Денсаулық сақтауда қолданылатын кейбір статистикалық болжамдарды тексеру әдістемесі

ТҮЙІН

Денсаулық сақтау саласында берілгендерді жинау, оларды жалпылау, бақылау нәтижелерінің негізінде талдау және қорытындысын шығаруда биостатистика түрлі әдістерді қолданады. Тереңдетілген статистикалық зерттеу жасаудан бұрын берілгендерге алдын-ала талдау жасау маңызды.

Болжам жасау - басқару есептеріндегі шешім қабылдаудың қазіргі ақпараттық технологияларының аса маңызды элементі болып табылады. Басқарудағы қандай да бір шешім қабылдаудың тиімділігі оны қабылдап болған соң пайда болатын оқиғалар бойынша бағаланады. Сондықтан, осындай оқиғалардың басқаруға келмейтін аспектілерін шешім қабылдау алдында болжау ең дұрыс таңдау жасауға мүмкіндік береді.

Кілттік сөздер: биостатистика, статистикалық болжам, Стьюденттің t-белгісі, маңыздылық деңгейі, кездейсоқ шамалар.

Статистика - қоғамдық құбылыстар санының сапалық жағымен тығыз байланыстылығын зерттейтін қоғамдық ғылым.

Биология, медицина, фармация, гигиена және денсаулық сақтау саласына қатысты сұрақтарды зерттейтін статистиканы биостатистика деп атайды [1].

Тәжірибе жүзінде, жеке ғылыми жұмыста дәрігер, фармацевт, эпидемиолог және т.б. мамандар үшін биостатистиканың маңызы зор. Берілгендерді жинау, оларды жалпылау, бақылау нәтижелерінің негізінде талдау және қорытындысын шығаруда биостатистикада түрлі әдістерді қолданады.

Қолданбалы есептерде бақыланған таңдамалар бойынша зерттеу жүргізушіні қызықтыратын таңдама алынған бас жинақтың сипатына қатысты кейбір болжамдар (пікір) айтуға болады. Яғни, маманның алдына статистикалық болжамды тексеру туралы мәселе тұрады.

Кездейсоқ шамалардың белгісіз үлестірім заңының түрі туралы немесе кейбір болжамдарды (параметрлік емес) немесе белгілі үлестірімнің параметрлері туралы алдын ала шарт ретінде ұсынған түсіндіруді (параметрлік) болжамды тексеру қажет.

Болжам жасау - басқару есептеріндегі шешім қабылдаудың қазіргі ақпараттық технологияларының аса маңызды элементі болып табылады. Басқарудағы қандай да бір шешім қабылдаудың тиімділігі оны қабылдап болған соң пайда болатын оқиғалар бойынша бағаланады. Сондықтан, осындай оқиғалардың басқаруға келмейтін аспектілері туралы шешім қабылдар алдында, болжау ең дұрыс таңдау жасауға мүмкіндік береді.

Клиникалық зертеулерде нөлдік (Но) немесе негізгі болжам кеңінен қолданылады. Бұл болжам салыстырылатын топтардың шешуші көрсеткіштері бірдей және олардың арасындағы айырмашылық кездейсоқ сипатқа ие болуына негізделген.

Статистикалық болжам статистикалық белгілердің (Стьюденттің t-белгісі, х2 белгісі және т.б.) көмегімен тексеріледі. Бұл шамалар әрбір нақты жағдайда таңдама көрсеткіштерінің болжамды қанағаттыратындығын анықтауға мүмкіндік береді. Болжамды тексеру үдерісі таңдама көлеміне, еркіндік дәрежесінің (f ) санына және маңыздылық деңгейіне (р) байланысты болады [2].

Маңыздылық деңгейі немесе қабылданған болжамды бағалау медициналық-биологиялық қосымшаларда, 5%-дан артпауы керек.

Статистикалық болжам - бұл таралудың түрі жөнінде немесе бас жиынтықтың белгісіз параметрлерінің шамасы жөніндегі, таңдама көрсеткіштерінің негізінде белгілі бір ретпен тексерілетін ұйғарым.

Статистикалық болжамды тексерудің жалпы тізбесі:

1. кезең - екі болжам ұсынылады: H₀ негізгі (нөлдік) және H₁ баламалы (бәсекелес).

1. кезең - маныздылық деңгейі беріледі. Статистикалық қорытынды ешқашан жүз пайыздық сенімділікпен жасалмайды. Барлық уақытта дұрыс емес шешім қабылдау тәуекелділігі болуы мүмкін. Ол жоғарыда айтылғандай 5%-дан артық болмауы керек.
2. кезең - берілгендер, яғни таңдама бойынша бақыланатын белгінің мәні есептеледі.
3. кезең - арнайы статистикалық кестеден статистикалық белгінің кестелік (критикалық) мәні анықталады.
4. кезең - анықталған бақыланатын және критикалық мәндерді салыстыру арқылы сол немесе басқа болжамдардың дұрыстығы туралы қорытынды жасалады [3].

Болжам жасаудың бірнеше түрі бар екендігін белгілі. Енді солардың бірі биомедициналық мәліметтерді зерттеу үшін t-Стьюдент белгісін қолдану арқылы мына жағдайды бағалауға болады:

Егер босану кезінде аналық жатыр мойны ұзақ ашылмаса, онда босану ұзақтығы артады және кесер тілігін жасау қажет. Ғалымдар Е2 простагландин гелінің әсерін аналық жатыр мойнының ашылу жылдамдағын анықтамақшы болды. Зерттеуде босанатын 2 топ қатыстырылды.

Бірінші топтағы босанушылардың аналық жатырының мойнына Е2 простагландинген гелін, ал екінші топтағы босанушыларға плацебо гелін енгізді. Екі топтағы 21 босанушының жастары, бойы және босану уақыттары шамамен бірдей. Простагландин гелін пайдаланған топтағылардың босану уақыты орташа 8,5 сағатқа (орташа ауытқуы 4,7 сағат), ал бақылау тобындағылар 13,9 сағатқа (орташа ауытқу 4,1 сағат) созылды.

1. простагландин гелі босану ұзақтығын қысқартады деп тұжырым жасауға бола ма?

Бұл мысалды қарастыру үшін Стьюдентің екі таңдамалы t белгісін қолдану керек:

айырмашылығының статистикалық маңызы жоқ, яғни нөлдік болжам (H₀: X₁ = X₂) қабылданады [4]. Яғни, простагландин гелі босану ұзақтығын қысқартады деп тұжырым жасауға болмайды, өйткені алынған екі - простогландин және плацебо гелін пайдалану ешқандай ерекшелік бермейді.

Қарастырылып отырған мысалдағы екі топқа жасалған зерттеу нәтижесі бойынша алынған әдістердің бір бірінен ешқандай айырмашылығы жоқ деп тұжырым жасалады.

ӘДЕБИЕТТЕР

1. Ахметқазиев А.А, Кельтенова Р.Т. Математикалық статистика, Алматы «Экономика», 2002.
2. Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии: Руководство в 2-х томах/ Под ред. Ю.М. Комарова. Т.1. Теоретическая статистика. - М.: Медицина, 2000. - 412 с.
3. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер.с англ. -М.: Практика, 1998. -459 с.
4. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов.- 9е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2003. - 479 с.