Эти формулы для случайного повторного отбора определяют самый большой объем
наблюдений. Определение оптимального объема выборки в комплексных социально-
гигиенических исследованиях затруднено тем обстоятельством, что единицы
исследуемых
совокупностей
характеризуются
множеством
учетных
признаков
(трудность), так как изучается комплекс показателей здоровья различных групп
населения и
комплекс факторов, на них воздействующих. Существующие формулы для
расчета необходимого числа наблюдений основываются на конкретном единственном
признаке. Вести расчет по всем исследуемым признакам невозможно.
Исследователи выделяют основной или результирующий признак и по нему
рассчитывают необходимый объем наблюдений.
В ходе анализа собранного материала определяются различные параметры,
характеризующие исследуемую совокупность. Это
разные параметры с разной
вариабельностью. Исследователи определяют их репрезентативность при одном и том
же числе единиц наблюдения.
О вариабельности (G, pq) данного признака в генеральной совокупности
исследователь судит по данным литературы, если они есть. При отсутствии данных
литературы, если признак
выражен абсолютным числом, то G определяется по данным
пробного исследования, объем которого обычно составляет 30-70 единиц наблюдения.
Если признак выражен относительным числом, то пробное исследование, как правило, не
проводится, так как проценты вычислять не рекомендуется при числе наблюдений менее
100. В таком случае берут максимальное значение pq=0,25 (p=q=0,5) или pq=2500%
(p=q=50%).
Степень уверенности в заданной неточности результата в социально-гигиенических
исследованиях обычно составляет 0,95 (t=2).
Другая трудность для исследователя состоит в определении доверительного
интервала (Δ), т.е. величины расхождения между
средним значением признака
генеральной и выборочной совокупности (Δ = М
г
-
М
в
). Эта величина выражается в
единицах изучаемого признака и характеризует допускаемую неточность искомой
величины генеральной совокупности. Она задается самим исследователем в разумных
пределах, исходя из сути изучаемого явления. Незначительное увеличение Δ ведет к
резкому сокращению
необходимого объема выборки, напротив, незначительное
уменьшение Δ резко его увеличивает.
Приведем два примера расчета необходимого числа наблюдений для получения
достоверного результата.
Пример 1.
Сколько семей нужно исследовать, чтобы дать
социально-гигиеническую
характеристику детородной функции молодых женщин? Подобного исследования раньше
не проводилось.
За результирующий признак автор взял число беременностей у молодых женщин за 5
лет брака, провел пробное исследование, опросив 50 женщин. Получены следующие
данные:
М - среднее арифметическое число беременностей у молодых женщин за 5 лет брака
составило 2;
G -
среднее квадратичное отклонение = 5;
m=0,25; Δ = 0,5 (p=0,95; t=2).
Расчет проведен следующим образом:
Вывод: для получения статистически достоверных социально-гигиенических
характеристик детородной функции молодых женщин за 5 лет брака нужно обследовать
400 семей.
Пример 2.
Определить, сколько левшей необходимо взять под наблюдение для
выявления среди них детей с расстройствами речи.
Доверительная вероятность 95% (0,95). Ошибка показателя не
должна превышать
5%. При ранее проводившихся исследованиях расстройств речи у детей дошкольного
возраста выявлено, что ими страдают 15% левшей.
Вывод: для получения статистически достоверных данных о числе детей с
расстройствами речи среди левшей нужно обследовать примерно 200 детей-левшей.
Сомнения исследователя в определении основного (результирующего) признака и его
неточности (доверительного интервала) при изучении совсем не знакомых совокупностей
помогает разрешить следующий прием (Плохинский Н.А., 1961):
Δ и G не определяют заранее, сразу берут ориентировочное отношение Δ/G, которое
обозначают К. Это коэффициент точности, уровень
которого выбирает сам
исследователь (от 0,5 до 0,1). Примерное необходимое число наблюдений в зависимости
от желаемой точности и уверенности в результатах исследования приводится в табл. 43.
Достарыңызбен бөлісу: