Методы оценки достоверности относительных и средних величин, их значение и применение.

Для того чтобы по части явления можно было судить о явлении в целом, о его закономерностях, необходима оценка достоверности результатов исследования. Мерой достоверности показателя является его ошибка - ошибка представительности (репрезентативности). Ошибка показывает насколько результат, полученный при выборочном исследовании, отличается от результата, который мог бы быть получен при сплошном исследовании всей генеральной совокупности. Средняя ошибка средней арифметической (m_М) или средняя ошибка относительной величины (m_р). Рассчитывается по формуле: при n 30

M_M = ; M_p= , где Р- величина показателя, для которого определяется М_р ,а g= 100%-Р% ( если показатель определяется в процентах) или 1000% - Р%_о ( если показатель определяется в промилле)

При n 30 M_M = ;  Mp=

Уменьшить ошибку можно увеличив число наблюдений (n)

Оценить достоверность результатов исследования — значит, установить вероятность прогноза, с которой результаты исследования на основе выборочной совокупности можно перенести на генеральную совокупность или другие исследования. Ошибка представительности (репрезентативности) позволяет определить пределы, в которых с соответствующей степенью вероятности безошибочного прогноза находится истинное значение искомого параметра, т.е. доверительные границы. Pген = Pвыб ± tm (для относительных показателей), Мген = Мвыб ± tm (для средних величин), где Рген и Мген - искомые генеральные параметры частоты и среднего уровня, Рвыб и Мвыб – найденные выборочные показатели, m – ошибка представительности, t – доверительный критерий. Определенной степени вероятности безошибочного прогноза соответствует константное значение доверительного критерия, величина которого определяется по таблице интеграла вероятностей (при n>30, приложение, табл. 1) или по таблице критерия t (при n<30, приложение, табл. 2). При использовании таблицы критерия t число степеней свободы для доверительных границ составляет n -1. В медико-социальных исследованиях минимальной достаточной вероятностью безошибочного прогноза является 95% (Pt =0,95), что допускает вероятность ошибки р = 0,05. В наиболее ответственных случаях, когда необходимо сделать особенно важные выводы, вероятность безошибочного прогноза возрастает до 99% (Pt =0,99, или р = 0,01) и даже до 99,9% (Pt =0,999, р = 0,001). Доверительные границы используются не только для оценки достоверности выборочного результата, но и при планировании в здравоохранении.

Наиболее распространенным методом оценки достоверности разности между сравниваемыми выборочными результатами является критерий Стьюдента, предложенный В. Госсетом. Критерий t позволяет производить сравнение только между двумя выборочными величинами. Если необходимо сравнить между собой несколько однородных выборочных величин, то они сравниваются поочередно. Критерий достоверности (Стьюдента) определяется как величина разности средних величин или относительных показателей, деленная на извлеченную из квадратного корня сумму квадратов ошибок средних арифметических или относительных показателей. t =  и t=

Разница между сравниваемыми выборочными величинами существенна и статистически достоверна при вероятности безошибочного прогноза 95%, т.е. величина критерия Стьюдента должна быть равна или больше 2 (при n >30). Только при этих условиях прогноз считается безошибочным, свидетельствующим о надежности используемого нового метода (лекарственного препарата, гигиенических характеристик).