Дискриминация, как средство моделирования трудоохранных метроприятий
1 ГБОУСПОРО «Ростовский базовый медицинский колледж» В работе рассматриваются приемы дискриминации признаков производственных травм с использованием модуля «Дискриминантный анализ» статистического софта «Statistica» v.6. Отражена простота анализа и получения выводов. Рекомендации могут быть реализованы специалистами, чей математический багаж не превышает базиса средней общеобразовательной школы. Статья в формате PDF 654 KB трудовой процессдискриминация травмы
Трудоохранные мероприятия в современных условиях не могут не базироваться на переработке достаточно плотного потока статистических данных. Без них невозможно прогнозировать ситуацию, стоить стратегию улучшения условий труда. В череде этих проблем самая существенная – классифицирование производственных травм, профессиональных заболеваний и отравлений при формировании динамического ряда. Лет 15–20 назад такая работа требовала привлечения труда профессионалов-программистов, занимала много времени на обработку и анализ полученных результатов. Современные статистические софты в значительной мере облегчили эту работу специалистам трудоохранных служб, поскольку подоплека их интуитивно понятна даже человеку с математическим базисом на уровне 10–11 классов средней общеобразовательной школы.
Материалы и методы исследования
Дискриминантный анализ, применение которого мы демонстрируем в данном сообщении – достаточно сложный раздел математической статистики. И, тем не менее, с помощью модуля «Дискриминантный анализ» из американского статистического софта «Statistica» v.6 мы хотели бы показать насколько просто провести процесс дискриминации. Примером в данном сообщении служит классификация производственных травм по тяжести.
Результаты исследований и их обсуждение
Данная выборка включает 11 единиц наблюдений, отобранных случайным образом из совокупности в 100 единиц. Травмы будем классифицировать, опираясь на следующие дискриминационные признаки: количество дней нетрудоспособности работника из-за одной травмы, число травм, случившихся у него в течение года, расходы на лечение в тыс. руб. (в расчете на одну травм), индекс травмирования, то есть отношение числа травм к числу дней нетрудоспособности, табл. 1. Подразумевается, что программа «Statistica» v.6. уже установлена, поэтому обходим процедуру её инсталляции на жесткий диск компьютера.
На верхней панели окна щелкаем левой кнопкой «мыши» на слове Анализ, отыскиваем Многомерный разведочный анализ, в нем – Дискриминантный анализ (рис. 1).
Во вкладке Быстрый выбираем Дополнительные параметры (пошаговый анализ). После нажатия на кнопку Переменные отобразится стандартное диалоговое окно Выбор переменных (его мы не показываем) (рис. 2). В этом окне укажем группирующую переменную и независимые переменные, которые должны быть использованы для дискриминации типа травм. В нашем случае группирующим признаком будет тяжесть травмы.
Нажимаем кнопку ОК, и переходим к следующему этапу: Результаты.., рис. 3. Просмотр результатов дискриминантного анализа, и классификация наблюдений начинаются с верхней части. В белом прямоугольнике, представлены значения самого существенного показателя дискриминации – лямбды Уилкса, пределы её изменений: 0–1. В нашем случае значение лямбды достаточно мало – 0,0026 (Суть в том, что, если это значение близко к нулю, то дискриминация прошла успешно, если же близко к единице, то дискриминация сомнительна) (рис. 3). Помимо этого, полученный в опыте, своеобразный показатель достоверности вывода, критерий Фишера «F» также высок – 23,2, почти в три раза перекрывает свое стандартное значение – 8,10 (в скобках).
Таблица 1
Классификация травм
|
№ п/п |
Var1 Дни |
Var2 Случаи |
Var3 Стоимость лечения |
Var4 случаи/дни |
Var5 Тяжесть травмы |
|
1 |
50 |
3 |
1,2 |
0,06 |
Легкая |
|
2 |
50 |
3 |
1,4 |
0,06 |
Легкая |
|
3 |
64 |
2 |
5,6 |
0,05 |
Средней тяжести |
|
4 |
65 |
2 |
4,8 |
0,05 |
Тяжелая |
|
5 |
67 |
3 |
5,6 |
0,04 |
Средней тяжести |
|
6 |
63 |
3 |
5,7 |
0,05 |
Средней тяжести |
|
7 |
46 |
4 |
1,4 |
0,06 |
Легкая |
|
8 |
69 |
3 |
5,1 |
0,04 |
Средней тяжести |
|
9 |
62 |
2 |
4,5 |
0,03 |
Тяжелая |
|
10 |
59 |
3 |
4,8 |
0,05 |
Тяжелая |
|
11 |
45 |
4 |
1,3 |
0,08 |
Легкая |
Многомерный разведочный анализ Дискриминантный анализ
Рис. 1. Окно Анализ программы «Statistica» v.6
Рис. 2. Окно Дискриминантный анализ программы «Statistica» v.6
Рис. 3. Окно Результаты анализа
Для подтверждения и закрепления факта дискриминации определим еще несколько показателей. На первом месте – Расстояние Махаланобиса, которое является мерой близости отдельно взятых наблюдений и центром каждой совокупности, из включенных в процесс дискриминации. Чем ближе наблюдение к центроиду конкретной совокупности, тем в большей степени можно быть уверенным, что наблюдение извлечено именно из неё. Расстояние Махаланобиса может быть рассчитано при нажатии на кнопку Квадраты расстояния Махаланобиса во вкладке Классификация. Дифференциация случаев травмирования по этому признаку отражена в табл. 3 (цветом выделены статистически значимые показатели).
Кроме Расстояния Махаланобиса можно вычислить еще и условную (или апостериорную) вероятность принадлежности наблюдения к определенной совокупности. Её условность в том, что она зависит от знания исследователем значений переменных в модели. Этот показатель получают, нажав на кнопку Апостериорные вероятности. В данном примере точность классификации очень высока, даже с учетом того, что это апостериорная классификация. К слову сказать, такая точность редко достигается и редко, когда нужна.
Таблица 2
Квадраты расстояний Махаланобиса
|
Квадраты расстояний Махаланобиса (Таблица данных 1) |
||||
|
№ п/п |
Тяжесть травмы |
Легкая |
Средней тяжести |
Тяжелая |
|
1 |
Легкая |
1,118 |
1011,483 |
688,3675 |
|
2 |
Легкая |
3,017 |
929,539 |
620,7845 |
|
3 |
Средней тяжести |
1042,041 |
0,971 |
36,0575 |
|
4 |
Тяжелая |
741,390 |
23,638 |
4,0505 |
|
5 |
Средней тяжести |
1048,528 |
3,473 |
43,2491 |
|
6 |
Средней тяжести |
1073,374 |
2,437 |
41,9351 |
|
7 |
Легкая |
3,473 |
1048,528 |
721,5672 |
|
8 |
Средней тяжести |
934,432 |
4,560 |
21,1041 |
|
9 |
Тяжелая |
678,040 |
45,932 |
3,5372 |
|
10 |
Тяжелая |
682,858 |
37,428 |
1,2326 |
|
11 |
Легкая |
4,130 |
1109,123 |
772,3102 |
Для проверки работоспособности представленной модели с учетом вероятностей в исходную табл. 1 введем переменные под № 12, 13, 14 с их значениями, табл. 3
Таблица 3
Проверка работоспособности методики анализа
|
№ п/п |
Var1 Дни |
Var2 Случаи |
Var3 Стоимость |
Var4 Случаи/дни |
Var5 Тяжесть травмы |
|
1 |
50 |
3 |
1,2 |
0,06 |
Легкая |
|
2 |
50 |
3 |
1,4 |
0,06 |
Легкая |
|
3 |
64 |
2 |
5,6 |
0,05 |
Средней тяжести |
|
4 |
65 |
2 |
4,8 |
0,05 |
Тяжелая |
|
5 |
67 |
3 |
5,6 |
0,04 |
Средней тяжести |
|
6 |
63 |
3 |
5,7 |
0,05 |
Средней тяжести |
|
7 |
46 |
4 |
1,4 |
0,06 |
Легкая |
|
8 |
69 |
3 |
5,1 |
0,04 |
Средней тяжести |
|
9 |
62 |
2 |
4,5 |
0,03 |
Тяжелая |
|
10 |
59 |
3 |
4,8 |
0,05 |
Тяжелая |
|
11 |
45 |
4 |
1,3 |
0,08 |
Легкая |
|
12 |
44 |
4 |
1 |
0,09 |
|
|
13 |
43 |
5 |
1,1 |
0,13 |
|
|
14 |
67 |
2 |
6 |
0,03 |
При повторении анализа машина мгновенно классифицирует травмы по тяжести, отнеся 12 и 13 случаи к легким, а 14 – к среднетяжелым травмам, табл. 4. Примечательно, что классификация наблюдений по вероятностным признакам оказалась гораздо показательней расчета квадратов Расстояний Махаланобиса: дифференциация в данном случае равна 1,0 или 100 %.
Таблица 4
Апостериорные вероятности травмирования
|
Апостериорные вероятности |
||||
|
№ п/п |
Тяжесть травмы |
Легкая |
Тяжелая |
Средней тяжести |
|
1 |
Легкая |
1,000000 |
0,000000 |
0,000000 |
|
2 |
Легкая |
1,000000 |
0,000000 |
0,000000 |
|
3 |
Средней тяжести |
0,000000 |
0,000000 |
1,000000 |
|
4 |
Тяжелая |
0,000000 |
0,999996 |
0,000004 |
|
5 |
Средней тяжести |
0,000000 |
0,000000 |
1,000000 |
|
6 |
Средней тяжести |
0,000000 |
0,000000 |
1,000000 |
|
7 |
Легкая |
1,000000 |
0,000000 |
0,000000 |
|
8 |
Средней тяжести |
0,000000 |
0,000001 |
0,999999 |
|
9 |
Тяжелая |
0,000000 |
1,000000 |
0,000000 |
|
10 |
Тяжелая |
0,000000 |
1,000000 |
0,000000 |
|
11 |
Легкая |
1,000000 |
0,000000 |
0,000000 |
|
12 |
--- |
1,000000 |
0,000000 |
0,000000 |
|
13 |
--- |
1,000000 |
0,000000 |
0,000000 |
|
14 |
--- |
0,000000 |
0,000000 |
1,000000 |
Выводы
Хотя данный пример нами сознательно упрощен, тем не менее, хорошо иллюстрирует основную идею дискриминации. Для «перестраховки» в ответственных случаях следует проводить дискриминацию в два этапа: сначала построить функции классификации и только потом проводить оценку их качества.
При использовании данного вида анализа необходимо учитывать несколько ограничений: нормальность и линейность эмпирического распределения, однородность дисперсий и ковариаций сравниваемых совокупностей. Однако, как показала наша пpaктика, методика достаточно «терпима» к отклонениям от этих условностей.
Статья в формате PDF
316 KB...
25 04 2024 7:17:54
В работе приводятся сведения относительно возможности применения тестовых заданий и биологических задач для исследования личностных особенностей учащихся и выявления одаренных детей. Показано, что использование этого подхода может способствовать повышению эффективности выявления школьников с повышенным уровнем интеллекта.
...
24 04 2024 11:27:30
Статья в формате PDF
99 KB...
23 04 2024 14:35:32
Статья в формате PDF
263 KB...
22 04 2024 0:19:11
Статья в формате PDF
97 KB...
21 04 2024 11:32:18
Статья в формате PDF
125 KB...
20 04 2024 10:50:23
Статья в формате PDF
266 KB...
19 04 2024 23:46:49
Статья в формате PDF
266 KB...
18 04 2024 16:19:40
Статья в формате PDF
101 KB...
17 04 2024 9:12:41
Статья в формате PDF
120 KB...
15 04 2024 3:22:44
Статья в формате PDF
104 KB...
14 04 2024 11:53:47
Статья в формате PDF
124 KB...
13 04 2024 23:29:44
Тюменский регион является одним из лидеров по уровню экономического развития. Устойчивое развитие его обеспечит сбалансированное решение социально-экономических задач, проблем сохранения окружающей среды в целях удовлетворения потребностей нынешнего и будущего поколений. Реализация перехода на путь стабильного развития потребует в дальнейшем формирования новой стратегии, которая оказалась бы экологически и экономически сбалансированной.
...
12 04 2024 14:40:38
Статья в формате PDF
111 KB...
11 04 2024 13:56:56
Статья в формате PDF 117 KB...
10 04 2024 16:47:52
Статья в формате PDF
270 KB...
09 04 2024 17:28:44
Статья в формате PDF
122 KB...
08 04 2024 13:34:30
Цель: Изучить функцию бронхо-легочного аппарата и клинико-лабораторных показателей в условиях применения противовоспалительных, антиоксидантных и антигипоксантных препаратов.
Материалы и методы: Обследовали 62 больных АС до лечения и на фоне медикаментозной терапии. Провели 10 дневную терапию актовегином в суточной дозе 200 мг (5 мл). Определили клинико-лабораторные показатели и параметры ФВД, ПСВ%.
Результаты: Выявлены изменения клинико лабораторных показателей, параметров ФВД, ПСВ и улучшение этих показателей на фоне терапии актовегином.
Заключение: Лечение антиоксидантными и антигипоксантными препаратами (актовегин) способствует улучшению функциональных проб клиниколабораторных показателей, параметров ФВД, ПСВ, улучшению состояния больных.
...
07 04 2024 4:34:32
Сердце – один из самых загадочных органов. Вскрытие грудной полости и рассечение перикарда нарушает целостность сердечной системы, и способность его работать даже в этих условиях приводит к недооценке перикардиальной полости, как важной функциональной пятой камеры сердца. Представленная схема фаз деятельности пятикамерного сердца будет способствовать развитию теории и пpaктики оздоровления человека, спортивной тренировки и лечения болезней сердца.
...
06 04 2024 11:49:25
Статья в формате PDF
280 KB...
05 04 2024 9:41:26
Статья в формате PDF
253 KB...
04 04 2024 18:41:39
Статья в формате PDF
311 KB...
02 04 2024 16:54:43
Статья в формате PDF
185 KB...
01 04 2024 2:46:48
Статья в формате PDF
102 KB...
31 03 2024 23:19:49
Лимфатические посткапилляры проходят от метаболических блоков с лимфатическими капиллярами до лимфатических сосудов первого порядка в контурном пучке микрорайона микроциркуляторного русла, чаще около собирательных венул или на разном удалении от них.
...
30 03 2024 17:40:59
Статья в формате PDF
92 KB...
29 03 2024 8:33:14
Статья в формате PDF
110 KB...
28 03 2024 7:24:13
Статья в формате PDF
284 KB...
27 03 2024 18:31:20
Статья в формате PDF
120 KB...
26 03 2024 22:41:20
Статья в формате PDF
101 KB...
25 03 2024 0:30:51
Статья в формате PDF
114 KB...
24 03 2024 14:34:46
Статья в формате PDF
218 KB...
23 03 2024 17:29:35
Проведен анализ криминальной агрессии лиц с психическими расстройствами в различные социально-экономические периоды развития России (советский, перестройка, современный период). Выявлена прямая корреляционная зависимость уровня криминальной агрессии лиц с умственной отсталостью со снижением уровня жизни. Существенную роль в формировании криминальной агрессии указанного контингента играли корыстные мотивы. Предлагаются методы первичной и вторичной психопрофилактики.
...
22 03 2024 2:12:59
Статья в формате PDF
204 KB...
21 03 2024 21:50:53
Статья в формате PDF
255 KB...
19 03 2024 0:53:50
Статья в формате PDF
220 KB...
18 03 2024 22:22:53
Статья в формате PDF
263 KB...
17 03 2024 5:21:45
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
