, что с возрастом увеличивается уровень кровяного давления. В таблице приведены данные о возрасте женщин и уровне систолического давления. Рассчитайте коэффициент ранговой корреляции, определите наличие, направление и силу связи. Оформите вывод. Возраст (лет) АД (мм.рт.ст.)
31 125 63 153 58 148 38 142 64 142 45 128 42 136 34 121 62 135 46 127
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11