| Определение, типы и значение

Статистика , наука о сборе, анализе, представлении и интерпретации данных. Потребность правительства в данных переписи, а также в информации о различных видах экономической деятельности послужила важным стимулом для развития области статистики. В настоящее время необходимость превратить большие объемы данных, доступных во многих прикладных областях, в полезную информацию, стимулировала как теоретические, так и практические разработки в области статистики.

Британская викторина

Определить: математические термины

Вот ваша миссия, если вы решите принять ее: Определите следующие математические термины до того, как истечет время.

Данные — это факты и цифры, которые собираются, анализируются и обобщаются для представления и интерпретации.Данные можно разделить на количественные или качественные. Количественные данные измеряют, сколько или сколько чего-то, а качественные данные предоставляют ярлыки или названия для категорий похожих предметов. Например, предположим, что конкретное исследование интересуется такими характеристиками, как возраст, пол, семейное положение и годовой доход для выборки из 100 человек. Эти характеристики будут называться переменными исследования, а значения данных для каждой из переменных будут связаны с каждым человеком.Таким образом, для 28-летнего холостого мужчины с годовым доходом 30 000 долларов будут зарегистрированы значения данных 28, мужчина, холост и 30 000 долларов. Со 100 индивидуумами и 4 переменными набор данных будет иметь 100 × 4 = 400 элементов. В этом примере возраст и годовой доход являются количественными переменными; соответствующие значения данных показывают, сколько лет и сколько денег для каждого человека. Пол и семейное положение — качественные переменные. Ярлыки «мужчина» и «женщина» предоставляют качественные данные о поле, а ярлыки «холост, женат, разведен и вдовец» указывают на семейное положение.

Методы выборочного обследования используются для сбора данных наблюдательных исследований, а методы экспериментального планирования используются для сбора данных экспериментальных исследований. Область описательной статистики связана в первую очередь с методами представления и интерпретации данных с использованием графиков, таблиц и числовых сводок. Всякий раз, когда статистики используют данные из выборки, то есть подмножества генеральной совокупности, чтобы делать утверждения о совокупности, они выполняют статистический вывод. Оценка и проверка гипотез — это процедуры, используемые для статистических выводов.В таких областях, как здравоохранение, биология, химия, физика, образование, инженерия, бизнес и экономика, широко используются статистические выводы.

Вероятностные методы изначально были разработаны для анализа азартных игр. Вероятность играет ключевую роль в статистических выводах; он используется для измерения качества и точности выводов. В этой статье описаны многие методы статистического вывода. Некоторые из этих методов используются в основном для исследований с одной переменной, в то время как другие, такие как регрессионный и корреляционный анализ, используются для заключения о взаимосвязях между двумя или более переменными.

Описательная статистика — это табличные, графические и числовые сводки данных. Цель описательной статистики — облегчить представление и интерпретацию данных. Большинство статистических материалов, публикуемых в газетах и ​​журналах, носят описательный характер. Одномерные методы описательной статистики используют данные для улучшения понимания одной переменной; многомерные методы ориентированы на использование статистики для понимания отношений между двумя или более переменными.Чтобы проиллюстрировать методы описательной статистики, будет рассмотрен предыдущий пример, в котором были собраны данные о возрасте, поле, семейном положении и годовом доходе 100 человек.

Табличные методы

Наиболее часто используемая сводная таблица данных для одной переменной — это частотное распределение. Частотное распределение показывает количество значений данных в каждом из нескольких неперекрывающихся классов. Другая сводная таблица, называемая относительным частотным распределением, показывает долю или процент значений данных в каждом классе.Наиболее распространенная сводная таблица данных для двух переменных — это кросс-таблица, аналог распределения частот с двумя переменными.

Для качественной переменной частотное распределение показывает количество значений данных в каждой качественной категории. Например, переменная «пол» имеет две категории: мужскую и женскую. Таким образом, частотное распределение для пола будет иметь два неперекрывающихся класса, чтобы показать количество мужчин и женщин. Относительное частотное распределение для этой переменной покажет долю мужчин и женщин.

Построение частотного распределения для количественной переменной требует большей осторожности при определении классов и точек разделения между смежными классами. Например, если данные о возрасте в приведенном выше примере находятся в диапазоне от 22 до 78 лет, можно использовать следующие шесть неперекрывающихся классов: 20–29, 30–39, 40–49, 50–59, 60–69 и 70– 79. Частотное распределение покажет количество значений данных в каждом из этих классов, а относительное частотное распределение покажет долю значений данных в каждом из этих классов.

Перекрестная таблица — это двусторонняя таблица, в которой строки таблицы представляют классы одной переменной, а столбцы таблицы представляют классы другой переменной. Для построения кросс-таблицы с использованием переменных «пол» и «возраст» пол может быть показан в двух строках, мужской и женский, а возраст может быть показан в шести столбцах, соответствующих возрастным классам 20–29, 30–39, 40–49, 50. –59, 60–69 и 70–79. Запись в каждой ячейке таблицы будет определять количество значений данных с полом, указанным в заголовке строки, и возрастом, указанным в заголовке столбца.Такая перекрестная таблица может быть полезна для понимания взаимосвязи между полом и возрастом.

Для описания данных доступен ряд графических методов. Гистограмма — это графическое устройство для отображения качественных данных, которые были обобщены в виде частотного распределения. Ярлыки категорий качественной переменной показаны на горизонтальной оси графика. Полоса над каждой меткой построена таким образом, что высота каждой полосы пропорциональна количеству значений данных в категории.Гистограмма семейного положения 100 человек в приведенном выше примере показана на рисунке 1. На диаграмме 4 столбца, по одной для каждого класса. Круговая диаграмма — еще одно графическое средство для обобщения качественных данных. Размер каждого сегмента круговой диаграммы пропорционален количеству значений данных в соответствующем классе. Круговая диаграмма семейного положения 100 человек показана на рисунке 2.

Гистограмма — это наиболее распространенное графическое представление количественных данных, которые были обобщены в виде частотного распределения.Значения количественной переменной показаны на горизонтальной оси. Прямоугольник рисуется над каждым классом, так что основание прямоугольника равно ширине интервала класса, а его высота пропорциональна количеству значений данных в классе.

Определение описательной статистики

Что такое описательная статистика?

Описательная статистика — это краткие описательные коэффициенты, которые суммируют заданный набор данных, который может быть либо представлением всей, либо выборкой генеральной совокупности.Описательная статистика разбита на меры центральной тенденции и меры изменчивости (разброса). Меры центральной тенденции включают среднее, медианное значение и моду, в то время как меры изменчивости включают стандартное отклонение, дисперсию, минимальные и максимальные переменные, эксцесс и асимметрию.

Ключевые выводы

• Описательная статистика суммирует или описывает характеристики набора данных.
• Описательная статистика состоит из двух основных категорий показателей: показателей центральной тенденции и показателей изменчивости (или разброса).
• Меры центральной тенденции описывают центр набора данных.
• Меры изменчивости или разброса описывают разброс данных в наборе.

Что такое описательная статистика?

Понимание описательной статистики

Короче говоря, описательная статистика помогает описать и понять особенности конкретного набора данных, давая краткие сведения об образце и показателях данных. Наиболее признанными типами описательной статистики являются меры центра: среднее значение, медиана и мода, которые используются почти на всех уровнях математики и статистики.Среднее или среднее значение рассчитывается путем сложения всех цифр в наборе данных и последующего деления на количество цифр в наборе. Например, сумма следующего набора данных равна 20: (2, 3, 4, 5, 6). Среднее значение 4 (20/5). Режим набора данных — это значение, которое встречается чаще всего, а медиана — это цифра, расположенная в середине набора данных. Это цифра, отделяющая более высокие цифры от более низких в наборе данных. Однако существуют менее распространенные типы описательной статистики, которые по-прежнему очень важны.

Люди используют описательную статистику, чтобы преобразовать трудные для понимания количественные данные из большого набора данных в краткие описания. Например, средний балл учащегося (GPA) обеспечивает хорошее понимание описательной статистики. Идея GPA заключается в том, что он берет данные по широкому спектру экзаменов, классов и оценок и усредняет их вместе, чтобы обеспечить общее представление об общей академической успеваемости студента. Персональный средний балл студента отражает его среднюю успеваемость.

Меры описательной статистики

Вся описательная статистика — это либо меры центральной тенденции, либо меры изменчивости, также известные как меры дисперсии. Меры центральной тенденции сосредоточены на средних или средних значениях наборов данных, тогда как меры изменчивости сосредоточены на разбросе данных. Эти два показателя используют графики, таблицы и общие обсуждения, чтобы помочь людям понять значение проанализированных данных.

Меры центральной тенденции описывают центральное положение распределения для набора данных.Человек анализирует частоту каждой точки данных в распределении и описывает ее, используя среднее значение, медиану или режим, который измеряет наиболее общие закономерности анализируемого набора данных.

Меры изменчивости, или меры распространения, помогают анализировать степень распространения распределения для набора данных. Например, хотя меры центральной тенденции могут дать человеку среднее значение набора данных, они не описывают, как данные распределяются в наборе. Таким образом, хотя среднее значение данных может составлять 65 из 100, все же могут быть точки данных как на 1, так и на 100.Показатели изменчивости помогают сообщить об этом, описывая форму и разброс набора данных. Диапазон, квартили, абсолютное отклонение и дисперсия — все это примеры показателей изменчивости.

Рассмотрим следующий набор данных: 5, 19, 24, 62, 91, 100. Диапазон этого набора данных составляет 95, который вычисляется путем вычитания наименьшего числа (5) в наборе данных из наибольшего (100).

Часто задаваемые вопросы

Зачем нам нужна статистика, просто описывающая данные?

Описательная статистика используется для описания или обобщения характеристик выборки или набора данных, таких как среднее значение переменной, стандартное отклонение или частота.Выведенный статистика. Этот тип статистики может помочь нам понять коллективные свойства элементов выборки данных. Эти меры могут дать нам представление о распределении вероятностей или общей «форме» данных, которая может быть изображена на диаграмме, такой как гистограмма или точечный график. Знание выборочного среднего, дисперсии и распределения переменной может помочь нам понять мир вокруг нас.

Что такое среднее и стандартное отклонение?

Это две часто используемые описательные статистики.Среднее — это средний уровень, наблюдаемый в некоторой части данных, в то время как стандартное отклонение описывает дисперсию или то, насколько разбросаны данные, наблюдаемые в этой переменной, распределены вокруг ее среднего.

Можно ли использовать описательную статистику для вывода или прогноза?

Нет. Хотя эти описания полезны для понимания атрибутов данных, методы логической статистики — отдельная ветвь статистики — необходимы для понимания того, как переменные взаимодействуют друг с другом в наборе данных.

1. Отображение и сводка данных

Типы данных

Первым шагом перед любыми вычислениями или построением графика данных является решение, с каким типом данных мы имеем дело. Существует несколько типологий, но одна из них, доказавшая свою полезность, представлена ​​в таблице 1.1. Основное различие заключается между количественными переменными (для которых спрашивают «сколько?») И категориальными переменными (для которых спрашивают «какого типа?»).

Количественные переменные могут быть непрерывными или дискретными.Теоретически непрерывные переменные, такие как высота, могут принимать любые значения в заданном диапазоне. Примеры дискретных переменных: количество детей в семье, количество приступов астмы в неделю.

Категориальные переменные бывают номинальными (неупорядоченными) или порядковыми (упорядоченными). Примеры номинальных переменных: мужчина / женщина, жив / мертв, группа крови O, A, B, AB. Для номинальных переменных с более чем двумя категориями порядок не имеет значения. Например, нельзя сказать, что люди в группе крови B находятся между людьми в группе A и группой AB.Однако иногда люди могут давать упорядоченные ответы, например, степень рака груди, или они могут «согласиться», «ни согласен, ни не согласен» или «не согласен» с каким-либо утверждением. В этом случае порядок имеет значение, и обычно важно его учитывать.

Таблица 1.1

Переменные, показанные слева в Таблице 1.1, могут быть преобразованы в единицы, расположенные дальше справа, с помощью «точек отсечения». Например, артериальное давление можно превратить в номинальную переменную, определив «гипертонию» как диастолическое артериальное давление выше 90 мм рт. Ст. И «нормотензию» как артериальное давление, меньшее или равное 90 мм рт.Рост (непрерывный) может быть преобразован в «короткий», средний или «высокий» (порядковый).

Как правило, категориальные переменные легче резюмировать, поэтому количественные переменные часто преобразуются в категориальные для целей описания. Чтобы принять клиническое решение относительно кого-либо, не нужно знать точный уровень калия в сыворотке (постоянный), но находится ли он в пределах нормы (номинальный). Возможно, будет проще думать о доле населения, страдающей гипертонией, чем о распределении артериального давления.Однако категоризация непрерывной переменной сокращает объем доступной информации, и статистические тесты в целом будут более чувствительными — то есть они будут иметь большую мощность (см. Определение мощности в главе 5) для непрерывной переменной, чем соответствующая номинальная, хотя о данных может потребоваться больше предположений. Поэтому категоризация данных полезна для обобщения результатов, но не для статистического анализа. Часто не понимают, что выбор подходящих точек отсечения может быть трудным, и разные варианты могут привести к разным выводам о наборе данных.

Эти определения типов данных не уникальны и не исключают друг друга, и даются в качестве помощи, чтобы помочь исследователю решить, как отображать и анализировать данные. Не следует слишком долго спорить о типологии той или иной переменной!

Диаграммы на стволах и листьях

Перед выполнением любых статистических расчетов, даже самых простых, данные должны быть сведены в таблицу или нанесены на график. Если они количественные и относительно немного, скажем, около 30, их удобно записать в порядке их размера.

Например, педиатр в районной больнице общего профиля изучает количество свинца в моче детей из соседнего жилого массива. На конкретной улице проживает 15 детей в возрасте от 1 года до 16 лет, и в ходе предварительного исследования регистратор обнаружил следующие количества свинца в моче (), которые приведены в таблице 1.2, которая называется массивом:

Таблица 1.2

Простой способ упорядочить, а также отобразить данные — это использовать диаграмму ствола и листа.Для этого нам нужно сократить наблюдения до двух значащих цифр. В случае данных о концентрации в моче цифра слева от десятичной точки — это «стержень», а цифра справа — «лист».

Сначала пишем основы по порядку вниз по странице. Затем мы работаем с набором данных, записывая листья «по мере их появления». Таким образом, для первой точки данных мы пишем цифру 6 напротив нулевой основы. Они показаны на рисунке 1.1.

Затем мы заказываем листья, как показано на рисунке 1.2

Рисунок 1.2

Преимущество первой установки цифр в порядке их размера, а не простой загрузки их прямо из заметок в калькулятор (например, чтобы найти их среднее значение), заключается в том, что отношение каждого к следующему может быть посмотрел на. Есть ли устойчивый прогресс, заметный горб, значительный разрыв? Простой осмотр может выявить нарушения. Более того, взгляд на цифры дает информацию об их диапазоне. Наименьшее значение — 0,1, наибольшее — 3,2.

Медиана

Чтобы найти медиану (или среднюю точку), нам нужно определить точку, которая имеет свойство, согласно которому половина данных больше ее, а половина данных меньше ее.Для 15 точек средняя точка явно восьмая по величине, так что семь точек меньше медианы, а семь больше ее. Это легко получить из рисунка 1.2, посчитав восьмой лист, который равен 1,5.

Чтобы найти медиану для четного числа точек, выполните следующие действия. Предположим, педиатрический регистратор получил дополнительный набор из 16 концентраций свинца в моче у детей, живущих в сельской местности в том же округе, что и больница (таблица 1.3)

Таблица 1.3

Для получения медианы мы усредняем восьмой и девятый баллы (1,8 и 1,9), чтобы получить 1,85. В общем, если n четно, мы усредняем n / 2-е по величине и n / 2 + 1-е наибольшие наблюдения.

Основное преимущество использования медианы в качестве меры местоположения состоит в том, что она «устойчива» к выбросам. Например, если бы мы случайно написали 34, а не 3,4 в таблице 1.2, медиана все равно была бы 1,85. Один из недостатков состоит в том, что заказывать большое количество наблюдений вручную утомительно (обычно на калькуляторе нет кнопки «медиана»).

Меры вариации

Полезно иметь некоторую меру вариации наблюдений относительно медианы. Диапазон очень чувствителен к так называемым выбросам, он указывает далеко за пределы основной части данных. Например, если бы мы допустили ошибку, написав 34 вместо 3,4 в таблице 1.2, тогда диапазон был бы записан как от 0,1 до 34, что явно вводит в заблуждение.

Более надежный подход — разделить распределение данных на четыре и найти точки ниже, которые составляют 25%, 50% и 75% распределения.Они известны как квартили, а медиана — второй квартиль. Вариации данных можно суммировать в межквартильном диапазоне, расстоянии между первым и третьим квартилем. С небольшими наборами данных и если размер выборки не делится на четыре, может оказаться невозможным разделить набор данных на точные кварталы, и существует множество предлагаемых методов оценки квартилей. Простой и последовательный метод — найти точки посередине между каждым концом диапазона и медианой.Таким образом, на Рисунке 1.2 между наименьшим значением 0,1 и средним значением 1,5 (включительно) есть восемь точек. Таким образом, средняя точка находится между 0,8 и 1,1, или 0,95. Это первый квартиль. Точно так же третий квартиль находится посередине между 1,9 и 2,0, или 1,95. Таким образом, межквартильный размах составляет от 0,95 до 1,95.

Отображение данных

Самый простой способ отображения данных — это точечный график. На рис. 1.3 показаны данные из таблиц 1.2 и 1.3 вместе со средним значением для каждого набора.

Рисунок 1.3

Иногда точки на отдельных графиках могут быть каким-то образом связаны, например, данные в Таблице 1.2 и Таблице 1.3 могут быть результатом сопоставленного исследования случай-контроль (описание этого типа исследования см. В Главе 13), в котором отдельные лица из сельской местности были сопоставлены по возрасту и полу с жителями города. Если возможно, ссылки должны поддерживаться на дисплее, например, путем объединения соответствующих лиц на Рисунке 1.3. Это может привести к более чувствительному способу изучения данных.

Когда наборы данных большие, нанесение отдельных точек на график может быть затруднительным. Альтернативой является заговор с усами. Прямоугольник отмечен первым и третьим квартилем, а усы простираются до диапазона. Медиана также отмечена в рамке, как показано на Рисунке 1.4

Рисунок 1.4

Легко включить дополнительную информацию в диаграмму «коробко-усы». Один из методов, который реализован в некоторых компьютерных программах, состоит в том, чтобы расширить усы только до точек, которые в 1,5 раза больше межквартильного размаха ниже первого квартиля или выше третьего квартиля, и показать оставшиеся точки в виде точек, так что количество удаленных показаны точки.

Гистограммы

Предположим, педиатрический регистратор, о котором говорилось ранее, распространил городское исследование на все поместье, в котором живут дети. Он получил данные о концентрации свинца в моче у 140 детей в возрасте от 1 года до 16 лет. Мы можем отобразить эти данные в виде сгруппированной таблицы частот (таблица 1.4).

Таблица 1.4

Рисунок 1.5

Столбчатые диаграммы

Предположим, из 140 детей 20 жили в домах, занимаемых владельцами, 70 — в муниципальных домах и 50 — в частных арендованных помещениях.Данные переписи показывают, что для этой возрастной группы по всему округу 50% проживают в домах, занимаемых владельцами, 30% — в муниципальных домах и 20% — в арендованных частных квартирах. Тип размещения — это категориальная переменная, которая может отображаться в виде гистограммы. Сначала мы выражаем наши данные в процентах:

14% занято владельцем, 50% муниципальным домом, 36% арендовано частным сектором. Затем мы отображаем данные в виде гистограммы. Всегда следует указывать размер выборки (рис. 1.6).

Рисунок 1.6

Общие вопросы

Сколько групп мне нужно для гистограммы?

В общем, следует выбрать достаточно групп, чтобы показать форму распределения, но не слишком много, чтобы потерять форму в шуме.Отчасти это эстетическая оценка, но в целом от 5 до 15, в зависимости от размера выборки, дает разумную картину. Старайтесь, чтобы интервалы (известные также как «ширина бункера») оставались равными. При равных интервалах высота полосок и площадь полос пропорциональны количеству испытуемых в группе. При неравных интервалах эта связь теряется, и интерпретация рисунка может быть затруднена.

В чем разница между гистограммой и гистограммой?

Увы, с современными графическими программами различие часто теряется.Гистограмма показывает распределение непрерывной переменной, и, поскольку переменная непрерывна, между столбиками не должно быть промежутков. Гистограмма показывает распределение дискретной или категориальной переменной, поэтому между полосами будут пробелы. Ошибочно использовать гистограмму для отображения итоговой статистики, такой как среднее значение, особенно когда она сопровождается некоторой мерой вариации для создания «графика плунжера динамита» (1). Лучше использовать участок коробчатого уса.

Как лучше всего отображать данные?

Общий принцип должен заключаться, насколько это возможно, в том, чтобы показывать исходные данные и стараться не затемнять дизайн исследования на дисплее.В пределах читабельности покажите как можно больше информации. Если точки данных совпадают или от одних и тех же пациентов, свяжите их линиями. (2) При отображении взаимосвязи между двумя количественными переменными используйте диаграмму рассеяния (глава 11) вместо категоризации одной или обеих переменных.

Ссылки

1. Кэмпбелл М. Дж. Как представить численные результаты. В: Как это сделать: 2. Лондон: BMJ Publishing, 1995: 77-83.

2. Мэтьюз Дж. Н. С., Альтман Д. Г., Кэмпбелл М. Дж., Ройстон Дж. П.Анализ серийных измерений в медицинских исследованиях. BMJ1990; 300: 230-5.

Упражнения

Упражнение 1.1

Из 140 детей, у которых была исследована концентрация свинца в моче, было выбрано 40 детей в возрасте от 1 года до 5 лет. Были обнаружены следующие концентрации меди (в).

0,70, 0,45, 0,72, 0,30, 1,16, 0,69, 0,83, 0,74, 1,24, 0,77,

0,65, 0,76, 0,42, 0,94, 0,36, 0,98, 0,64, 0,90, 0,63, 0,55,

0,78, 0,10, 0.52, 0,42, 0,58, 0,62, 1,12, 0,86, 0,74, 1,04,

0,65, 0,66, 0,81, 0,48, 0,85, 0,75, 0,73, 0,50, 0,34, 0,88

Найдите медиану, диапазон и квартили.

Статистика естественного движения населения Данные о рождении

Данные о рождаемости из Национальной системы статистики естественного движения населения Национального центра статистики здравоохранения предоставляют демографические данные и данные о состоянии здоровья для рождений, произошедших в течение календарного года. Микроданные основаны на информации, взятой из свидетельств о рождении, хранящихся в отделениях записи актов гражданского состояния каждого штата и округа Колумбия.

Другими доступными данными о рождении являются данные о рождении / детской смертности, связанные с когортой, данные о рождении / младенческой смертности за период из данных о перинатальной смертности и сопоставленные данные о множественных рождениях.

Использование этих данных означает согласие с правилами использования данных NCHS. Работы, относящиеся к наборам данных или кодовым книгам, должны содержать ссылку на NCHS. Публикуемые материалы, основанные на этих данных, должны включать ссылку, например, в нижней части таблицы: «Источник: Национальный центр статистики здравоохранения (использованный период)»

Наборы данных, расположенные ниже, разделены на две части:

• U.S. Файлы данных — до 1972 г. данные основаны на 50-процентной выборке свидетельств о рождении из всех штатов. Начиная с 1972 года, данные основаны на 100-процентной выборке свидетельств о рождении из некоторых штатов и на 50-процентной выборке из остальных штатов. Число штатов, в которых используются 100 процентов записей, увеличилось с 6 в 1972 году до всех штатов и округа Колумбия в 1985 году.
• Данные территории США — Данные о рождении на территориях США Гуам, Пуэрто-Рико и США.Южные Виргинские острова доступны в отдельном файле, начиная с 1994 года. В 1998 году Американское Самоа и Северные Марианские острова были добавлены в файлы территорий США.

Демографические данные включают такие переменные, как дата рождения, возраст и уровень образования родителей, семейное положение, очередность живорождений, раса, пол и географический регион. Данные о здоровье включают такие параметры, как вес при рождении, срок беременности, дородовой уход, акушерство при родах и оценка по шкале Апгар. Географические данные включают штат, округ, город (доступны для городов с населением 250 000+ (до 1980) и 100 000+ (1980-)), SMSA (1980-), а также столичные и неметропольные округа.

Файлы популяций (например, natpop91.dat.Z) содержат данные о численности населения США в возрасте 15–44 лет, которые традиционно считаются «подверженными риску» при родах. В файлах 2448 строк. Каждая линия представляет собой подсчет одной комбинации из 51 штата x 6 возрастов x 4 расы x 2 категорий матерей латиноамериканского происхождения. Эти файлы доступны с 1991 г. Файлы населения недоступны для территорий США.

SEER предоставляет полезные данные о населении США за 1969 г.

1981 — первый файл с кодами округов FIPS и NCHS.Доступен переход от NCHS к FIPS для штата, округа и MSA.

Макеты переменных в основном одинаковы для периодов 1972–1977, 1979–1981, 1982–1983, 1984–1985 и 1992–1994 годов, хотя некоторые коды меняются с годами.

Спасибо Майклу Гринстоуну и Кеннету Чаю за данные за 1975–1985 годы.

Внутренние пользователи NBER могут получать данные из оболочки UNIX в / homes / data / natality или на ПК NBER через Network Neighborhood -> NBER -> home -> data -> natality

Обновления и изменения.

Файлы данных США

Файлы данных территорий США

Отчет об окончательной статистике рождаемости

Стандартные свидетельства о рождении

Факты и цифры о раке 2018

Рак в фактах и ​​цифрах 2018 — это обучающий помощник в «Статистике рака за 2018 год», научной статье, опубликованной в журнале Американского онкологического общества, CA: Онкологический журнал для врачей. The Facts & Figures Годовой отчет содержит:

• Расчетное число новых случаев рака и смертей в 2018 г. (В 2018 г. в США будет диагностировано примерно 1735350 новых случаев рака и 609640 смертей от рака).
• Текущая статистика заболеваемости раком, смертности и выживаемости
• Информация о симптомах рака, факторах риска, раннем обнаружении и лечении

2018 Особый раздел: рак яичников

В специальном разделе этого года представлена ​​информация о факторах риска рака яичников, уровнях и тенденциях заболеваемости и смертности, раннем обнаружении и лечении.Он предназначен для информирования всех, кто хочет узнать больше о раке яичников, включая политиков, исследователей, клиницистов, сторонников борьбы с раком, пациентов и лиц, осуществляющих уход.

В 2018 году в США будет диагностировано примерно 22 240 новых случаев рака яичников и 14 070 случаев смерти от рака яичников. На рак яичников приходится всего 2,5% всех случаев рака у женщин, но 5% случаев смерти от рака из-за низкой выживаемости этого заболевания.

2018 Дополнительные данные

Этот дополнительный набор данных можно использовать в качестве ресурса для планирования борьбы с раком на уровне штата, а также для ответа на вопросы средств массовой информации или участников Американского онкологического общества (ACS).ACS Regions рекомендуется делиться этой информацией с персоналом и волонтерами, а также использовать ее с государственными и местными чиновниками, репортерами и другими группами общественного здравоохранения и защиты интересов в местных сообществах.

Расчетное количество новых случаев рака и смертей по штатам, а также вероятность развития или смерти от рака в течение жизни также доступны в интерактивном формате в Центре онкологической статистики.

Наиболее востребованные таблицы и рисунки

Наиболее востребованные таблицы и рисунки из журнала Cancer Facts & Figures 2018 собраны в электронном формате (PDF), чтобы вам было проще их использовать.Обратите внимание, что во всех графических материалах следует указывать « Американское онкологическое общество, факты и цифры по раку 2018 ».

• Тенденции возрастной смертности от рака в разбивке по местам, мужчины, США, 1930-2015 гг. (PDF)
• Тенденции возрастных показателей смертности от рака в разбивке по местам, женщины, США, 1930-2015 гг. (PDF)
• Расчетное количество новых случаев рака и смертей в разбивке по полу, США, 2018 г. (PDF)
• Расчетное количество новых случаев отдельных видов рака по штатам, США, 2018 г. (PDF)
• Расчетное число смертей от отдельных видов рака по штатам, США, 2018 г. (PDF)
• Ведущие места новых случаев рака и смертей — оценки за 2018 г. (PDF)
• Вероятность развития инвазивного рака в определенные возрастные интервалы с разбивкой по полу, США, 2012-2014 гг. (PDF)
• Показатели заболеваемости и смертности от отдельных видов рака по расе и этнической принадлежности, США, 2010-2015 гг. (PDF)

Статистика рака 2018 Слайд-презентация

Используйте кнопку, чтобы загрузить слайд-презентацию с обзором текущей статистики рака в США.

Отчет о фактах и ​​цифрах по болезни Альцгеймера

Краткая информация

БОЛЕЕ

В СОЕДИНЕННЫХ ШТАТАХ СМЕРТИ АЛЬЦГЕЙМЕРА И ДЕМЕНЦИИ УВЕЛИЧИЛИСЬ

В 2021 году ДЕМЕНЦИИ АЛЬЦГЕЙМЕРА И ДРУГИЕ ОБЕСПЕЧИТ НАЦИЮ

БОЛЕЕ

В 2020 ГОДУ ЭТИ ОПЕРАТОРЫ ПРЕДОСТАВИЛИ ОЦЕНКУ

ТОЛЬКО

С 2000 по 2019 год СМЕРТИ ОТ БОЛЕЗНЕЙ СЕРДЦА СНИЗИЛИСЬ на 7,3%, А СМЕРТИ ОТ АЛЬЦГЕЙМЕРА

Распространенность

Число американцев, живущих с болезнью Альцгеймера, растет — и быстро растет. Более 6 миллионов американцев всех возрастов страдают болезнью Альцгеймера.

По оценкам, 6,2 миллиона американцев в возрасте 65 лет и старше будут жить с деменцией Альцгеймера в 2021 году. 72 процента в возрасте 75 лет и старше.

• Каждый девятый человек в возрасте 65 лет и старше (11,3%) страдает деменцией Альцгеймера.
• Почти две трети американцев с болезнью Альцгеймера — женщины.
• У пожилых чернокожих американцев примерно в два раза больше шансов заболеть болезнью Альцгеймера или других деменций, чем у пожилых белых.
• У пожилых латиноамериканцев примерно в полтора раза больше шансов заболеть болезнью Альцгеймера или других деменций, чем у пожилых белых.

Поскольку число пожилых американцев быстро растет, будет расти и число новых и существующих случаев болезни Альцгеймера. К 2050 году количество людей в возрасте 65 лет и старше с деменцией Альцгеймера может вырасти до прогнозируемых 12.7 миллионов, не позволяя делать прорывы в медицине, чтобы предотвратить, замедлить или вылечить болезнь Альцгеймера.

Смертность

Болезнь Альцгеймера — это не просто потеря памяти. Убивает Альцгеймера.

• Каждый третий пожилой человек умирает от болезни Альцгеймера или другой деменции. Он убивает больше, чем рак груди и рак простаты вместе взятые.
• Хотя количество смертей от других основных причин значительно снизилось, официальные отчеты показывают, что количество смертей от болезни Альцгеймера значительно увеличилось.В период с 2000 по 2019 год количество смертей от болезни Альцгеймера, зафиксированных в свидетельствах о смерти, увеличилось более чем вдвое, увеличившись на 145,2%, в то время как количество смертей от основной причины смерти (болезни сердца) снизилось на 7,3%.
• Ожидается, что среди людей в возрасте 70 лет 61% людей с деменцией Альцгеймера умрут в возрасте до 80 лет по сравнению с 30% людей без болезни Альцгеймера — этот показатель вдвое выше.

Люди в возрасте 65 лет и старше выживают в среднем от четырех до восьми лет после установления диагноза деменции Альцгеймера, но некоторые живут до 20 лет с болезнью Альцгеймера.Это отражает медленное, неуверенное прогрессирование болезни.

Сиделки

Восемьдесят три процента помощи, оказываемой пожилым людям в Соединенных Штатах, исходит от членов семьи, друзей или других лиц, осуществляющих неоплачиваемый уход. Почти половина всех лиц, обеспечивающих уход за пожилыми людьми, делает это для людей, страдающих болезнью Альцгеймера или другим типом деменции.

Кто ухаживает?

• Примерно каждый третий опекун (30%) в возрасте 65 лет и старше.
• Примерно две трети лиц, осуществляющих уход, составляют женщины; более конкретно, более трети лиц, ухаживающих за деменцией, — это дочери.
• Большинство лиц, осуществляющих уход (66%), живут с человеком с деменцией в сообществе.
• Примерно четверть лиц, ухаживающих за слабоумием, — это лица, осуществляющие уход из «поколения сэндвичей», что означает, что они заботятся не только о стареющих родителях, но и о детях в возрасте до 18 лет.

Из общей стоимости ухода за больным деменцией на протяжении всей жизни 70% покрывается семьями — либо за счет личных расходов на медицинское обслуживание и долгосрочный уход, либо за счет стоимости неоплачиваемого ухода.

Стоимость для нации

Затраты на медицинское обслуживание и долгосрочное лечение людей, страдающих болезнью Альцгеймера или другими видами деменции, являются значительными, а деменция является одним из самых дорогостоящих состояний для общества.

В 2021 году болезнь Альцгеймера и другие виды деменции обойдутся стране в 355 миллиардов долларов, включая 239 миллиардов долларов в виде выплат по программам Medicare и Medicaid вместе взятых. Если не будет разработано лечение, замедляющее, останавливающее или предотвращающее болезнь, в 2050 году, по прогнозам, болезнь Альцгеймера будет стоить более 1,1 триллиона долларов (в 2021 году). Этот резкий рост включает более чем трехкратное увеличение как государственных расходов в рамках программ Medicare и Medicaid, так и личных расходов.

• Люди, живущие с болезнью Альцгеймера или другими видами деменции, в два раза чаще остаются в больнице в год, чем другие пожилые люди.
• Бенефициары программы Medicare с болезнью Альцгеймера или другими видами деменции с большей вероятностью, чем люди без деменции, имеют другие хронические заболевания, такие как болезни сердца, диабет и заболевания почек.
• Пожилые люди, живущие с болезнью Альцгеймера или другими формами деменции, чаще проводят в учреждениях сестринского ухода и посещают медицинские учреждения на дому в год, чем другие пожилые люди.
• Люди, живущие с болезнью Альцгеймера или другими видами деменции, составляют значительную долю всех пожилых людей, получающих дневные услуги для взрослых и уход в домах престарелых.

Специальный отчет: раса, этническая принадлежность и болезнь Альцгеймера в Америке

Несмотря на десятилетия исследований и призывы к действиям для обеспечения доступности и равноправия здравоохранения для всех, независимо от пола, расы, этнической принадлежности, географии и социально-экономического статуса, эта цель все еще далека от реальности для слишком многих американцев, как утверждает Ассоциация Альцгеймера. Раса, этническая принадлежность и болезнь Альцгеймера в Америке В специальном отчете указано:

• Дискриминация — препятствие для лечения болезни Альцгеймера и деменции.Эти группы населения сообщили о дискриминации при обращении за медицинской помощью:
  • 50% чернокожих американцев
  • 42% коренных американцев
  • 34% американцев азиатского происхождения
  • 33% латиноамериканцев
• Половина или более цветных лиц, ухаживающих за деменцией, говорят, что они столкнулись с дискриминацией при навигации в медицинских учреждениях для получателя помощи:
  • 63% коренных американцев
  • 61% чернокожих американцев
  • 56% латиноамериканцев
  • 47% американцев азиатского происхождения
• Цветным людям нужны медицинские работники, которые понимают их уникальный опыт и биографию, но менее трех из пяти уверены, что у них есть доступ к поставщикам, компетентным в культурном отношении.
• Чернокожие американцы и американцы латиноамериканского происхождения с большей вероятностью болеют болезнью Альцгеймера и другими видами деменции, но реже диагностируются, чем белые американцы.
• Только 53% чернокожих американцев верят, что будущее лекарство от болезни Альцгеймера будет одинаковым независимо от расы, цвета кожи или этнической принадлежности.
• Американцы латиноамериканского происхождения примерно в 1,5 раза чаще болеют болезнью Альцгеймера и другими видами деменции, чем белые, однако трое из 10 латиноамериканцев не верят, что они проживут достаточно долго, чтобы у них развилось слабоумие.
• Выходцы из Латинской Америки, чернокожие и коренные американцы в два раза чаще, чем белые, говорят, что не пойдут к врачу, если у них проблемы с мышлением или памятью.

Эти данные свидетельствуют о том, что впереди еще много работы для достижения большей справедливости в отношении здоровья. Пути вперед включают:

• Подготовка рабочей силы для ухода за пожилыми людьми, различающимися по расовому и этническому признаку.
• Повышение разнообразия помощи при деменции.
• Привлечение, набор и удержание различных групп населения в исследованиях и клинических испытаниях болезни Альцгеймера.

Болезнь Альцгеймера в каждом штате

Отчет «Факты и цифры по болезни Альцгеймера до 2021 года» содержит данные о влиянии этого заболевания на все штаты страны. Нажмите ниже, чтобы увидеть, как болезнь Альцгеймера влияет на ваше состояние.

Факты и цифры | Статистика