prosdo.ru
добавить свой файл
1
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ


При изучении общественного здоровья и здравоохранения в науч­ных и практических целях исследователю часто приходится проводить статистический анализ связей между факторными и результативными признаками статистический совокупности (причинно-следственная связь) или определение зависимости параллельных изменений не­скольких признаков этой совокупности от какой-либо третьей величи­ны (от общей их причины). Необходимо уметь изучать, особенности этой связи, определять ее размеры и направление, а также оценивать ее достоверность. Для этого используются методы корреляции.

ЦЕЛЬ ИЗУЧЕНИЯ ТЕМЫ: на основе применения методов корре­ляции уметь выявлять влияние факторного признака на результативный при анализе общественного здоровья и деятельности медицинских уч­реждений, в том числе учреждений санитарно-эпидемиологического профиля.

По окончании изучения темы студент должен

Уметь:


  • устанавливать корреляционную зависимость методом квадратов и методом ранговой корреляции;

  • оценивать силу, направление и достоверность полученного коэффициента корреляции и делать соответствующие выводы.

Для этого студент должен знать:

  • виды проявления количественных связей;

  • понятие функциональной и корреляционной зависимости;

  • практическое значение установления корреляционной связи;

  • характеристики коэффициента корреляции (силу и направление связи);

  • методы определения коэффициента корреляции (метод квадратов и ранговый метод);

  • методические требования к использованию коэффициента корреляции;

  • рекомендации по применению метода ранговой корреляции и метода квадратов;

  • методику и порядок вычисления коэффициента корреляции по ме­тоду квадратов и по методу ранговой корреляции, ошибок коэффициентов корреляции и способы оценки достоверности ко­эффициентов корреляции.

ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТА


  1. Изучить материалы обязательной и рекомендуемой литературы, данного раздела учебного пособия.

  2. Разобрать задачу-эталон.

  3. Ответить на контрольные вопросы и тестовые задания в данном учебном пособии.

  4. Решить ситуационные задачи.

  5. Выполнить задание в курсовой работе, сделать соответствующие выводы.

  1. Виды проявления количественных связей между признаками Определения функциональной и корреляционной связи.


БЛОК ИНФОРМАЦИИ

а) функциональная связь;

б) корреляционная связь.

Функциональная связь — такой вид соотноше­ния между двумя признаками, когда каждому значению одного из них соответствует строго определенное значение другого (площадь кру­га зависит от радиуса круга и т.д.). Функцио­нальная связь характерна для физико-математических и химических процессов.

Корреляционная связь — такая связь, при которой каждому определенному значению од­ного признака соответствует несколько значе­ний другого взаимосвязанного с ним признака (связь между ростом и массой тела человека; связь между температурой тела и частотой пульса и др.). Корреляционная связь характер­на для социально-гигиенических процессов, клинической медицины и биологии.

Практичекое значение:

  • Выявление причинно-следственной связи между факторными и результативными
    признаками (при оценке физического раз­вития, для определения связи между условиями труда, быта и состоянием здоровья, при определении зависимости частоты случаев болезни от возраста, стажа, наличия производственных вредностей и др.).

  • Зависимость параллельных изменений не­скольких признаков от какой-то третьей
    величины. Например, под воздействием высокой температуры в цехе происходят изменения кровяного давления, вязкости крови, частоты пульса и др.

Коэффициент корреляции, который одним чис­лом дает представление о направлении и силе связи между признаками (явлениями); преде­лы его колебаний от 0 до ±1.


Корреляционная связь может быть

а) прямая;

б) обратная.

а) сильная: ±0,7 до ±1;

б) средняя: ±0,3 до ±0,699;

в) слабая: 0 до ±0,299.

Методы расчета коэффициента корреляции

а) метод квадратов (метод Пирсона);

б) ранговый метод (метод Спирмена).

Измерение связи возможно только в каче­ственно однородных совокупностях (на­пример, измерение связи между ростом и весом в совокупностях, однородных по по­лу и возрасту).

Расчет может производиться с использованием как абсолютных, так и производных величин. Для вычисления коэффициента корреляции используются несгруппированные данные (это требование применяется только при вы­числении коэффициента корреляции по ме­тоду квадратов).