Суть цієї методики полягає в тому, що шляхом багатоста-дійної варіаційно-статистичної обробки різних показників здоров'я (народжуваність, первинна і загальна захворюваність, загальна смертність, дитяча смертність, інвалідизація, питома вага осіб різних груп здоров'я та ін.) розраховується інтег-ральний індекс здоров'я (113), який умовно виражається у відсотках. Чим кращий рівень здоров'я, тим вищий відсоток 113. Теоретично, якщо цей індекс дорівнював би 100 %, це свідчи-ло би про майже «абсолютне здоров'я», тобто про те, що все населення належить до першої та другої груп здоров'я. На практиці під час оцінки здоров'я населення такого звичайно не буває і цей індекс значно менший.

Особливо доцільним є використання 113 для порівняльної оцінки стану здоров'я населення, яке мешкає в районах (зо-нах) з різними екологічними та санітарно-гігієнічними умова-ми. Такий підхід дозволяє встановити й оцінити вплив тих або тих чинників навколишнього середовища на здоров'я насе-лення.

Наприклад, потрібно з'ясувати наявність несприятливо-го впливу забруднення атмосферного повітря на здоров'я населення району (мікрорайону). Для цього в населеному пункті відбирають декілька зон спостережень, включаючи дослідну і контрольну. За всіма санітарно-гігієнічними, еко-логічними, демографічними, побутовими умовами (крім підвищеного рівня забруднення атмосферного повітря або іншого несприятливого чинника, притаманного досліджу-ваній зоні) основні зони спостережень мають бути рівноцін-ними. Якщо за результатами визначення 113 буде виявлено, що в дослідній зоні індекс нижчий, ніж в інших, це буде об'єк-тивним свідченням наявності несприятливого впливу відпові-дного чинника на здоров'я.

Обробка і аналіз великої сукупності вихідних обліково-звітних та інших матеріалів, необхідних для оцінки здоров'я населення, потребують використання сучасних адекватних методів статистичного дослідження.

Під час проведення такого дослідження дотримуються його певної послідовності, яка включає 4 основні етапи: складання плану і програми (1-й етап), збір вихідних матеріалів (2-й етап), обробка матеріалів відповідно до мети дослідження, його пла-ну і програми (3-й етап), аналіз, узагальнення і оформлення результатів (4-й етап).

На першому етапі слід визначити мету дослідження, його завдання (зміст), перелік і кількість вихідних матеріалів, по-передні форми (макети) таблиць, в яких будуть відображені проміжні і заключні відомості, отримані в процесі обробки вихідних матеріалів. Такі таблиці можуть бути простими, гру-повими та комбінованими.

Під час визначення обсягу вибірки для дослідження, результат якого буде виражений у загальноприйнятих за СІ абсолютних одиницях дози, маси, довжини тощо, використовується формула :

де n – мінімальна кількість потрібних спостережень, t – довірчий коефіцієнт , при 95% вірогідності t=2 при 99% вірогідності t = 3; Д2 – максимальна похибка результату , яку дослідник вважає допустимою, виходячи з досвіду подібних досліджень , програми і мети дослідження , у – середнє квадратичне відхилення.

Під час визначення обсягу вибірки , коли результат аналізу буде виражено у відносних величинах (%), розрахунок проводять за формулою:

де р – коефіцієнт у %, %о, %оо, g- різниця між 100 , 1000, 10000 та р. Значення n? t? Д- як у попередній формулі. Під час статистичної обробки варіаційного ряду розраховують різні статистичні показники. Основними з них є наступні :

· Середня арифметична величина . Вона розраховується за формулою:

Де М – середня арифметична величина, - сума всіх складових варіаційного ряду, n – загальна кількість варіант. Якщо у варіаційному ряді однакові варіанти зустрічаються один і більше разів, розраховують середню арифметичну зважену з використанням формули:

Мв – середня арифметична зважена, Р – частота повторюваності однієї й тієї самої варіанти.

Середня арифметична зважена величина може бути визначена і так званим способом моментів за формулою :

де А – величина, яка зустрічається найчастіше, b – добуток відхилення даної величини від тієї величини, яка зустрічається найчастіше, на частоту повторюваності.

Мірилом вірогідності середньої арифметичної ( М ) є похибка середньої арифметичної (m) Величина похибки залежить від того , наскільки вагомі розбіжності варіант варіаційного ряду від середнього значення з урахуванням загальної кількості спостережень. Вагомість цих розбіжностей характеризується спеціальним статистичним показником середнім квадратичним відхиленням (у). Величина середнього квадратичного відхилення (у) може бути розраховано за формулами:

;; ;

де d – відхилення V від середньої арифметичної: d= V-M ,d2 – квадрат відхилення;

р – частота повторюваності даного відхилення, а – умовне відхилення кожної варіанти , n – кількість спостережень, варіант.

Величину похибки середньої арифметичної (m) розраховують за формулами :

; .

З метою визначення ступеня вірогідностей двох варіаційних рядів розраховують коефіцієнт вірогідності розбіжностей середніх (t). Розрахунок проводять за формулою :

;

де m1 i m2 – похибки середньоарифметичних.

Під час аналізу результатів використання статистичних ме-тодик, наприклад, у ході зіставлення показників захворюва-ності з показниками забруднення навколишнього середовища часто виникає необхідність встановлення зв'язку між ними. Оцінку його рівня здійснюють шляхом кореляційного аналізу з визначенням коефіцієнта лінійної кореляції (г).

Цей коефіцієнт може коливатися в діапазоні від 0 до ± 1,0. Зв'язок між двома рядами порівнюваних явищ (показників) може бути прямим (позитивним) і зворотним (негативним). У першо-му випадку г коливається від 0 до +1,0, у другому – від – 1,0 до 0. Якщо значення коефіцієнта кореляції коливаються в ме-жах від 0 до 0,3, кореляційний зв'язок оцінюється як малий (слабкий), у межах від 0,3 до ±0,7 – як зв'язок середньої сили, у межах від ±0,7 до ±1,0 – як сильний (високий).

Важливими елементами узагальнення результатів порівняль-ного статистичного аналізу є визначення різних відносних величин та їх графічне зображення. Основними видами таких величин є інтенсивні та екстенсивні