АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

Среднее квадратическое отклонение

Прочитайте:
  1. Наружное и среднее ухо, стенки, барабанная перепонка, слуховые косточки, мышечно-трубный канал. Анатомические сообщения среднего уха.
  2. Профессионального образования (среднее специальное учебное заведение)
  3. Среднее артериальное давление выше 90 мм.рт.ст.
  4. Среднее квадратическое отклонение
  5. Среднее ухо
  6. СРЕДНЕЕ УХО
  7. Среднее ухо
  8. Среднее число дней занятости койки в году

Приближенный метод оценки колеблемости вариационного ряда - это определение лимита, т.е. минимального и максимального значе­ния количественного признака, и амплитуды - т.е. разности между наибольшим и наименьшим значением вариант (Vmax - Vmin). Одна­ко лимит и амплитуда не учитывают значений вариант внутри ряда.

Основной общепринятой мерой колеблемости количественного приз­нака в пределах вариационного ряда является среднее квадратичес­кое отклонение (σ - сигма).

Чем больше среднее квадратическое отклонение, тем степень ко­леблемости данного ряда выше.

Так, например, при изучении средней длительности лечения больных в двух больницах были получены следующие результаты:

Больница 1   Больница 2  
Μ = 20 дней   Μ = 20 дней  
σ = 3 дня   σ = 5 дней  

Средняя длительность лечения в обеих больницах одинакова, од­нако во второй больнице колебания были значительнее.

Методика расчета среднего квадратического отклонения включает следующие этапы:

1. Находят среднюю арифметическую величину (Μ).

2. Определяют отклонения отдельных вариант от средней арифмети­ческой
(V-M=d). В медицинской статистике отклонения от средней обозначаются как d (deviate). Сумма всех от­клонений равняется нулю (графа 3. табл. 5).

3. Возводят каждое отклонение в квадрат (графа 4. табл. 5).

4. Перемножают квадраты отклонений на соответствующие частоты d2*p (графа 5, табл. 5).

5. Вычисляют среднее квадратическое отклонение по формуле:

при n больше 30,или . при n меньше либо равно 30, где n - число всех вариант

Методика расчета среднего квадратического отклонения приведе­на в таблице 5.

Среднее квадратическое отклонение позволяет установить сте­пень типичности средней, пределы рассеяния ряда, сравнить колеб­лемость нескольких рядов распределения. Величина среднего квадра­тического отклонения обычно используется для сравнения колеблемости однотипных рядов. Если сравниваются два ряда с разными признаками (рост и масса тела, средняя длительность лечения в стационаре и больничная летальность и т.д.), то непосредственное сопоставление размеров сигм невозможно, т.к. среднеквадратичес­кое отклонение - именованная величина, выраженная в абсолютных числах. В этих случаях применяют коэффициент вариации (Cv), представляющий собой относительную величину: процентное отноше­ние среднего квадратического отклонения к средней арифметической.

Таблица 5

Число дней V Число больных Ρ d d2 d2*p
    - 4    
    -3    
    -2    
    -1    
         
         
         
         
         

М=20 n=95 Σ=252

σ =   = 2,6
 

 


Коэффициент вариации вычисляется по формуле:

Cv = σ * 100
Μ

Пример: по данным специального исследования средний рост мальчиков 7 лет в городе N составил 117.7 см (σ=5. 1 см), а сред­ний вес - 21,7 кг (σ=2,4 кг). Оценить колеблемость роста и веса путем сравнения средних квадратических отклонений нельзя, т. к. вес и рост - величины именованные. Поэтому используется относи­тельная величина - коэффициент вариации:

,

Сравнение коэффициентов вариации роста (4.3%) и веса (11.2%) показывает, что вес имеет более высокий коэффициент вариации,следовательно,является менее устойчивым признаком.

Чем выше коэффициент вариации, тем большая изменчивость данно­го ряда. Считают, что коэффициент вариации свыше 30 % свиде­тельствует о качественной неоднородности совокупности.

Средние величины широко применяются в повседневной работе ме­дицинских работников. Они используются для характеристики Физи­ческого развития, основных антропометрических признаков: рост, вес. окружность груди, динамометрия и т.д. Средние величины при­меняются для оценки состояния больного путем анализа физиологи­ческих, биохимических сдвигов в организме: уровня артериального давления, частоты сердечных сокращений. температуры тела, уровня биохимических показателей, содержания гормонов и т. д. Широкое применение средние величины нашли при анализе деятельности лечеб­но-профилактических учреждений, например: при анализе работы ста­ционаров вычисляются показатели среднегодовой занятости койки, средней длительности пребывания больного на койке и т. д.


Дата добавления: 2015-02-06 | Просмотры: 1268 | Нарушение авторских прав



1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |



При использовании материала ссылка на сайт medlec.org обязательна! (0.004 сек.)