Biostat


1 Биологиялық статистикаға анықтама беріңіз, міндеттерін атап жазыңыз, бөлімдері мен статистикалық зерттеулердің кезеңдерін анықтаңыз.
Биологиялық статистика – биологиялық нысандарды табиғи және эксперименттік зерттеулерді жоспарлау және олардың нәтижелерін талдау ережелері жөніндегі білімдер жүйесі.
Статистиканың негізгі міндеті – зерттелетін көріністердің өзгерістеріне алып келетін себептерді анықтау.
Медициналық статистиканың 3 бөлімі бар: денсаулық статистикасы, денсаулық сақтауды басқару статистикасы, клиникалық және эксперименталдық зерттеулер статистикасы.
Денсаулық статистикасының негізгі тармақтарына – демография статистикасы, аурушаңдық және мүгедектік статистикасы, өсу және даму статистикасы жатады.
Денсаулық сақтауды басқару статистикасына – емдеу алдын-алу мекемелерінің статистикасы, санитарлық және эпидемияға қарсы күресетін мекемелер статистикасы, әйелдердің босануына көмектесетін және денсаулығын қорғайтын мекемелердің статистикасы, балалар мен жасөспірімдердің денсаулығын қорғайтын мекемелер статистикасы жатады.
Статистикалық зерттеулердің 5 кезеңі болады:
Зерттеулердің жоспары мен бағдарламасын жасау – бақылау түрі, мәліметті алу әдісі белгіленеді. Сонымен қатар зерртеуді жүргізу жолдары, әрбір кезеңді орындау мерзімі, кімдер орындайтыны анықталады.
Мәліметтер жинау. Бұл кезеңде мәліметтерді жинау, есеп құжаттарын толтыру болады.
Мәліметтерді өңдеу және топтастыру. Бұл кезеңде тіркеу құжаттарының толтыру сапасын қайта тексеруғ шартты белгі жасау, жинаған мәліметтерді топтастыру, мәліметтерді құрастыру, статистикалық көрсеткіштерді есептеу, көрсеткіштерді графикалық әдістермен көрсету жүргізіледі.
Мәліметтерді талдау және қорытынды жасау. Бұл кезеңді орындау үшін: зерттеуші жан – жақты білімді болуы және зерттелетін құбылыстың мәнін жақсы білуі керек, статистикалық зерттеуді жүргізудің әдістерін, оның ішінде статистикалық талдауды жетік игеруі тиіс, статистикалық зерттеудің алдыңғы үш кезеңі дұрыс орындалуы керек.Зерттеуші жасалынған зерттеуді бірқалыпты жазып, бейнелеп, қорытынды жасау керек.
Зерттеудің нәтижелерін іс жүзінде енгізу;
2 Статистикалық жиынтық түсінігіне анықтама беріңіз, жіктелуін сипаттап жазыңыз.
Қандай да бір сапалық немесе сандық белгілермен сипатталатын нысандар жиыны статистикалық жиынтық деп аталады. Жиынтық бас (генералды) және таңдама болып екі топқа жіктеледі.
Тексерілуге  жататын  (ең болмағанда, теория жүзінде)  барлық нысандардан тұратын статистикалық жиынтық  бас жиынтық деп аталады. Бас жиынтық өте көп объектілерге ие болады. Бас жиынтықтан кездейсоқ түрде таңдалынып алынған қандай да бір нысандар санынан тұратын статистикалық жиынтық   таңдама жиынтық немесе  жәй таңдама деп аталады.  Таңдама жиынтықтағы объектілер саны таңдама көлемі деп белгіленеді. Мысалы, егер 1000 бөлшектен тексеру үшін 100 бөлшек бөліп алынса, онда бас жиынтықтың көлемі N=1000, ал таңдама жиынтығының көлемі n=100.
Таңдама жиынтықты зерттеу арқылы барлық бас жиынтық жөнінде қорытынды жасалынатын статистикалық зерттеу әдісі  таңдама әдіс  деп аталады.
Таңдамаға қойылатын негізгі талаптар:
бас жиынтықтың қасиеттерін дұрыс бағалау, яғни  репрезентативті болу;
бас жиынтықтан нысандарды таңдау кездейсоқ жүргізіледі,яғни нысандардың әрқайсысының таңдалу мүмкіндігі бірдей;
таңдамадағы бақылаулар нәтижелері бір бірінен тәуелсіз;
барлық нақты шарттарды есепке ала отырып таңдама көлемін дұрыс анықтау;
3 Графикалық бейнелеуді сипаттап жазыңыз, графикалық бейнелеуді құрастырғандағы ережелерді атап шығыңыз. Салыстырмалы мөлшерлерді есептегеннен кейін оларға графикалық бейнелеу жүргізіледі. Негізгі мақсат – статистикалық көрсеткіштерді көрнекті етіп көрсету және талдауды жеңілдету.
Графикалық бейнелеудің келесідей түрлері бар:
Диаграммалар (сызықты, тарамдалған, бағаналы, секторлық, көлемді, т.б.).
Картограммалар.
Картодиаграммалар.
Графикалық бейнелеу үшін абсолюттік те, салыстырмалы да, орташа өлшемдер де пайдаланылады. Кез-келген графикалық бейнені құрастырғанда мынадай ережелерді сақтау қажет:
Әрбір графикалық бейненің өзіндік аты болуы тиіс. Онда бейненің мағынасы, уақыты және орны көрсетіледі;
Ол белгілі бір өлшемде құрылуы керек;
Әрбір графикалық бейнеге қолданылатын бояуға және қосымшаға түініктеме беру керек.
Графикалық бейне статистикалық көрсеткіштің мағынасына сай келуі тиіс.
Сызықты диаграммалар – құбылыстың немесе белгінің динамикалық өзгеруін көрсетеді. Оның көмегімен тұрғындардың табиғи өсімін, балалар өлімінің барысын көрсетуге болады. Бір диаграммада бірнеше құбылыстың өзгеруін көрсетуге болады, оларды әр түрлі сызықтармен сызады, бірақ диаграммада төрт сызықшадан артық қолдануға болмайды.

Тарамдалған диаграммалар – шеңберлі координат жүйесінде құрылады. Оны бір құбылыстың тәулік бойы және апталық, жылдық өзгеруін бейнелеуге пайдаланады.

Бағаналы диаграммалар – құбылыстардың динамикалық немесе тұрақты жағдайын бейнелеуге қолданылады.

Ішкі бағаналы диаграмма – жалпы ауру көрсеткішін 100%-ға теңейді, ал соның құрамындағы аурудың түрлерін бағананың ішінде түрлі бояумен немесе сызықшалармен көрсетеді.
Секторлық диаграмманың көмегімен көріністің құрамын бейнелейді. Онда шеңберді 100%-ға теңейді, ал шеңбердің көлемі 360˚ болғандықтан, 1%-3,6˚-қа тең, яғни көрсеткішті 3,6-ға көбейтіп градусты табады.

Көлемді немесе фигуралық диаграммаларда статистикалық көрсеткіштерді суретпен (фигурамен) бейнелейді. Мысалы, халық санының өсуін адамның фигурасымен, төсек санының өсуін төсектің суретімен бейнелейді.
Картограммалар жасағанда географиялық картаға статистикалық көрсеткіштің мөлшеріне қарай соған сәйкес ауданды, аймақты, облысты, т.б. бояумен немесе сызықшалармен белгілейді Онда неғұрлым көрсеткіштің мөлшері жоғары болса, соған сәйкес бояудың түрі қанық болуы керек.

Картодиаграммаларда географиялық картаға түрлі диаграмма салынады, көбінесе бағаналы диаграмма пайдаланылады.
4 Белгілердің жіктелуін сипаттап жазыңыз, анықтамаларын атап шығыңыз.
Белгілер сандық және сапалық болып ерекшеленеді. Сандық белгілер санмен өрнектеледі. Сандық белгілер мәні үздіксіз және дискретті бола алады.
Дискретті – бұл белгілер, ең кемінде бір өлшем бірлікке ерекшеленетін белгінің мәні. Мысалы, жанұядағы адам саны, төсек – күн және т.б.
Үздіксіз белгілер – бұл, бір-бірінен қанша болса да кез-келген аз шамаға ерекшелене алатын белгілер мәні. Мысалы, бой, адам салмағы және т.б.
Сапалық белгілер категоиялармен өрнектеледі. Олар өз кезегінде берілгендер түріне байланысты байланысты номиналды және ординалды сапалық белгілер болып бөлінеді. Номиналды немесе реттелген шкалада сәйкесінше сапалық белгілер өлшенеді. Номиналды шкалада өлшенетін белгілер алдын ала орнатылған градацияның ақырғы санынан бір мән қабылдайды. Номиналды шкалада өлшенетін белгілер мысалы, жыныс (әйел, еркек), көз түсі(қоңыр, жасыл, көк, сұрғылт), жануарлар жіктелуі және т.б. Номиналды шкалада өлшенетін статистикалық берілгендер сол және басқа белгілер градациясынан пайда болған жиілікке келтірілген кесте түрінде көрсетіледі. Эпидемиологиялық берілгендерді өңдеу кезінде номиналды берілгендер жиі пайда болады. Мысалы, сол немесе басқа аурушаңдық кезінде сол және басқа белгілердің кездесушілік жиілігі туралы сұрақ қызығушылық тудыруы мүмкін.
5 Салыстырмалы өлшемдерді сипаттаңыз, медициналық статистикада қолданылатын салыстырмалы мөлшерлерді анықтамаларымен жазыңыз.
Статистикалық жиынтықтың құрамындағы белгілерді немесе құбылыстарды зерттеуде және оларды сипаттауда статистикалық шамаларды пайдаланады. Оның ішіне абсолюттік салыстырмалы және орташа сандар кіреді. Абсолюттік мөлшер бір жиынтықтың көлемін немесе жалпы санын көрсетеді. Мысалы, халық саны, аурулардың саны, мекемелердің, төсектердің, дәрігерлердің саны, т.б. Ал егер де статистикалық жиынтық белгілерінің бір-бірімен байланысын тауып, оларды салыстыру қажет болса, онда салыстырмалы мөлшерлерді пайдаланады. Салыстырмалы мөлшерлер екі абсолюттік мөлшерді салыстыру, бөлу және сол бөлшекті 100, 1000, 10000, 100000-ға көбейту арқылы табылады. Медициналық статистикада көбінесе мынадай салыстырмалы мөлшерлер қолданылады:
Үлестік (экстенсивтік) көрсеткіштер көріністің құрамын көрсетеді. Мысалы, аурушаңдық, мүгедектік, өлім себептерінің құрамы. Бұл көрсеткіш пайызбен белгіленеді (барлығы 100% деп алынады).
Үлестік көрсеткіш =
2. Қарқынды (интенсивтік) көрсеткіштер ортадағы көріністің жиілігін көрсетеді. Мысалы, туылу, өлім, аурушаңдық көрсеткіштері.
Қарқынды көрсеткіш =
3. Ара қатыстық көрсеткіштер бір-біріне ұқсамайтын екі жиынтықтың қатынасын көрсетеді. Мысалы, тұрғындардың дәрігерлермен, жедел жәрдем машиналарымен, төсектермен, орта буындағы мамандармен қамтамасыз етілуі, т.б.
Ара қатыстық көрсеткіш =
Көрнекті көрсеткіш біртектес мөлшерлерді: абсолюттік, салыстырмалы немесе орта шамаларды салыстыра отырып бағалауға мүмкіндік береді. Бұл көрсеткішті есептеу үшін салыстыратын мөлшердің біреуін 100%-ға теңейді, ал қалғанын соған қатынас ретінде есептейді.
Қазақстан Республикасында тұрғындардың ауруханадағы төсектермен қамтамасыз етілу көрсеткішінің он жыл ішінде өзгеруі
Жылдар 10 000 адамға шаққандағы төсектер саны Көрнекті көрсеткіш пайызға теңеліп есептелінеді, %
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000 138
140
142
142
136
136
134
132
130
128
120 100
101,4
102,8
102,8
98,5
98,5
97,1
95,6
94,2
92,7
86,9
6 Сандық белгілер мен сапалық белгілер арасындағы айырмашылықтарды ашыңыз.
Тіркелінетін белгілерді 2-ге бөледі:
сапалық немесе атрибутивтік белгілер жазбаша түрде белгіленеді. Оған адамның жынысы, қызметі, аурудың аты мен белгілері, емдеу нәтижесі, тұратын жері, т.б. жатады;
сандық белгілерді цифрлармен көрсетеді. Оған адамның бойының ұзындығы – см, жасы – жылмен, салмағы – кг, емделу ұзақтығы – күнімен есептеу және т.б. жатады.
Әрбір сандық белгілер мөлшерін «варианта» дейді де «V» әріпімен белгілейді. Зерттеулер жүргізілгенде дәрігер зерттелінетін құбылысқа әр түрлі белгілердің әсерін анықтауы қажет. Сондықтан да белгілерді факторлық және нәтижелікдеп бөледі. Факторлық белгілерге басқа белгілердің нәтижесіне әсер ететін белгілер жатады. Мысалы, баланың жасына сәйкес бойы өседі (жасы – факторлық, ал бойы – нәтижелік белгі)
7 Сапалық белгілерді талдаудағы Хи- Квадрат критерийінің маңызын түсіндіріңіз.
Екі тәуелсіз пациенттер топтары бар: ауыл тұрғындары және қала тұрғындары. Осы топтарда анемиямен ауыратын пациенттер үлесі бірдей ме, яғни анемияның таралуы тұрғылықты орынға тәуелді ме деген сұраққа жауап табу керек. Нөлдік болжамды – анемияның таралуы тұрғылықты орынға тәуелді емес деп аламыз.
Анемия бар тобында а адамар қала тұрғындары болып келеді, b – ауыл тұрғындары. Анемия жоқ тобында с адамар қала тұрғындары болып келеді, d – ауыл тұрғындары (6-кесте).
6-кесте.
Анемия таралуының зерттеу нәтижелері
ҚасиетҚалалықАуылдықБарлығыАнемия бар a b a+bАнемия жоқc d с+d
Барлығы n2=b+ d
Бұл жағдайда (хи-квадрат) критерийді қолдануға болады:
(18)
Берілген мәнділік деңгейі α және бостандық деңгейлерінің саны f=1 үшін оның критикалық мәнін анықтаймыз. Егер , онда нөлдік болжам қабылданады, яғни анемияның таралуы тұрғылықты орнына тәуелді емес деп α ықтмалдықпен айтуға болады.
Егер , онда альтернативті болжам қабылданады.
8 Қиысу кестелерін Хи- Квадрат критерийі бойынша талдауды түсіндіріңіз.
Өлшеуге қиын немесе мүлдем мүмкіндік туғызбайтын белгілер, түрлі құбылыстар және заттар өте көп. Мысалы, «мамандық» немесе «патология түрі»
Мұндай жағдайда белгілердіңтаралуы, әртүрлі таңдамадағы белгілердің кездесушілік жиілігі (бізді қызықтыратын объектілер бөлігі)оқытылады, бір белгінің кездесу жиілігімен басқа белгінің кездесу жиілігінің өзарабайланысы бағаланады.
Бұл үшін қиысу кестесі қолданылады. Бұл кесте бағандары бір белгінің градациясын, ал жолдары басқа белгінің градацияларын көрсетеді. Әрбір ұяшықта қиылысқан белгілердің жағдайлар саны жазылады.
Көбіне қарапайым жағдай 2х2 кестесі (әрқайсысының екі градациясы бар болатын,екі белгінің біріккен тарамдалуының жиілігі зерттеледі).
Жалпы жағдайда нөлдік болжам Н(0)келесідей тұжырымдалады:
генералды жиынтықта бізді қызықтыратын белгілері бар объектілер үлесі бірдей
немесе бір белгінің кездесу жиілігі басқа белгінің кездесу жиілігінен тәуелді емес
немесе қандай да бір фактор белгінің (белгілердің) кездесу жиілігіне әсер етпейді
Пирсонның хи-квадрат критерийімына формуламен есептелінеді:
χ2=(ad-bc)2n(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)Бірақ2х2 кестесі үшін Йетса түзетуімен критерийі неғұрлым нақты нәтижені береді

Оның критикалық мәні берілген αмәнділік деңгейі үшін және бостандық дәрежесінің саныf=(m-1)(n-1)табылады, мұндағыm-бағандар саны,n– жолдар саны (Қосымша 5).

Егерболса, ондаН(0)қабылданады,
Егер болса, Н(1)қабылданады.
Бақылау саны үлкен емес және кестенің торларында 5 тен кем жиілік кездесетін болса, хи-квадрат критерийі қолданылмайды. Болжамды тексеру үшін Фишердің нақты критерийі қолданылады. Бұл критерийді есептеу процедурасы көп еңбекті қажет етеді, осындай жағдайда статанализдің компьютерлік бағдарламаларын пайдаланған жөн.
Қиысу кестесінен екі сапалы белгілер арасындағы байланыс өлшемін есептеуге болады – ол Юла Q коэффициентінің ассоциациясы болады (корреляция коэффициентінің аналогі(ұқсастығы))
α←Q- 0 ден 1 ге дейінгі аралықта жатады.Бірге жақын коэффициент белгілер арасындағы күшті байланыстыайғақтайды. Нөлге теңдігі кезінде – байланыс жоқ.
Сол тәріздес фи-квадрат (φ2) коэффициенті қолданылады
φ2=χ2n
9 Статистикалық болжамдарды тексеру теориясын анықтаңыз.
Статистикалық болжамды тексеру үшін Фишер критерийін қолданамыз:
(38)
Берілген α және бостанды деңгейлерінің саны үшін -мен салыстырамыз.
(39)
мұндағы k – топтар саны, n-зерттеу объектілерінің жалпы саны.
Егер есептелген Фишер критерийінің мәні критикалық мәннен аз болса, онда нөлдік қабылданады және келесі болжам жасалады: фактор зерттелетін көрсеткішке әсер етпейді. Кері жағдайда альтернативті болжам қабылданады.
Жануарлар салмағына сонымен қатар басқа факторлар да әсер ете алады, мысалы олар орналасқан жердің температурасы (ыстық, жылы, салқын, суық).
Онда екі фактордың әсерін бағалау мақсаты қойылады және екі факторлы дисперсиялық талдау жасалады, оның мақсаты бірдей – әрбір фактордың кіргізетін дисперсиясын және есепке алынбаған фактролардың кіргізетін дисперсиясын бағалау.
10 Параметрлік критерий мен параметрлік емес критерийдің арасындағы айырмашылығын ашыңыз.
Параметрлік критерий- егер
белгілер сандық
жиынтық қалыпты тарамдалуға ие болса
жиынтық дисперсиясы онша ерекшеленбесе, қолданылады
Параметрлік емес критерий- егер
белгілер сандық, бірақ тарамдалу қалыптыға сәйкес келмесе
немесе тарамдалу белгісіз және оны тексеру мүмкін болмаса (яғни, n<30)
немесе егер берілгендер сапалық болса, қолданылады
Критериді таңдау, сол сияқты, салыстырылатын таңдамалар
11 Орташа квадраттық ауытқу ауытқу 36, ал таңдама саны 4 болса, стандатты қате неше болатынын табыңыз.
Стандартты қате - Орташа мән шектелген таңдама бойынша ережедегідей анықталады, онда ол ақиқат(генералды) орташадан ерекшеленеді, яғни анықталған қатеге ие. Егер орташаны көптеген таңдама бойыншаи есептесек және олардың стандартты ауытқуын генералды орташадан орташаласақ және m әрпімен белгіленетін мына шаманы аламыз және формула бойынша есептеледі.
Есепте берілгені: S=36, n=4
Табу керек: m=?
Шешуі: m=36/√4=36/2=18
12 Таңдама саны 9, орташа квадраттық ауытқу 9-ға тең болған жағдайда, стандартты қате неше болатынын табыңыз.
Стандартты қате - Орташа мән шектелген таңдама бойынша ережедегідей анықталады, онда ол ақиқат(генералды) орташадан ерекшеленеді, яғни анықталған қатеге ие. Егер орташаны көптеген таңдама бойыншаи есептесек және олардың стандартты ауытқуын генералды орташадан орташаласақ және m әрпімен белгіленетін мына шаманы аламыз және формула бойынша есептеледі.
Есепте берілгені: S=9, n=9
Табу керек: m=?
Шешуі: m=9/√9=9/3=3
13 Берілгендер бойынша орташа мән, моданы, медиана және қадамды анықтаңыз: 10, 15, 10, 15, 10, 5, 5.
Берілген көрсеткіштерді анықтау үшін сандарды ранжирленген қатарға орналастырамыз: 5, 5, 10, 10, 10, 15, 15.
Орташа мән -деп белгіленеді. Орташа мән қарастырылатын жиынтық сан осінің қай жерінде орналасатынын көрсетеді, басқаша айтқанда бұл кездейсоқ шаманың кейбір мәні жанында барлық басқалары топтасады.
Медиана (Ме) – бұл ранжирленген таңдаманы екі тең бөлікке бөлетін кездейсоқ шама мәні. Егертаңдама объектілері саны жұп болса, онда медиана ортасындағы екі көршілес мәндер орташасына тең. Таңдама объектілер жартысы аз медиана мәніне, ал жартысы – үлкен медианаға ие.
Мода (Мо) – кездейсоқ шаманың неғұрлым жиі кездесетін мәні. Моданы анықтау үшін таңдаманың барлық мәндері ранжирленген қатарға (өсу немесе кему бойынша) тұрғызылады. Моданың бірнеше мәндері болуы, мүлдем болмауы да мүмкін.
Квартильаралық (интерквартилдік) қадам: ΔQ=Q75-Q25
=5+5+10+10+10+15+15/7=70/7=10;
Мо=10;
Ме=10;
R= 15 - 5=10;
14

15 0-4 жастағы балалардың саны – 8000. Инфекциялық ауруға шалдыққандар саны – 1600, бұлардың ішінде қызылшамен ауырғандар саны – 320. Балалар емханасындағы мейірбикелер саны – 80. Берілген мәліметтер бойынша мына көрсеткіштерді есептеу керек: 1) үлестік; 2) қарқынды; 3) арақатыстық.
16 Дискретті статистикалық таралудың сандық сипаттамаларын атап шығыңыз.
Дискретті статистикалық таралудың негізгі 10 сандық сипаттамалары: орташа мән, дисперсия, орташа квадраттық ауытқу, стандартты қате, вариациялар коэффициенті, мода, медиана, жоғары квартиль, төменгі квартиль және қадам.
Орташа мән -деп белгіленеді. Орташа мән қарастырылатын жиынтық сан осінің қай жерінде орналасатынын көрсетеді, басқаша айтқанда бұл кездейсоқ шаманың кейбір мәні жанында барлық басқалары топтасады.
Дисперсия (D) - Шашырау сипаттамасы, неғұрлым дисперсия үлкен болса, соғұрлым берілгендер шашырауы жоғары.

Орташа квадраттық ауытқу – өлшем бірлік квадратынан құтылуға мүмкіндік беретін сипаттама ретінде енгізілген.

Вариациякоэффициенті - шашырау өлшеміне қатысты пайыздық өрнектелуді көрсетеді. Вариациякоэффициентін әртүрлі өлшем бірліктерге ие екі немесе көп белгілердің шашырауын салыстыру үшінқолданады. Ол жиынтықтың біртектілігі туралы талқылауға мүмкіндік береді: V% ≤ 33% кезінде таңдаманы біртекті деп санаймыз.
V%=sX×100%Стандартты қате - Орташа мән шектелген таңдама бойынша ережедегідей анықталады, онда ол ақиқат(генералды) орташадан ерекшеленеді, яғни анықталған қатеге ие. Егер орташаны көптеген таңдама бойыншаи есептесек және олардың стандартты ауытқуын генералды орташадан орташаласақ және m әрпімен белгіленетін мына шаманы аламыз және формула бойынша есептеледі.

Медиана (Ме) – бұл ранжирленген таңдаманы екі тең бөлікке бөлетін кездейсоқ шама мәні. Егертаңдама объектілері саны жұп болса, онда медиана ортасындағы екі көршілес мәндер орташасына тең. Таңдама объектілер жартысы аз медиана мәніне, ал жартысы – үлкен медианаға ие.
Мода (Мо) – кездейсоқ шаманың неғұрлым жиі кездесетін мәні. Моданы анықтау үшін таңдаманың барлық мәндері ранжирленген қатарға(өсу немесе кему бойынша) тұрғызылады. Моданың бірнеше мәндері болуы, мүлдем болмауы да мүмкін.
Төменгіквартиль Q25 – бұл таңдаманың 25%-ы төмен орналасқан кездейсоқ шаманың мәні.

Жоғарғыквартиль Q75 – бұл таңдаманың 25% -ы жоғары орналасқан кездейсоқ шаманың мәні.

Квартильаралық (интерквартилдік) қадам: ΔQ=Q75-Q25
17 Сапалық белгілерді сипаттап, анықтамасын жазыңыз.
Сапалық белгілер категоиялармен өрнектеледі. Олар өз кезегінде берілгендер түріне байланысты байланысты номиналды және ординалды сапалық белгілер болып бөлінеді. Номиналды немесе реттелген шкалада сәйкесінше сапалық белгілер өлшенеді. Номиналды шкалада өлшенетін белгілер алдын ала орнатылған градацияның ақырғы санынан бір мән қабылдайды. Номиналды шкалада өлшенетін белгілер мысалы, жыныс (әйел, еркек), көз түсі(қоңыр, жасыл, көк, сұрғылт), жануарлар жіктелуі және т.б. Номиналды шкалада өлшенетін статистикалық берілгендер сол және басқа белгілер градациясынан пайда болған жиілікке келтірілген кесте түрінде көрсетіледі. Эпидемиологиялық берілгендерді өңдеу кезінде номиналды берілгендер жиі пайда болады. Мысалы, сол немесе басқа аурушаңдық кезінде сол және басқа белгілердің кездесушілік жиілігі туралы сұрақ қызығушылық тудыруы мүмкін. Белгілер сандық және сапалық болып ерекшеленеді. Сандық белгілер санмен өрнектеледі. Сандық белгілер мәні үздіксіз және дискретті бола алады. Дискретті – бұл белгілер, ең кемінде бір өлшем бірлікке ерекшеленетін белгінің мәні. Мысалы, жанұядағы адам саны, төсек – күн және т.б.
Үздіксіз белгілер – бұл, бір-бірінен қанша болса да кез-келген аз шамаға ерекшелене алатын белгілер мәні. Мысалы, бой, адам салмағы және т.б.
18. Сандық белгілерді сипаттап, анықтамасын бірге жазыңыз.
Белгілер сандық және сапалық болып ерекшеленеді. Сандық белгілер санмен өрнектеледі. Сандық белгілер мәні үздіксіз және дискретті бола алады.
Дискретті – бұл белгілер, ең кемінде бір өлшем бірлікке ерекшеленетін белгінің мәні. Мысалы, жанұядағы адам саны, төсек – күн және т.б.
Үздіксіз белгілер – бұл, бір-бірінен қанша болса да кез-келген аз шамаға ерекшелене алатын белгілер мәні. Мысалы, бой, адам салмағы және т.б.
Сапалық белгілер категоиялармен өрнектеледі. Олар өз кезегінде берілгендер түріне байланысты байланысты номиналды және ординалды сапалық белгілер болып бөлінеді. Номиналды немесе реттелген шкалада сәйкесінше сапалық белгілер өлшенеді. Номиналды шкалада өлшенетін белгілер алдын ала орнатылған градацияның ақырғы санынан бір мән қабылдайды. Номиналды шкалада өлшенетін белгілер мысалы, жыныс (әйел, еркек), көз түсі(қоңыр, жасыл, көк, сұрғылт), жануарлар жіктелуі және т.б. Номиналды шкалада өлшенетін статистикалық берілгендер сол және басқа белгілер градациясынан пайда болған жиілікке келтірілген кесте түрінде көрсетіледі. Эпидемиологиялық берілгендерді өңдеу кезінде номиналды берілгендер жиі пайда болады. Мысалы, сол немесе басқа аурушаңдық кезінде сол және басқа белгілердің кездесушілік жиілігі туралы сұрақ қызығушылық тудыруы мүмкін.

19 Диаграммалардың жіктелуін көрсетіңіз және әрқайсысына сипаттама беріңіз.
Сызықты диаграммалар – құбылыстың немесе белгінің динамикалық өзгеруін көрсетеді. Оның көмегімен тұрғындардың табиғи өсімін, балалар өлімінің барысын көрсетуге болады. Бір диаграммада бірнеше құбылыстың өзгеруін көрсетуге болады, оларды әр түрлі сызықтармен сызады, бірақ диаграммада төрт сызықшадан артық қолдануға болмайды.

Тарамдалған диаграммалар – шеңберлі координат жүйесінде құрылады. Оны бір құбылыстың тәулік бойы және апталық, жылдық өзгеруін бейнелеуге пайдаланады.

Бағаналы диаграммалар – құбылыстардың динамикалық немесе тұрақты жағдайын бейнелеуге қолданылады.

Ішкі бағаналы диаграмма – жалпы ауру көрсеткішін 100%-ға теңейді, ал соның құрамындағы аурудың түрлерін бағананың ішінде түрлі бояумен немесе сызықшалармен көрсетеді.
Секторлық диаграмманың көмегімен көріністің құрамын бейнелейді. Онда шеңберді 100%-ға теңейді, ал шеңбердің көлемі 360˚ болғандықтан, 1%-3,6˚-қа тең, яғни көрсеткішті 3,6-ға көбейтіп градусты табады.

Көлемді немесе фигуралық диаграммаларда статистикалық көрсеткіштерді суретпен (фигурамен) бейнелейді. Мысалы, халық санының өсуін адамның фигурасымен, төсек санының өсуін төсектің суретімен бейнелейді.
20 Мода, медиана, вариациялық қатар түсініктеріне анықтамаларын жазыңыз, анықтау тәсілдерін сипаттаңыз.
Медиана (Ме) – бұл ранжирленген таңдаманы екі тең бөлікке бөлетін кездейсоқ шама мәні. Егертаңдама объектілері саны жұп болса, онда медиана ортасындағы екі көршілес мәндер орташасына тең. Таңдама объектілер жартысы аз медиана мәніне, ал жартысы – үлкен медианаға ие.
Мода (Мо) – кездейсоқ шаманың неғұрлым жиі кездесетін мәні. Моданы анықтау үшін таңдаманың барлық мәндері ранжирленген қатарға (өсу немесе кему бойынша) тұрғызылады. Моданың бірнеше мәндері болуы, мүлдем болмауы да мүмкін.
Вариациялық қатар- зерттелетін белгілердің сандық мөлшерлерін өсу немесе кему ретімен орналастыру. Вариациялық қатардың қарапайым және топтастырылған түрлері бар. Қарапайым вариациялық қатарда әрбір сан бөлек, ал топтастырылған вариациялық қатарда бірдей сандар топтастырылып беріледі.
21 Тәуелді және тәуелсіз таңдамалар арасындағы айырмашылықтарды ашыңыз және мысалдар келтіріңіз.
Критериді таңдау, сол сияқты, салыстырылатын таңдамалар тәуелсіз немесе тәуелді болатынына қарай анықталады.
Тәуелсіз таңдамалар – бұл таңдамалар, әртүрлі объектілерден құралған, сонымен бірге бір таңдамадағы кездейсоқ шама мәні басқа таңдамадағы оның мәнінен тәуелсіз. Мысалы, науқас және саудан немесе бір топ бір препаратты екінші топ – басқасынқабылдайтын, әйел және еркек таңдамалары, құрылысшылар және шахтерлер және т.б. құралғантаңдамалар салыстырылады.
Тәуелді таңдамалар бір және сол объектілерден құралады, «дейін» және «кейін»зерттелушілер. Мысалы, емге дейінгі және кейінгі гемоглабині, спортшылардың физикалық жүктемеге дейінгі және кейінгі ЖЖЖ,жылдар динамикасыбойынша гипортониктер АҚ және т.б.
22 Дискретті статистикалық көрсеткіш мода және медиана арасындағы айырмашылықтарды ашыңыз және мысалдар келтіріңіз.
Мода (М0). кездейсоқ шаманың неғұрлым жиі кездесетін мәні. Моданы анықтау үшін таңдаманың барлық мәндері ранжирленген қатарға(өсу немесе кему бойынша) тұрғызылады. Моданың бірнеше мәндері болуы, мүлдем болмауы да мүмкін.
Медиана (Ме). бұл ранжирленген таңдаманы екі тең бөлікке бөлетін кездейсоқ шама мәні. Егер таңдама объектілері саны жұп болса, онда медиана ортасындағы екі көршілес мәндер орташасына тең. Таңдама объектілер жартысы аз медиана мәніне, ал жартысы – үлкен медианаға ие. Егер белгінің өзгеруші мәндері тақ болып, ұлғаю ретімен орналасса x1, x2, …, xm-1, xm, xm+1, …, x2m-1, онда бұл үйлестіру үшін Ме медианасы хm вариантасына тең, яғни Ме =хm, өйткені Ме =хm-нен төмен де жоғары да белгінің саны бірдей m-1 мәндері орналасқан.
Ал варианта саны жұп болса, x1, x2, …, xm-1, xm, xm+1, …, x2m, онда бұл жиынтықты тең екіге бөлетін медиана мәні (xm, xm+1) аралығында болады. Бұл жағдайда медиана Ме-нің мәні осы екі вариантаның арифметикалық ортасы болады.
23 Дисперсиялық талдау көмегімен тексерілетін статистикалық жорамалдарды түсіндіріңіз.
Дисперсия – ауытқулар квадратының орташасы. Дисперсияның екі түрі болады:
жай дисперсия
салмақталған дисперсия
Жай дисперсияны топтастырылмаған мәліметтер үшін есептейді:
σ2=i=1n(xi-x)2n (20)
мұндағы, σ2- дисперсия, (xi-x)2 - ауытқулардың квадраты.
Ал мәліметтер топтастырылып берілген жағдайда, дисперсияның салмақталған түрін анықтайды:
σ2=i=1n(xi-x)2*ʄi=1nʄi ... (21)
Салмақталған дисперсияны мынадай реттілікпен есептейді:
1) берілген мәліметтер бойынша салмақталған арифметикалық орташаны ∑xʄ∑ʄ анықтайды;
2) әр вариантаның орташа шамадан ауытқуын (xi-x)2 есептейді;
3) есептелген ауытқуларды кватраттайды ((xi-x)2);
4) ауытқулар квадраттарын жиіліктерге көбейтеді ((xi-x)2ʄі);
5) есептелген көбейтінділерді қосады (∑(xi-x)2ʄі);
6) ∑(xi-x)2ʄі қосындысын жиіліктер қосындысына бөледі: (∑(xi-x)2ʄі∑ʄі.
24 Аналитикалық эпидемиологиялық әдістерді түсіндіріңіз.
Аналитикалық эпидемиологиялық зерттеулердің мақсаты – эпидемиологиялық тексеру мен қадағалау барысында жұқпалы аурулардың пайда болу мен таралуы туралы диагностикалық болжауды бағалау үшін тексеру жүргізу.
Болжауды тұжырымдау және тексеру эпидемиологтың қызметіндегі ең жауапты кезең. Бастапқы болжауды тексеру барысында жаңа болжау пайда болу мүмкін, оны тағыда да тексеру қажет.
Бұл жерде есте ұстайтын және білетін жайт мынау: эпидемиологиялық болжау әр уақытта эпидемиялық процестің белгілі бір заңдылықтарына негізделеді. Оның көрінісін текеру барысында эпидемиологтың болжау жасауға хақысы да бар және болжаудың дұрыс болып шығу мүмкіншілігі де молаяды.
Диагностикалық болжам арқылы индукциялық ой қорытындысы қалыптасады. Ол эпидемиялық процестің себептік-салдарлы байланысын анықтауға қажет. Бұл жерде теориялық оқу мен тәжірибе жүзінде жинақталған эпидемиологиялық ойлау жүйесінің эпидемиологтың қызмет үшін зор роль атқаратынын айта кету керек.
Аналитикалық эпидемиологиялық зерттеу әдісінің екі түрі бар:
а) «оқиға-бақылау» түрінде зерттеу;
б) когортты зерттеу.
«Оқиға-бақылау» түрінде зерттеу екі топтағы адамдар туралы мәліметті салыстыру нәтижесіне негізделеді. Бірінші топ – жұқпалы аурумен науқасталған адамдар (оқиға), екіншісі – осы инфекциямен ауырмаған адамдар тобы (бақылау), бірақ осы екі топтағы адамдар қауіп-қатер факторының әсеріне бірдей ұшырайды. Мысалы, ет комбинатының мал сою цехы жұмысшыларының арасында 60% шамасында бруцеллез ауруы айқындалды.
Когортты зерттеу (бақылау) – бұл эпидемиологиялық белгілері бар топтарды білу. Когортты зертеу – белгілі бір зерттеу уақытында қауіп-қатер факторының әсер еткен және әсер етпеген топтарында (когортта) сырқаттанушылықтың интенсивті көрсеткішін анықтау. Мысалы, ет комбинатының ауырған малдарды соятын (санитарлық) цехының 35-55 жастағы жұмысшылар тобын 5 жыл бақылау кезінде олардың ішінде бруцеллезбен сырқаттанушылықтың көрсеткіші (1000 жұмысшыға шаққанда) – 115,5 болды, ал колбаса жасайтын цехтың жұмысшылар тобында (осы жас мөлшері және осы уақыт кезеңінде) – 11,5. Статистикалық талдау осы көрсеткіштер айырмашылығының кезейсоқ емес екенін көрсетеді. Бірақ, зерттеудің дәл осы нұсқасында бағаланатыннан басқа, топтарды барлық белгілері бойынша салыстыру үшін дәлелдеудің тең жағдайлары қажет.
25 Эксперименталдық әдістің мақсатын анықтаңыз, эпидемиолгиялық қадағалаудан айырмашылығын ашыңыз.
Эксперименттің эпидемиологиялық қадағалаудан айырмашылығы – эпидемиялық процеске жасанды түрде араласуында. Жұқпалы аурулар эпидемиологиясында эксперимент эпидемиялық процестің тек кейбір жақтарын зерттеуде пайдаланылады, өйткені оны толық түрде жасауға болмайды. Мысалы, оның эпидемияға қарсы және алдын алу шараларына қатысты жақтарын зерттеуге болады.
Сондықтан эпидемиологиядығы эксперимент дегеніміз, жұқпалы ауруларды тудыруға қатысы бар деп күдіктенген факторлардан құтылу арқылы эпидемиялық процеске жасанды түрде араласу, яғни зерттеушінің қауіп-қатер факторларының жағымсыз әсерін дәлелдеуі. Егер эпидемиологиялық текеру мен қадағалау эпидемиялық процестегі құбылыстардың өзара байланысын көрсетсе, эксперимент көбінесе оның себептік-салдарлы байланысын айқындайды.
26 ҚР халық саны – 17207000. Республикадағы жалпы аурулар саны – 12100000, бұлардың ішінде тыныс алу жүйесі бойынша ауырғандар саны – 3750000. Қаланың емдеу-алдын алу мекемелеріндегі дәрігерлер саны – 55000. Берілген мәліметтер бойынша мына көрсеткіштерді есептеу керек: 1) үлестік; 2) қарқынды; 3) арақатыстық.
27


28 Берілген мәліметтер бойынша келесі көрсеткіштерді табыңыз: а) орташа мәнді; в) мода; с) медиана; д) қадамды анықтаңыз.
110, 105, 100, 120, 120, 105

29


30 Топаралық дисперсия 36, топішілік дисперсия 4, Ғкрит= 3,88 тең. Фишер критерийін есептеңіз және болжам қабылдаңыз.

31 Статистикалық болжам анықтамасын, жіктелуін жазыңыз.
Статистикалық болжамдар – бұл таңдама көрсеткішінің негізінде тексеру болатын бас жиынтықтың таралу түрі жөніндегі немесе белгісіз параметрінің шамасы жөніндегі жорамал. Болжамды қабылдау немесе теріске шығару үшін статистикалық критерийлер қолданылады. Түрі белгілі таралудың параметрлері жөніндегі статистикалық болжам параметрлік, ал белгісіз таралудың түрі жөніндегі жорамалдар параметрлік емес болжам деп аталады.
Параметрлік критерийлер белгілер сандық және жиынтық қалыпты тарамдалуға ие болса қолданылады. Егер белгілер сандық, бірақ тарамдалу қалыптыға сәйкес келмесе немесе тарамдалу белгісіз және оны тексеру мүмкін болмаса, яғни таңдама саны 30 дан көп болса параметрлік емес критерий қолданылады.
Статистикалық болжамдар таңдама деректері негізінде статистикалық әдістермен тексеріледі. Тексерілуге жататын негізгі болжамдар нөлдік және альтернативті болып жіктеледі. Егер есептелген мән критикалық мәннен үлкен болса, альтернативті H (1) болжамы, керісінше критикалық мән есептелген мәннен үлкен болса, нөлдік H (0) болжамы қабылданады.
Болжамды тексеру жолдары:
Нөлдік және альтернативті болжамды жасау;
α мәнділік деңгейін таңдау;
болжамды тексеру үшін статистикалық критерийді таңдау;
критерий мәні мен есептелген мәнді анықтау;
қорытынды болжамды қабылдау.
32 Жорамалдарды тексерудің параметрлік және параметрлік емес критерийлерін сипаттап жазыңыз.
Статистикалық болжамдар – бұл таңдама көрсеткішінің негізінде тексеру болатын бас жиынтықтың таралу түрі жөніндегі немесе белгісіз параметрінің шамасы жөніндегі жорамал. Болжамды қабылдау немесе теріске шығару үшін статистикалық критерийлер қолданылады. Түрі белгілі таралудың параметрлері жөніндегі статистикалық болжам параметрлік, ал белгісіз таралудың түрі жөніндегі жорамалдар параметрлік емес болжам деп аталады.
Параметрлік критерийлер белгілер сандық және жиынтық қалыпты тарамдалуға ие болса қолданылады. Егер белгілер сандық, бірақ тарамдалу қалыптыға сәйкес келмесе немесе тарамдалу белгісіз және оны тексеру мүмкін болмаса, яғни таңдама саны 30 дан көп болса параметрлік емес критерий қолданылады.
Статистикалық болжамдар таңдама деректері негізінде статистикалық әдістермен тексеріледі. Тексерілуге жататын негізгі болжамдар нөлдік және альтернативті болып жіктеледі. Егер есептелген мән критикалық мәннен үлкен болса, альтернативті H (1) болжамы, керісінше критикалық мән есептелген мәннен үлкен болса, нөлдік H (0) болжамы қабылданады.
Болжамды тексеру жолдары:
Нөлдік және альтернативті болжамды жасау;
α мәнділік деңгейін таңдау;
болжамды тексеру үшін статистикалық критерийді таңдау;
критерий мәні мен есептелген мәнді анықтау;
қорытынды болжамды қабылдау.
33 Таңдама анықтамасын жазыңыз, жіктелуін сипаттап көрсетіңіз.
Таңдама дегеніміз бас жиынтықтан кездейсоқ таңдап алынған объектілер жиынтығы. Бас және таңдама жиынтықтағы объектілер саны олардың көлемі деп аталады. Бас жиынтықтың көлемі үлкен болса, түгелдей тексеру мүмкін емес. Егер зерттелініп отырған объектілер жиыны жойылуға жататын (өзіндік құнын жоғалтуына байланысты), немесе практикада өте көп материалдық шығындарды қажет ететін болса, онда толық талдаудың мәні болмайды.
Тәуелсіз таңдамалар – бұл таңдамалар, әртүрлі объектілерден құралған, сонымен бірге бір таңдамадағы кездейсоқ шама мәні басқа таңдамадағы оның мәнінен тәуелсіз. Мысалы, науқас және саудан немесе бір топ бір препаратты екінші топ – басқасынқабылдайтын, әйел және еркек таңдамалары, құрылысшылар және шахтерлер және т.б. құралғантаңдамалар салыстырылады.
Тәуелді таңдамалар бір және сол объектілерден құралады, «дейін» және «кейін»зерттелушілер. Мысалы, емге дейінгі және кейінгі гемоглабині, спортшылардың физикалық жүктемеге дейінгі және кейінгі ЖЖЖ,жылдар динамикасыбойынша гипортониктер АҚ және т.б.
34 Дисперсия, орташа квадраттық ауытқу, стандартты қате түсініктерінің анықтамасын келтіріңіз, формулаларын көрсетіңіз.
Дисперсия(D)
Неғұрлым дисперсия үлкен болса, соғұрлым берілгендер шашырауы жоғары, бірақта, бұл минималды және максималды мәндер арасындағы жай ғана айырма емес. 10 суретте келтірілген қадам(minнанmaxдейін) екі таңдамада да бірдей, бірақ екіншіде біріншіге қарағанда дисперсия үлкен, қаншалықты формуладан көргендей дисперсия есептеу кезінде орташа мәннен әрбір шаманың ауытқуы саналады.
Орташа квадраттық ауытқу немесе стандартты ауытқу (таңдама бойынша саналғанды s, генералды мәнін σ әрпімен белгілейді) – өлшеу бірлігінің квадратына кұтылу үшін енгізілген, қалыпты бірлікте шашыраудың сипаттамасы болып табылады.
Орташаның стандартты қатесі. Орташа мән шектелген таңдама бойынша ережедегідей анықталады, онда ол ақиқат(генералды) орташадан ерекшеленеді, яғни анықталған қатеге ие. Егер орташаны көптеген таңдама бойыншаи есептесек және олардың стандартты ауытқуын генералды орташадан орташаласақ және mәрпімен белгіленетін мына шаманы аламыз және формула бойынша есептеледі
35 Қиысу немесе орайластық кестесін сипаттап жазыңыз.
Өлшеуге қиын немесе мүлдем мүмкіндік туғызбайтын белгілер, түрлі құбылыстар және заттар өте көп. Мысалы, «мамандық» немесе «патология түрі»
Мұндай жағдайда белгілердіңтаралуы, әртүрлі таңдамадағы белгілердің кездесушілік жиілігі (бізді қызықтыратын объектілер бөлігі)оқытылады, бір белгінің кездесу жиілігімен басқа белгінің кездесу жиілігінің өзарабайланысы бағаланады.
Бұл үшін қиысу кестесі қолданылады. Бұл кесте бағандары бір белгінің градациясын, ал жолдары басқа белгінің градацияларын көрсетеді. Әрбір ұяшықта қиылысқан белгілердің жағдайлар саны жазылады.
Көбіне қарапайым жағдай 2х2 кестесі (әрқайсысының екі градациясы бар болатын,екі белгінің біріккен тарамдалуының жиілігі зерттеледі).
Жалпы жағдайда нөлдік болжам Н(0)келесідей тұжырымдалады:
генералды жиынтықта бізді қызықтыратын белгілері бар объектілер үлесі бірдей
немесе бір белгінің кездесу жиілігі басқа белгінің кездесу жиілігінен тәуелді емес
немесе қандай да бір фактор белгінің (белгілердің) кездесу жиілігіне әсер етпейді
Пирсонның хи-квадрат критерийімына формуламен есептелінеді:
χ2=(ad-bc)2n(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)Бірақ2х2 кестесі үшін Йетса түзетуімен критерийі неғұрлым нақты нәтижені береді

Оның критикалық мәні берілген αмәнділік деңгейі үшін және бостандық дәрежесінің саныf=(m-1)(n-1)табылады, мұндағыm-бағандар саны,n– жолдар саны (Қосымша 5).

Егерболса, ондаН(0)қабылданады,
Егер болса, Н(1)қабылданады.
Бақылау саны үлкен емес және кестенің торларында 5 тен кем жиілік кездесетін болса, хи-квадрат критерийі қолданылмайды. Болжамды тексеру үшін Фишердің нақты критерийі қолданылады. Бұл критерийді есептеу процедурасы көп еңбекті қажет етеді, осындай жағдайда статанализдің компьютерлік бағдарламаларын пайдаланған жөн.
Қиысу кестесінен екі сапалы белгілер арасындағы байланыс өлшемін есептеуге болады – ол Юла Q коэффициентінің ассоциациясы болады (корреляция коэффициентінің аналогі(ұқсастығы))
α←Q- 0 ден 1 ге дейінгі аралықта жатады.Бірге жақын коэффициент белгілер арасындағы күшті байланыстыайғақтайды. Нөлге теңдігі кезінде – байланыс жоқ.
Сол тәріздес фи-квадрат (φ2) коэффициенті қолданылады
φ2=χ2n36 Бақылаудағы эпидемиологиялық эксперименттің бақылаусыз эпидемиологиялық эксперименттен айырмашылығын ашыңыз.
Бақылаудағы эпидемиологиялық эксперимент
Аналитикалық эпидемиологиялық эксперимент зерттеудегі себептік-салдар байланысы туралы болжауларды бақылаудағы экперимент арқылы дәлелдейді. Ол үшін екі топ құрылады: бірінші топ адамдар алдын алу (емдеу) препаратының әсеріне ұшырайды немесе олар үшін қауіп-қатер факторының әсерін құрту және эпидемияға қарсы да кешенді шаралар іске асырылады. Екіншісі де барлық белгілермен бірінші топқа ұқсас, бірақ оларда осы айтылған шаралардың әсер ету мүмкіншілігі болмайды. Бұдан кейін осы екі топтағы сырқаттанушылықты салыстырады.
Бақылаудағы эксперименттің нәтижесі қауіп-қатер факторларының әсерін дәлелдеп қана қоймайды, сонымен қатар онда эпидемияға қарсы және алдын алу шараларының сандық және сапалық жағын, диагностикалық әдістерді, емдеу, алдын-алу препараттарын және тағы басқаларды бағалауға мүмкіндік туады, яғни олардың әлеуметтік тиімділігі бағаланады.
Алға қойған мақсат пен міндеттерге байланысты бақылаудағы эпидемиологиялық эксперименттің бірнеше түрі болуы мүмкін. Мысалы, бақылаудағы эпидемиологиялық экспериментте белгілі бір препараттардың, әдістердің диагностикалық бағалылығын, эпидемияға қарсы шаралар кешенінің тиімділігін анықтауға болдады.
Мақсат пен міндетке байланысты эпидемиологиялық арнаулы бағдарламалары жасалынады, іске асыру әдістемелері белгіленеді, объект пен зерттелетін топтар таңдалады және нақты орындаушылары белгіленеді.
Бақылаусыз эпидемиологиялық эксперимент
Денсаулық сақтау мекемелерінің алдын алу және эпидемияға қарсы шараларды атқару барысында эпидемиологиялық процестің табиғи дамуына жасанды араласуын бақылаусыз эпидемиологиялық эксперимент деп атайды. Бұл әдістің ғылыми маңызы шамалы, өйткені атқарылатын шараларды іске асыру барысында салыстыру тобы құрылмайды.
Осыған байланысты оны эпидемиологиялық бақылау әдісімен бірге қолданған жөн. Бұл әдіс сырқаттанудан сақттандыруды немесе сырқаттанушылықтың төмендегенін көрсетеді, сонымен қатар диагностикалық жабдықтар мен әдістердің кемшіліктерін және т.б. істелген шаралардың (әдістің немесе жабдықтың) тиімділігін айқындайды. Осы жерде нәтижені негізгі екі тарапта бағалау ұсынылады:
Пайдаланудағы айырмашылығына байланысты атқарылатын шаралардың сапасына қарай немесе пайдаланбағанына қарай әр жердегі сырқаттанушылықтың деңгейін, құрылымын және динамикасын талдау;
Әртүрлі уақыт кезеңіндегі сол жердегі дәл осы көрсеткіштерді талдау.
37 Математикалық үлгілеу әдісін өз бетінше түсіндіріңіз, математикалық үлгілеу әдістерінің анықтаңыз.
Математикалық үлгілеу
Эпидемиологиялық әдістің барлық түрлерін қолданғанда эпидемиологиялық процестің көрінісін байқауды математикалық үлгілеу әдісімен бірге атқаруға болады.
Аналитикалық эпидемиологиялық әдістерді пайдалану барысында эпидемиялық процестің даму механизмі ойша елестету арқылы жүзеге асады, ал үлгі қисынының дұрыстығы экспериментальдық әдістері және «физикалық» үлгілеуді қолдану арқылы дәлелденеді.
Эпидемиялық процестің даму механизмінің тек жеткілікті байқалуына қарай математикалық үлгілеуге мүмкіндік туады. Мұның алдын алу шараларын ұйымдастыру кезінде мәні зор.
Эпидемиологияда математикалық үлгілеудің екі әдісі бар:
Нысанды-математикалық үлгілеу – бұл нақты эпидемиялық процестің сипаттайтын сандық материалдарды есептеу арқылы математикалық формулаларды пайдалану негізінде эпидемиялық процестің болашақтағы көрінісін болжау болып табылады. Нысанды-математикалық үлгілеу (болжау) элементтері ретроспективтік эпидемиологиялық талдауды жасауға пайдаланылады. Қазіргі кезде осы мақсат үшін арнаулы компьютерлік бағдарламалар қолданылады. Бағдарламалар сандық көрсеткіш түрінде, графикалық түрде болжамдар жасауға мүмкіндік береді. Бұл әдістің болашағы зор, өйткені эпидемиялық процестің жан-жақты көрінісін көп факторлы талдау арқылы зерттеуге болады.
Сандық үлгілеу дегеніміз – математикалық формулалардың параметрлері ретінде нақты қауіп-қатер факторларын пайдалану. Бұл әдіс ғылыми зерттеуде пайдаланылады. Соңғы кезде осы екі әдісті қатар пайдалануға арналған жетілдірілген компьютерлік бағдарламалар жасалады. Болашақта бұл әдіс күнделікті эпидемиологиялық тәжірибеде қолданылады деген үміт бар.
38 Эпидемиологиялық зерттеулерді ұйымдастыру үшін тартылатын негізгі көрсеткіштерді анықтаңыз.
Эпидемиологиялық зерттеулерде қолданылатын көрсеткіштердің төрт тобын бөлуге болады:
- зерттелетін популяцияның (топтың) қалып көрсеткіштері;
- зерттелетін фактордың сипаттамалары;
- негізгі фактордың әрекетін модульдейтін басқа факторларды сипаттайтын көрсеткіштер (зиянды әдеттер: шылым шегу, дәрі қабылдау, есірткі заттарға бейімділік және т.б., өндірістік жағдайлар: жұмыс сипаты, тұрғылықты орны және т.б.);
- "шатастыратын" факторлар (әлеуметтік тиістілігі, жынысы, жасы, нәсілі және т.б.).
Эпидемиологиялық зерттеулер үшін негізгі бастапқы мәліметтерге науқастылық пен талданатын эффектінің тарамдалуы жатады.
Популяцияда науқастылық аурудың даму қаупінің көрсеткіші болып табылады. Ол популяциядағы нақты уақыт периоды бойында анықталған жаңа науқастану жағдайлар санымен анықталады.
Талданатын эффектінің тарамдалуы – нақты топта зерттеушіні қызықтырған белгісі (ауруы) бар адамдарды немесе қандай белгі (ауру) пайда болғанына қарамастан адамдардың таңдама жиынтығын сипаттайды.
39 Сызықтық корреляцияны түсіндіріңіз.
Кездейсоқ шамалардың арасындағы байланыстың өрнектелу дәресін корреляция түсінігі қөрсетеді. Кездейсоқ шамалардың арасындағы сандық байланысты корреляция коэффициенті –r анықтайды.
Корреляция коэффициенті -1 ≤ r ≤ 1аралығында жатады.
Егер r> 0 болса,ондатурабайланыс–бір шаманың артуынан екіншісі де орта есеппен артады.
Егерr< 0болса, ондакерібайланыс- Х1шамасының артуымен оған сәйкесX2шамасы орта есеппен кемиді.
Сызықтық корреляция коэффициентінің мәндері және байланыс сипаты
r = -1 кері пропорционалды
-1<r< -0,7 кері күшті
-0,7 ≤r≤-0,5 кері орташа
-0,5 <r< 0 кері әлсіз
r = 0 байланыс жоқ
0 <r< + 0,5 тура әлсіз
+0,5 ≤r≤+0,7 тура орташа
+ 0,7<r< + 1 тура кушті
r = +1 тура пропорционалды
Белгілер арасындағы корреляцияны шашырау диаграммасы арқылы да бағалауға болады. Графиктегі нүктелер түзуге неғұрлым жақын болса, соғұрлым корреляция коэффициенті үлкен болады (сурет 25). Тура байланыс кезінде елестететін түзу солдан оңға қарай жоғарылап, ал кері байланыста – солдан оңға қарай төмендеп бағытталған.r = ±1жағдайында диаграмманың барлық нүктелері бір түзудің бойында жатады – яғнибіршама екіншісінен жүз пайызға тәуелді.
40 Сызықтық регрессияны түсіндіріңіз.
Екі айнымалы шаманың бір-бірімен байланысының бағыты мен күші корреляциялық көрсеткіші арқылы анықталады, ал бір белгі мөлшерінің екінші белгінің мөлшері өзгергенде сан жағынан қаншалықты өзгеретіні регрессия тәсілі арқылы көрсетіледі.
Регрессия – бір-бірімен байланысты белгілердің бірінің шамасы белгілі болса, екіншісінің орта шамасын табуға мүмкіншілік беретін тәсіл.
Регрессия коэффициенті Rу/x - абсолюттік шама, ол бір белгінің мөлшері бірлік санға өзгергенде екінші белгінің олшемі каншалықты өзгеретінін көрсетеді.
Регрессия коэффициентін есептеу формуласы:
(53)
мұндағы, Rу/x- регресcия коэфффициеті, rxy- корреляция коэффициенті, 5 және 5у (X және Ү қатарларының орта квадратты ауытқуы). Мысал: 9 жасар қыздардың орта шамамен бойларының ұзындығы белгілі, ал осы жастағы қыздардың бойы 1 сантиметрге өскенде орта ессппен салмағы қанша килограммға ұлғаятынын білуге болады. “Ү” арқылы олардың салмағы мен “X” арқылы бойларын белгілейміз. Бойларының орта квадратты ауытқуы да белгілі, ол δХ=±5,8. Салмақтарының орта квадратты ауытқуы да белгілі, ол δ = ±4,2 бойы мен салмақтың корреляциялық көрсеткіші rху = +0,6 бұл мәліметтер бұрынғы зерттеулерден алынады. Сонда регрессия коэффициенті мынадай болады:

Қорытынды: 9 жасар қыздардың орта шамамен бойы 1 см өскенде салмағы орта есеппен 0,43 килограммға көбейеді.
41 ҚР халық саны – 17207000. Республикадағы жалпы аурулар саны – 12100000, бұлардың ішінде ас қорыту жүйесі бойынша ауырғандар саны – 1145550. Қаланың емдеу-алдын алу мекемелеріндегі дәрігерлер саны – 55000. Берілген мәліметтер бойынша мына көрсеткіштерді есептеу керек: 1) үлестік; 2) қарқынды; 3) арақатыстық.

42


43


44 Топаралық дисперсия 100, топішілік дисперсия 10, Ғкрит= 12,88 тең. Фишер критерийін есептеңіз және болжам қабылдаңыз.

45



Приложенные файлы

  • docx 24057563
    Размер файла: 2 MB Загрузок: 0

Добавить комментарий