Измерение связи между явлениями. Методы изучения корреляционных связей при оценке показателей здоровья

1.

ИЗМЕРЕНИЕ СВЯЗИ МЕЖДУ ЯВЛЕНИЯМИ.
МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ
СВЯЗЕЙ ПРИ ОЦЕНКЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
ЗДОРОВЬЯ И ФАКТОРОВ
ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
Практическое занятие № 5.

2.

Корреляционная зависимость — пятое свойство
статистической совокупности
Корреляция — понятие, которое означает взаимосвязь
между признаками.
Различают две формы проявления количественных
связей
между
явлениями
или
процессами:
функциональную и корреляционную.

3.

Под функциональной понимают такую связь, при
которой любому значению одного из признаков
соответствует строго определенное значение другого
(радиусу круга соответствует определенная площадь
круга, скорость свободно падающего тела определяется
величиной ускорения силы тяжести и времени падения).
Функциональная связь характерна для физикохимических процессов.

4.

Корреляционная связь – это связь, при
которой каждому определенному значению одного
признака соответствует несколько значений другого
взаимосвязанного с ним признака.
Корреляционная связь необходима, например, при оценке
взаимосвязей между стажем работы и уровнем заболеваемости
работающих; между разными уровнями физических факторов
окружающей среды и состоянием здоровья; между сроками
госпитализации и частотой осложнений.

5.

Направление корреляции связи
Корреляционная связь
бывает:
положительной – прямой;
отрицательной – обратной.

6.

Сила корреляции связи

7.

Методы определения коэффициента
корреляции
Критерий
корреляции
–
это
метод
параметрической
статистики, позволяющий определить наличие или отсутствие
линейной корреляции (связи) между двумя количественными
показателями, а также оценить ее тесноту и статистическую
значимость.
Коэффициент корреляции находит широкое применение в работе врача любой
специальности. Например, врач-педиатр использует этот показатель при оценке физического
развития детей и подростков, социальный гигиенист — для определения зависимости между
конкретными условиями труда и быта и состоянием здоровья обследуемых контингентов.
Определяется по методам:
метод квадратов (метод Пирсона);
ранговый метод (метод Спирмена).

8.

Рекомендации по применению метода
ранговой корреляции (метод Спирмена)
Когда
нет необходимости в точном установлении
силы связи, а достаточно ориентировочных
данных;
Когда
признаки
представлены
не
только
количественными,
но
и
атрибутивными
значениями;
Когда
ряды распределения признаков имеют
открытые варианты (например, стаж работы до 1
года и др.)

9.

Методика и порядок вычисления
коэффициента корреляции
Составить два ряда из парных сопоставляемых признаков, обозначив
первый и второй ряд соответственно х и у;
Величину признака в каждом из сравниваемых рядов заменить
порядковым номером (рангом);
Определить разность рангов между х и у (d): d = х — у;
Возвести полученную разность рангов в квадрат (d2);
Получить сумму квадратов разности
полученные значения в формулу:
(Σ d2)
и
подставить

10.

Например, установим направление и силу связи
между стажем работы в годах и частотой травм,
если
получены
следующие
данные
на
применение рангового метода:

11.

Например, установим направление и силу связи между стажем
работы в годах и частотой травм, если получены следующие
данные на применение рангового метода:
Стаж работы
Число травм
Порядковые номера (ранги)
в годах
Х
У
До 1 года
24
1–2г
16
3–4г
12
5–6л
12
7 и более
6

12.

Например, установим направление и силу связи между стажем
работы в годах и частотой травм, если получены следующие
данные на применение рангового метода:
Стаж работы
в годах
Число травм
Порядковые номера (ранги)
Х
У
До 1 года
24
1
5
1–2г
16
2
4
3–4г
12
3
2,5
5–6л
12
4
2,5
7 и более
6
5
1

13.

Например, установим направление и силу связи между стажем
работы в годах и частотой травм, если получены следующие
данные на применение рангового метода:
Стаж
работы в
годах
Число
травм
До 1 года
Порядковые номера
(ранги)
Х
У
24
1
5
1–2г
16
2
4
3–4г
12
3
2,5
5–6л
12
4
2,5
7 и более
6
5
1
Разность
рангов (d)
Х-У

14.

Например, установим направление и силу связи между стажем
работы в годах и частотой травм, если получены следующие
данные на применение рангового метода:
Стаж
работы в
годах
Число
травм
До 1 года
Порядковые номера
(ранги)
Разность
рангов (d)
Х
У
Х-У
24
1
5
-4
1–2г
16
2
4
-2
3–4г
12
3
2,5
0,5
5–6л
12
4
2,5
1,5
7 и более
6
5
1
4

15.

Например, установим направление и силу связи между стажем
работы в годах и частотой травм, если получены следующие
данные на применение рангового метода:
Стаж
работы в
годах
Число
травм
Порядковые
номера (ранги)
Х
У
Разность Квадрат
рангов
разности
(d)
рангов
(d2)
До 1
года
24
1
5
-4
1–2г
16
2
4
-2
3–4г
12
3
2,5
0,5
5–6л
12
4
2,5
1,5

16.

Например, установим направление и силу связи между стажем
работы в годах и частотой травм, если получены следующие
данные на применение рангового метода:
Стаж
работы в
годах
Число
травм
Порядковые
номера (ранги)
Разность Квадрат
рангов
разности
(d)
рангов
(d2)
Х
У
Х-У
До 1
года
24
1
5
-4
16
1–2г
16
2
4
-2
4
3–4г
12
3
2,5
0,5
0,25
5–6л
12
4
2,5
1,5
2,25

17.

Произвести
расчет
коэффициента
ранговой
корреляции по формуле:
Коэффициент ранговой корреляции составит:

18.

Произвести
расчет
коэффициента
ранговой
корреляции по формуле:
Коэффициент ранговой корреляции составит:
6 × 38,5
231