Сообщение Федорович Г.В. » 18 май 2012, 13:49
Уважаемый Леонид Андреевич!
На мой взгляд, таблицы сопряженности представляют собой инструмент, с помощью которого можно оценивать вероятность чего угодно. Что подставляете в ячейки, вероятность того и получаете. Подставляете количества заболевших – получите вероятность заболеваний, количество дней болезни в разных группах – получаете ущерб от заболеваний в днях вынужденного прогула, выплаченные деньги – вероятности финансового ущерба и т.д. Вообще говоря, вероятности можно подсчитывать и без таблиц сопряженности. В простейших случаях, поделив определенный результат испытаний на полное число испытаний, получим вероятность этого результата. Такие вероятности, однако, представляют небольшой интерес в эпидемиологии (общей и профессиональных заболеваний, в частности). Здесь более интересны условные вероятности. Разница принципиальная, в количественном отношении – очень существенная.
Например, в 2009 году в отраслях промышленности, характеризующихся наибольшим количеством рабочих мест, не отвечающих санитарно-гигиеническим нормам (добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства и т.п.) работало 24 млн. человек. Из них у 9,5 тыс. человек были установлены профессиональные заболевания. Казалось бы, неплохо – только у одного из 2,5 тыс. Однако, во вредных условиях ( с КУТ > 2) работало около трети из всех, поэтому вероятность развития ПЗ у работающих во вредных условиях гораздо выше – примерно у одного из 800 человек. Подробно эти данные проанализированы в недавней статье Е. И. Тимофеевой с соавт. «
Страховые тарифы и профессиональная эпидемиология» в журнале Безопасность и охрана труда (№.4 2011 г.)
Ну, и при чем здесь таблицы сопряженности? Они во-первых - диктуют необходимую структуру исходных данных, во-вторых - определяют методы расчетов, в-третьих – дают легко и наглядно интерпретируемые результаты. А относительно того, что подставлять – то, что интересует. Интересны потери рабочего времени – подставляем дни на больничном, интересны деньги – подставляем оплату больничных и т.п. Важно только, чтобы данные были достоверны и все время контролировать – что означают цифры, какая за ними реальность в конкретной ситуации. Важно разглядеть смысл там, где он есть, но не менее важно не пытаться выудить его оттуда, где его нет.
Уважаемый Леонид Андреевич!
На мой взгляд, таблицы сопряженности представляют собой инструмент, с помощью которого можно оценивать вероятность чего угодно. Что подставляете в ячейки, вероятность того и получаете. Подставляете количества заболевших – получите вероятность заболеваний, количество дней болезни в разных группах – получаете ущерб от заболеваний в днях вынужденного прогула, выплаченные деньги – вероятности финансового ущерба и т.д. Вообще говоря, вероятности можно подсчитывать и без таблиц сопряженности. В простейших случаях, поделив определенный результат испытаний на полное число испытаний, получим вероятность этого результата. Такие вероятности, однако, представляют небольшой интерес в эпидемиологии (общей и профессиональных заболеваний, в частности). Здесь более интересны условные вероятности. Разница принципиальная, в количественном отношении – очень существенная.
Например, в 2009 году в отраслях промышленности, характеризующихся наибольшим количеством рабочих мест, не отвечающих санитарно-гигиеническим нормам (добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства и т.п.) работало 24 млн. человек. Из них у 9,5 тыс. человек были установлены профессиональные заболевания. Казалось бы, неплохо – только у одного из 2,5 тыс. Однако, во вредных условиях ( с КУТ > 2) работало около трети из всех, поэтому вероятность развития ПЗ у работающих во вредных условиях гораздо выше – примерно у одного из 800 человек. Подробно эти данные проанализированы в недавней статье Е. И. Тимофеевой с соавт. « [url=http://biota.ru/publish/magazine/article/872]Страховые тарифы и профессиональная эпидемиология[/url]» в журнале Безопасность и охрана труда (№.4 2011 г.)
Ну, и при чем здесь таблицы сопряженности? Они во-первых - диктуют необходимую структуру исходных данных, во-вторых - определяют методы расчетов, в-третьих – дают легко и наглядно интерпретируемые результаты. А относительно того, что подставлять – то, что интересует. Интересны потери рабочего времени – подставляем дни на больничном, интересны деньги – подставляем оплату больничных и т.п. Важно только, чтобы данные были достоверны и все время контролировать – что означают цифры, какая за ними реальность в конкретной ситуации. Важно разглядеть смысл там, где он есть, но не менее важно не пытаться выудить его оттуда, где его нет.