Актуальность темы. При проведении различных медико-биологических исследований в практической или научной деятельности врача преимущественно пользуются выборочным методом сбора информации.
Выборочный метод выгодный в экономическом отношении, так как может быть проведен при меньшем количестве персонала и с меньшими материальными затратами, но при проведении выборочных исследований необходимо обеспечить представительность (репрезентативность) выборочной совокупности. В этом случае к выборочной совокупности предъявляют два основных требования:
· она должна обладать основными характерными чертами генеральной совокупности, то есть быть максимально на нее похожей;
· она должна быть достаточной по объему (числу наблюдений), чтобы более точно выразить особенности генеральной совокупности.
И, все-таки, какой бы репрезентативной не была выборочная совокупность, она отличается от генеральной потому, что в процессе выборки допускаются случайные ошибки – ошибки выборки, которые показывают, на сколько отличаются величины, полученные при выборочном методе исследования, от величин, которые могли бы быть получены при изучении генеральной совокупности.
|
|
Для того, чтобы исследователь имел право перенести выводы, сделанные на результатах выборочной совокупности, на всю генеральную совокупность, определяются показатели достоверности. Использование статистически недостоверных данных может привести к неправильным выводам. Вот почему умение определять показатели достоверности и использовать их для обобщенной количественной характеристики и оценки различных явлений и процессов – весьма важное умение студента и врача.
Учитывая изложенное, перед студентами поставлены следующие цели:
|
ИСТОЧНИКИ УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ
(рекомендуемая литература)
1. Соціальна медицина та організація охорони здоров’я/ Під ред. Вороненка Ю.В., Москаленка В.Ф. – Тернопіль: Укрмедкнига, 2000. – С. 62-66.
2. Социальная гигиена и организация здравоохранения / Под ред. Серенко А.Ф., Ермакова В.В. – М.: Медицина, 1984. – С. 139-146.
|
|
3. Руководство по социальной гигиене и организации здравоохранения / Под ред. Лисицына Ю.П. – М.: Медицина, 1987. – Т.1. – С. 228-230.
4. Граф логической структуры содержания темы (приложение 1).
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ТЕМЫ
1. Понятие о выборочной совокупности, репрезентативности.
2. Понятие о достоверности.
3. Показатели, используемые для оценки достоверности относительных и средних величин: ошибка репрезентативности, критерий достоверности, доверительные границы. Их характеристика.
4. Методика расчета ошибки репрезентативности, критерия достоверности статистической величины, критерия достоверности разности показателей; доверительных границ в генеральной совокупности.
5. Оценка достоверности полученных результатов.
Основные вопросы и ключевые понятия,
На которые следует обратить внимание
При подготовке темы
В системе медико-биологических исследований (кроме данных официальной статистики) редко используются сплошные методы сбора информации – основная часть исследований относится к выборочным.
Выборочная совокупность – часть генеральной совокупности, отобранная специальным методом и предназначенная для характеристики генеральной совокупности (см. раздел «Методика организации статистического исследования в здравоохранении»).
При проведении выборочного исследования мы можем встретиться с общими ошибками и ошибками выборки. Общие ошибки могут иметь как системный характер (методические ошибки, недостатки измерительной аппаратуры), так и случайный (ошибки исследователя). Ошибки же выборочного исследования связаны с выбором единиц наблюдения. Это ошибки типичности, репрезентативности.
Репрезентативность – это соответствие данных выборочной и всей (генеральной) совокупностей.
В процессе анализа рассчитанные показатели (средняя длительность лечения, частота осложнений, уровень летальности и другие) рассматривают как обобщающие величины. Если результаты получены на основе достаточного за количеством и качественно однородного материала (требования к выборочной совокупности, являющиеся сущностью понятия репрезентативности), то можно считать, что они достаточно точно характеризуют исследуемые явления.
Например, при изучении эффективности нового метода лечения, апробированного на 400 больных, установлено, что у 12 из них возникли осложнения. Частота их, следовательно, составляет 3 случая на 100 больных. Значение обобщающего результата состоит в том, что при проведении аналогичных выборочных исследований или для оценки всей совокупности больных с данной патологией (генеральной совокупности) мы могли бы предусмотреть получение аналогичных данных: 3 случая осложнений на 100 больных. Однако не исключена ситуация, когда при проведении повторных исследований показатель, определяемый путем выборочного наблюдения, в незначительной мере может отличаться от данного результата.
Следовательно, оценить достоверность результатов выборочного исследования означает определить, в какой мере сделанные для него выводы (результаты) можно перенести на генеральную совокупность. То есть, на основании части явления рассуждать о явлении в целом и основных присущих ему закономерностях.
Достоверность – это степень соответствия полученных показателей отображаемой действительности.
Для оценки достоверности результатов каких-нибудь выборочных исследований определяют среднюю ошибку относительной или средней величины (ошибку репрезентативности).
Ошибка репрезентативности (m) – это мера достоверности, которая показывает, на сколько отличается величина, полученная при выборочном методе исследования от величин, которые могли бы быть получены при сплошном методе исследований того же явления.
|
|
Средняя ошибка для соответствующих показателей при значительном числе наблюдений (n>30) может быть рассчитана на основании следующих формул:
– средняя ошибка средней величины;
– средняя ошибка относительной величины;
где: – среднеквадратическое отклонение;
n – число наблюдений в выборочной совокупности. При малом числе наблюдений (менее 30) вместо n используется (n-1);
P – относительный показатель;
q – величина, обратная относительному показателю, т. е. вероятность того, что данное явление не будет зарегистрировано. Сумма двух противоположных вероятностей равно единице: P + q = 1. Если показатель рассчитан на 100 (%), то q = 100 – P; если на 1000 (‰), то q = 1000 – P и т. д.
Средняя ошибка относительного (интенсивного) показателя в приведенном выше примере составляет:
(на 100)
Ошибка позволяет определить пределы, в которых с соответствующей степенью вероятности безошибочного прогноза находится истинное значение искомого показателя, т.е. доверительные границы.
Доверительный интервал (∆) – показатель, с помощью которого с определенной вероятностью безошибочного прогноза (Рт) можно получить границы колебаний средней или относительной величины в генеральной совокупности (доверительные границы).
Доверительный интервал ∆=.±t m.
И соответственно доверительные границы средней и относительной величин определяют по формулам:
Мген.= Мвыб.± ∆ = Мвыб.± t – для средней величины;
Рген.= Рвыб.± ∆ = Рвыб.± t – для относительной
величины;
где: Мген. и Рген. – значения средней и относительной величин в генеральной совокупности;
Мвыб. и Рвыб. – значения средней и относительной
величин, рассчитанных для выборочной совокупности;
и – средние ошибки соответствующих показателей;
t – критерий достоверности (или вероятности).
|
|
Вероятность безошибочного прогноза (Рt) – это вероятность, с которой можно утверждать, что в генеральной совокупности средняя или относительная величины будут находиться в пределах Мвыб+tmМ или Рвыб±tmp. Определенной степени вероятности безошибочного прогноза соответствует константное значение критерия «t», величина которого при n>30 определяется по таблице интеграла вероятности (например, при Рt =0,95 → t=2,0; при Рt =0,99 → t=3,0 и т.д.).
При n<30 используется краткая таблица критических значений критерия «t» Стьюдента (табл. 1)
Таблица 1
Краткая таблица критических значений критерия «t» Стьюдента
Число степеней свободы (n,= n-1) | Вероятность безошибочного прогноза (ошибки) Pt (р) | Число степеней свободы (n,= n-1) | Вероятность безошибочного прогноза (ошибки) Pt (р) | ||
0,95 (0,05) | 0,99 (0,01) | 0,95 (0,05) | 0,99 (0,01) | ||
2 | 4,30 | 9,92 | 17 | 2,11 | 2,90 |
3 | 3,18 | 5,84 | 18 | 2,10 | 2,88 |
4 | 2,78 | 4,60 | 19 | 2,09 | 2,86 |
5 | 2,57 | 4,03 | 20 | 2,09 | 2,84 |
6 | 2,42 | 3,71 | 21 | 2,08 | 2,83 |
7 | 2,36 | 3,50 | 22 | 2,07 | 2,82 |
8 | 2,31 | 3,36 | 23 | 2,07 | 2,81 |
9 | 2,26 | 3,25 | 24 | 2,06 | 2,80 |
10 | 2,23 | 3,17 | 25 | 2,06 | 2,79 |
11 | 2,20 | 3,11 | 26 | 2,06 | 2,78 |
12 | 2,18 | 3,06 | 27 | 2,05 | 2,77 |
13 | 2,16 | 3,01 | 28 | 2,05 | 2,76 |
14 | 2,14 | 2,98 | 29 | 2,05 | 2,76 |
15 | 2,13 | 2,95 | 30 | 2,04 | 2,75 |
16 | 2,12 | 2,92 | ∞ | 1,96 | 2,58 |
В медико-биологических и социально-гигиенических исследованиях минимальной достаточной вероятностью безошибочного прогноза является 95,5% (Pt=0,95), что допускает вероятность ошибки р=0,05. И только в наиболее ответственных случаях, когда необходимо сделать особенно важные в теоретическом или практическом отношении выводы, когда от результатов исследования зависит принятие решения, достаточной вероятностью считается 99,7% (Pt=0,99 или р=0,01).
Таким образом, при определенной степени вероятности безошибочного прогноза (а ее задают на этапе планирования статистического исследования) и строго соответствующем ей критерии «t» величина доверительного интервала зависит от величины ошибки репрезентативности, значение которой уменьшается при увеличении числа наблюдений.
В приведенном выше примере при применении нового метода лечения частота осложнений для генеральной совокупности с вероятностью 95,5% (t=2) находится в пределах:
Рген.= Рвыб.±t =3,0±2*0,85=3,0±1,7 (т.е. от 1,3 сл. на 100 больных до 4,7 сл. на 100 больных);
при вероятности же 99,7% (t=3):
Рген.= Рвыб.±t =3,0±3*0,85=3,0±2,6 (т.е. от 0,4 сл. на 100 больных до 5,6 сл. на 100 больных).
Практическая ценность использования средней ошибки заключается не только в определении доверительных границ для конкретного показателя, а и в оценке его достоверности. Достоверность показателя определяется на основе отношения его абсолютного значения к величине его средней ошибки (). Показатель считается достоверным с вероятностью безошибочного прогноза ≥95,5%, если это отношение ≥2; с вероятностью безошибочного прогноза ≥97,7%, если это отношение ≥3. Если отношение абсолютного значения показателя к его средней ошибке составляет менее 2, то в этом случае показатель, рассчитанный для выборочной совокупности, считается недостоверным, т.е. таким, который не может быть использован для каких-либо суждений и выводов о всей генеральной совокупности. В нашем примере: = =3,5; т. е. полученный в выборочном исследовании показатель частоты осложнений достоверен с вероятностью безошибочного прогноза >97,7%.
В медико-биологических исследованиях часто возникают ситуации, когда при сравнении отдельных параметров необходимо оценить значимость различий между ними. Значимая (достоверная) разница между отдельными показателями выборочного исследования свидетельствует о возможности перенесения полученных выводов на генеральную совокупность. Наиболее распространенный метод оценки достоверности разности между сравниваемыми выборочными результатами – метод непрямой разности, в основе которого лежит расчет коэффициента достоверности различий «t» (критерия Стьюдента):
– для средних величин;
– для относительных величин.
Разница между сравниваемыми выборочными величинами существенна и статистически достоверна с вероятностью безошибочного прогноза ≥95,5%, если величина критерия «t» равна или больше 2 (при n>30). В наиболее ответственных случаях t≥3 (Pt≥0,99, р≤0,01).
Например: в школе обучается 1200 детей. Профилактические прививки против гриппа сделаны 900 детям. Заболело гриппом 350 школьников, в том числе 150 учащихся, среди которых не была проведена профилактическая вакцинация. Для оценки эффективности профилактической вакцинации против гриппа необходимо определить достоверность различий между уровнями заболеваемости гриппом среди привитых и непривитых школьников. Для этого следует:
1) определить интенсивные показатели заболеваемости гриппом среди привитых и непривитых детей:
Р1= случаев на 100 детей
Р2= случаев на 100 детей
2) определить средние ошибки рассчитанных интенсивных показателей:
m1= на 100 m2= на 100
3) оценить достоверность различий на основании критерия Стьюдента:
Вывод: различия между показателями заболеваемости гриппом среди привитых и непривитых школьников достоверны с вероятностью безошибочного прогноза >99,7%, так как t >3.
Ошибка репрезентативности, доверительные границы, критерий Стьюдента могут быть рассчитаны не только для относительной и средней арифметической величин, но и для любого параметрического критерия, полученного в результате выборочного наблюдения. При этом критерий Стьюдента используется в основном для нормального альтернативного распределения.