CC BY
1
функциональная музыка и др. Использование этих элементов, на наш взгляд, будет способствовать лучшему восприятию, запоминанию и усвоению информации. «Синтез-метод» включает основные положения двух методов интенсивного обучения: суггесто-кибернетического и эмоционально-смыслового. На первом этапе предъявление гигиенической информации предлагается дать через динамическое чтение на основе суггесто-кибернетического метода. После предъявления учебного гигиенического материала обучающимся предлагается закрепить навыки динамического чтения на специально подобранных упражнениях по санитарному просвещению [1, 5]. На втором этапе гигиенического обучения предлагается активизация учебной деятельности, т.е. закрепление полученных знаний по санитарному просвещению. При этом используются элементы эмоционально-смыслового метода обучения, ведущим средством которого является ролевая игра. На заключительном этапе обучения предлагается использовать как приемы суггесто-кибернетического метода, так и эмоционально-смыслового. При этом обучающимся дается возможность раскрытия их творческих возможностей для использования полученных ими меднко-
УДК 613-07:619.24
В последние годы математическая статистика все более широко используется во всех отраслях гигиены. С ее помощью устанавливается статистическая достоверность полученных показателей, измеряются связи между явлениями и их динамика. В то же время при ее применении иногда обнаруживаются ошибки, отрицательно сказывающиеся на качестве выводов. Вот почему целесообразно рассмотреть некоторые из этих ошибок с целью их предупреждения.
Прежде всего коснемся применения непараметрической статистики. Этот вид статистики применяется в тех случаях, когда варианты обозначаются ранговыми (порядковыми) номерами или знаками ±, а оценка статистической достоверности сравниваемых совокупностей основывается на сопоставлении ранговых показателей и специальных таблиц. Техника вычисления здесь несложна. В связи с этим некоторые исследова-
гигиенических знаний при формировании навыков здорового образа жизни [3].
Мы полагаем, что «синтез-метод» может быть применен для гигиенического обучения различ-ных групп населения, при проведении циклов усовершенствования для работников санитарного просвещения и других медицинских специалистов по санитарному просвещению. Предполагается, что использование «синтез-метода» позволит предъявить и усвоить большой объем информации, а также повлиять на гигиеническое поведение людей.
Литература
1. Бородина В. А.— В кн.: Динамическое чтение н рациональная работа с книгой. Новокузнецк, 1982, с. 232— 235.
2. Китайгородская Г. А. — В кн.: Активизация учебной деятельности. М„ 1982, с. 5—15.
3. Петрусинский В. В. — В кн.: Опыт интенсификации по-лндисциплинарного обучения на основе СК-метода. Ярославль, 1981, с. 21—27.
4. Петрусинский В. В. — В кн.: Взаимосвязь осознаваемых и неосознаваемых компонентов психики в педагогическом процессе. Пермь, 1982, с. 114—122.
5. Посталовский И. 3.. Семенов Е, — В кн.: Методика обучения навыкам динамического чтения. Одесса, 1979, с. 39.
Поступила 04.06.84
тели, прельстившись быстротой обработки материалов, начали использовать ее и в тех случаях, когда требуется реализовать параметрическую статистику, базирующуюся на абсолютных, т. е. непосредственных, значениях вариант и их д производных показателей, таких, как амплитуда ряда, его средняя арифметическая, мода и медиана, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации, средняя ошибка и показатели связи (коэффициент корреляции и регрессии), динамические ряды и др. Всего этого теоретического баланса показатели непараметрической статистики лишены н заменить параметрическую статистику не могут. Что же касается трудоемкости вычисления указанных показателей, то с внедрением современной вычислительной техники эта работа значительно облегчается.
Методы исследования
£. Л. Ноткин
О НЕКОТОРЫХ ВОПРОСАХ ПРИМЕНЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ В ГИГИЕНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Московский НИИ гигиены им. Ф Ф. Эрнсмана
Разумеется, непараметрическая статистика и ее критерии (X Вандервандена, Вилкоксона, знаков и др.) имеют свое безусловное значение, и ее надо использовать, когда речь идет о корреляции рангов.
В некоторых работах (и даже в одном методическом пособии) рекомендуется определять статистическую достоверность средней арифметической по формуле: — означающей, что если средняя арифметическая превышает свою среднюю ошибку в 2 или 3 раза, то она считается статистически достоверной. Порочность этого утверждения легко доказать на следующем конкретном примере. Допустим, что средний показатель роста, полученный исследователем у обследованных им контингентов. составляет 165 см, а средняя ошибка — 3 см. При этом оказывается, что средняя величина превышает свою ошибку в 55 раз. Следовательно, указанная средняя должна быть признана сверхдостоверной. Однако специалист по физическому развитию сочтет приведенную выше среднюю ошибку невероятно большой, так как она резко колеблет среднюю арифметическую. При удвоенной ошибке пределы колебаний (доверительные границы) среднего показателя роста составят по принятой в статистике формуле 165±6 см, т. е. 159—171 см. Естественно, что никто не поверит в статистическую достоверность подобной средней арифметической.
Массовые осмотры показывают, что средняя ошибка роста не превышает 0,15—0,25 см. Как же правильно оценивать статистическую достоверность средней арифметической? Только по ее доверительным границам, т. е. по формуле /М±/т Покажем это на следующем примере. Взяв тот же средний рост 165 см и его среднюю ошибку 0,15 см, получим при удвоенной ошибке (для 95 % вероятности) 165±0,3 см, доверительные границы — от 164,7 до 165,3 см. Следовательно, среднюю арифметическую можно считать здесь статистически достоверной. На этом основании можно сделать два важных вывода: статистическую достоверность средней арифметической можно определять только по ее доверительным границам; вопрос о допустимых доверительных границах решается только специалистом в соответствующей области науки.
Когда же речь идет об установлении статистической достоверности разности средних величин (или других показателей) в сравниваемых совокупностях, нужно руководствоваться другой форум, — мг
мулой, а именно лг ,,2 , ..2 ^2 — 3' ибо у тМ, -+- тМ2
здесь речь идет о том, во сколько раз разность
1 I — доверительный коэффициент, показывающий желательную степень достоверности.
сравниваемых показателей превышает ошибку этой разности.
Особо следует остановиться на ошибках в выборе степени статистической достоверности. По мнению одного автора, можно удовлетвориться 90 % статистической достоверностью, по мнению другого, достаточно даже иметь 75 % и в то же время не следует пользоваться достоверностью выше 95 %, поскольку она практически излишняя. Третий автор считает возможным использовать 50 % достоверность. Все это свидетельствует о глубоком заблуждении указанных исследователей, видимо, не вполне уяснивших, что означают предложенные ими степени достоверности. Если она равна 95 %, то это означает, что из 100 повторных подобных исследований в 95 % полученные показатели будут в пределах своих доверительных границ и лишь в 5 выйдут за их пределы. Если же специалист стремится к тому, чтобы в 99 из 100 исследований показатели не вышли за пределы своих доверительных границ, то он будет пользоваться утроенной ошибкой, и тем самым добьется 99 % достоверности. Что же касается 50 % достоверности, то она является наихудшей; это означает, что в отношении надежности показателя столько же шансов «за», сколько и «против». При ознакомлении с таблицами А. Я. Боярского видно, что пределы колебаний показателя при 50 % вероятности в 6 раз превышают пределы колебаний показателя при 99% вероятности2. Наивысшим уровнем статистической достоверности принято считать 99,9936, при котором ненадежность показателя возможна в 0,0064 %, или в 1 случае на 16625 наблюдений.
На вопрос, какой же уровень избрать для оценки статистической достоверности, ответ должен быть следующим: наименьший допустимый уровень 95 %. Чем более ответствен вывод, тем выше должна быть степень статистической достоверности.
Касаясь вопроса о статистической достоверности, следует устранить недоразумение, связанное с формой ее математического выражения. Эту достоверность можно выражать в процентах (95 %, 99 % и т. д.) и в единицах (0,05 или 0,01). При этом 0,05 равно 95%, а 0,01—99%. Следовательно, на самом деле никакого различия в этих математических выражениях нет. Одни авторы указывают, сколько шансов за надежность показателя, а другие за его случайность.
В связи с изложенными понятиями о статистической достоверности возникает вопрос, как можно достичь более высокой ее степени? К осуществлению этой цели могут вести два пути: увеличение числа наблюдений и повышение уровня качественной однородности исследуемой сово-
2 Боярский А. Я. Статистические методы в медицинских экспериментальных исследованиях. М., Медгнз, 1955, с. 246—259.
купности. Зависимость между числом наблюдений и уровнем их однородности хорошо выражается формулой средней ошибки средней величины: тМ = -г-т=-. Она означает, что ошибка Уп
тем больше, чем больше среднее квадратическое отклонение (т. е. вариабельность наблюдений), и тем меньше, чем больше число наблюдений.
Отсюда следует вывод: если есть возможность собрать больше наблюдений, то это нужно сделать. Если же этой возможности нет, следует воспользоваться вторым путем, особенно важным для экспериментаторов, которые часто располагают ограниченным числом испытуемых. Он заключается в повышении их качественной однородности по полу, возрасту, физическим и физиологическим параметрам.
Актуальным является вопрос о способах определения статистической достоверности сравниваемых трудопотерь по болезни при изучении экономической эффективности гигиенических мероприятий. В свое время было предложено взять для сравнения до и после проведения указанных мероприятий число дней трудопотерь по болезни. Однако это предложение вызвало справедливую критику потому, что на предприятиях с большим числом рабочих абсолютное число дней временной нетрудоспособности бывает выражено многозначными цифрами и при установлении статистической достоверности разности показателей всегда получается малая средняя ошибка, а следовательно, неизменно высокая степень статистической достоверности.
Мы рекомендуем превратить абсолютные числа дней трудопотерь в число полногодовых рабо-
чих3, временно выключенных из производственного процесса. В этих случаях сокращаются многозначные числа и получается альтернативный признак: выключенные временно из производст-венного процесса и невыключенные. При этом возникает возможность пользоваться указанными выше таблицами А. Я- Боярского, в которых легко и быстро определяется статистическая достоверность разности альтернативных показателей.
Поясним это на примере. Допустим, на предприятии с 2000 рабочих до проведения гигиенических мероприятий было 25 000 дней трудопотерь по болезни. Учитывая, что в году 250 рабочих дней, легко установить, что из производственного процесса было временно выключено 100 человек, или 5 % от всех рабочих предприятия. Если после проведения гигиенических мероприятий число полногодовых рабочих, временно выключенных из производственного процесса, снизилось до 40, что составило 2 % по отношению ко всей численности рабочих предприятия, то по соответствующей таблице А. Я. Боярского4 находим при меньшем из сравниваемых показателей 2 %, статистическая достоверность разности при 95 % вероятности должна составить всего 1 %, при 99 % вероятности — 1,5 %. В нашем же случае имеется разность 3 % (5—2%). следовательно, обнаруженная раз- ^ ность обладает высокой степенью достоверности.
Поступила 04.I2.B4
а Условное число лиц, работавших неполный год. 'Боярский А. Я. Статистические методы в медицинских экспериментальных исследованиях. М, Медгиз, 1955, с. 258.
УДК 614.777:547.551.2]-074 + 628.191:547.551.2
В. И. Кузнецова, И. С. Духовная
МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДИФЕНИЛАМИНА ПРИ САНИТАРНО-ХИМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ПОЛИМЕРНЫХ МАТЕРИАЛОВ
ВНИИ гигиены и токсикологии пестицидов, полимеров и пластических масс, Киев
Дифениламин применяется при изготовлении полимерных материалов как стабилизатор сополимеров формальдегида, эпоксидных смол, но-ливннилхлорида, полиоксиэтилена, а также некоторых пищевых продуктов.
Описано определение дифениламина с помощью колориметрических [1, 6], спектрофото-метрических [2, 4] и хроматографических [3, 5] методов. Однако сведений о способах определения микроколичеств дифениламина для целей санитарно-химических исследований полимеров в литературе нет.
В основу определения дифениламина в воде положена хроматография в тонком слое сорбента. Хроматографическое поведение дифениламина изучали в тонком слое силикагеля (марки
КСК и на пластинках «Силуфол») и оксида алюминия при использовании различных подвижных фаз. Результаты приведены в таблице.
На основании приведенных в таблице данных в качестве сорбента для определения дифениламина выбран силикагель. При этом возможно применение как силикагеля КСК, скрепленного гипсом, так и пластинок «Силуфол» (связующее — крахмал). Оптимальные Иг и форма хроматографических зон на обоих адсорбентах отмечены при использовании в качестве подвижной фазы смеси гексан — ацетон 9:1.
Обнаружение вещества на хроматограммах проводят с помощью диазотированного п-нитро-анилина (0,7 г п-нитроанилина растворяют в 100 мл смеси концентрированной соляной кисло-
