Оценка размеров коэффициента корреляции

Оценка размеров корре- ляции (сила связи)	Величина коэффициента корреляции
	прямая связь (+)	обратная связь (-)
Связь отсутствует	0	0
Слабая (малая, низкая)	от 0 до 0,3	от 0 до - 0,3
Средняя (умеренная)	от 0,3 до 0,7	от - 0,3 до -0,7
Сильная (большая, высо- кая)	от 0,7 до 1	от - 0,7 до 1

Методические требования к вычислению коэффициента корреляции:

* измерение связи возможно только в качественно однородных совокуп- ностях (например, измерение связи между ростом и массой тела в совокупно- стях, однородных по возрасту и полу)

* расчет может производиться как на абсолютных, так и на производ- ных величинах (относительных и средних)

* для вычисления коэффициента корреляции используются только не- сгруппированные данные

* число наблюдений должно быть менее 30.

Существует два метода определения коэффициента корреляции:

 

1. Метод квадратов (Пирсона) используется в тех случаях, когда требуется точное установление силы связи между признаками и когда признаки имеют только количественное выражение.

2. Ранговый метод (Спирмена) является наиболее простым способом опре- деления коэффициента корреляции. Его применяют тогда, когда нет необходимо- сти в точном установлении силы связи, а достаточно ориентировочных данных.

Основным принципом метода ранговой корреляции является сопостав- ление порядковых номеров (рангов) величин, характеризующих сравниваемые явления.

 

17.Средние величины, использование их в здравоохранении и оценке общественного здоровья. Условия и методы вычисления средней арифметической.

 

Важным групповым свойством статистической совокупности является средний уровень признака, который характеризуется средними величинами.

Средняя величина - это величина, одним числом характеризующая всю сово- купность в целом.

Различают несколько видов средних величин: средняя арифметическая, сред- няя геометрическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая, средняя прогрессивная, средняя хронологическая. В практической деятельности врача наиболее часто используются средняя арифметическая (М) и особые средние - мода (Мо) и медиана (Ме).

Средние величины находят широкое применение в научных эксперименталь- ных и клинических исследованиях для характеристики физиологических показа- телей организма в норме и патологии, при обработке лабораторных данных. Они используются также для оценки здоровья населения, при характеристике физиче- ского развития (средний рост, средняя масса тела), при анализе деятельности ле- чебно-профилактических учреждений (показатели нагрузки врачей, посещаемо- сти поликлиники, среднее число жителей на участке, среднегодовая занятость больничной койки, средняя длительность пребывания в стационаре и пр.). Нельзя обойтись без вычисления средних величин и в специальных социально- гигиенических исследованиях: средняя жилая площадь на человека, средний воз- раст, средний стаж работы в группах работающих, среднее содержание химиче- ского вещества во внешней среде и т.д.

При использовании средних величин необходимо соблюдать два важнейших условия.

Средние величины должны быть вычислены из качественно однородных совокупностей. Если статистическая совокупность неоднородна, то рассчитанная

на основе ее данных средняя не будет правильно отражать типичные характерные особенности изучаемого явления.

Средние величины должны быть исчислены на массовых материалах, т.е. в совокупности должно быть достаточно большое число наблюдений. Это тре- бование основано на законе больших чисел.

МЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ СРЕДНЕЙ АРИФМЕТИЧЕСКОЙ

Средняя арифметическая (М) - производная вариационного ряда, которая одним числом характеризует весь ряд и выражает его основную закономерность.

Вычисление простой и взвешенной средней арифметической Средняя арифметическая простая вычисляется для простого невзвешенного

вариационного ряда, в котором варианты встречаются с частотой, равной единице (Р=1), и определяется как сумма всех вариант ( Σ V), деленная на число на- блюдений (n):

 

 

ПРИМЕР:                  Содержание сахара в крови (в мг%)

 

Уровень сахара (V)	Число случаев (Р)
105	1
103	1
102	1
101	1
100	1
100	1
99	1
98	1
97	1
95	1
Σ V = 1000	n = 10

 

ПРИМЕР:               Результаты измерения массы тела юношей 18 лет

 

Масса тела в кг (V)	Число лиц (Р)	VP
64	2	128
63	3	189
62	9	558
61	6	366
60	4	240
59	1	59
	n = 25	VP = 1540

 

		Σ VP		1540
M	=	n	=	25	= 61,6 кг