Тысяча полезных мелочей    

Дискриминация, как средство моделирования трудоохранных метроприятий

Дискриминация, как средство моделирования трудоохранных метроприятий

Жижин К.С. 1
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.



ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОБСТАНОВКА В ТИМАШЕВСКОМ РАЙОНЕ

ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОБСТАНОВКА В ТИМАШЕВСКОМ РАЙОНЕ Статья в формате PDF 92 KB...

28 07 2026 6:59:58

Гомеокинез и биоэкологический закон

Гомеокинез и биоэкологический закон Статья в формате PDF 119 KB...

26 07 2026 20:25:27

ОРГАНИЗАЦИЯ ПОЗНАВАТЕЛЬНОГО ПРОСТРАНСТВА В МАЛОЙ ГРУППЕ. ПРЕДМЕТНЫЙ СЛОВАРЬ И «СОЦИАЛЬНОЕ ПОСРЕДНИЧЕСТВО»

ОРГАНИЗАЦИЯ ПОЗНАВАТЕЛЬНОГО ПРОСТРАНСТВА В МАЛОЙ ГРУППЕ. ПРЕДМЕТНЫЙ СЛОВАРЬ И «СОЦИАЛЬНОЕ ПОСРЕДНИЧЕСТВО» Показано, что спецификой подготовки компетентного специалиста-химика является формирование навыков социальной коммуникации. Отмечены основные коммуникативные трудности учащихся. Для их преодоления предложен сценарий семинарского занятия в малой группе на основе «социального посредничества» и разработан химический терминологический словарь. Особенностью словарной статьи является наличие раздела «Применение слова». Учитывая степень формализации химических знаний, выбрано применение по логическим связям. ...

23 07 2026 23:35:57

ЗАКОНОМЕРНОСТИ ЗАГРЯЗНЕНИЯ МАЛОЙ РЕКИ ОТ ИСТОКА ДО УСТЬЯ

ЗАКОНОМЕРНОСТИ ЗАГРЯЗНЕНИЯ МАЛОЙ РЕКИ ОТ ИСТОКА ДО УСТЬЯ Для устойчивого развития территориального хозяйства необходимо иметь хаpaктеристику качества речной воды. И такую оценку, например, в динамике проведения санитарно-эпидемиологических испытаний речной воды, предлагается проводить по приведенным в статье примерам выявления статистических закономерностей. По данным гидрометрических, гидрологических и санитарно-эпидемиологических измерений можно выявлять закономерности многолетних, годичных, сезонных, мecячных, недельных и суточных переменных циклов и волновых колебательных возмущений. ...

22 07 2026 3:45:38

О САМОСТОЯТЕЛЬНОСТИ БЮДЖЕТОВ ИНДУСТРИАЛЬНЫХ РЕГИОНОВ

О САМОСТОЯТЕЛЬНОСТИ БЮДЖЕТОВ ИНДУСТРИАЛЬНЫХ РЕГИОНОВ Рассматриваются вопросы, связанные с организацией децентрализованной системы финансово-бюджетных взаимоотношений в условиях «де-факто» унитарной модели государственного устройства. Более подробно изучается проблема реализации принципа самостоятельности территориальных бюджетов. Идея субсидиарности в основе функционирования бюджетной системы федеративного типа предполагает вертикальное и горизонтальное выравнивание финансово-бюджетных полномочий. При реализации бюджетной политики федеративного типа соответствующую систему финансово-бюджетных отношений следует рассматривать не как совокупность финансовых механизмов и нормативов, определяющих пропорции и параметры бюджетно-налоговых систем разных уровней, а как средство решения взаимосвязанных задач социальной, экономической и региональной политики с учетом промышленной специализации региональной экономики. Многоуровневое финансово-бюджетное регулирование, осуществляемое в федеративном государстве, объективно порождает различные противоречия, в их числе и несбалансированность федеративной бюджетной системы, которые разрешаются путем создания оптимальных форм и методов управления, регулирования и планирования. ...

16 07 2026 4:24:40

МОРФОФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ РЕАКЦИИ ЛИМФОИДНЫХ ОРГАНОВ ПОД ВЛИЯНИЕМ НЕОБРАБОТАННОГО ЯНТАРЯ

МОРФОФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ РЕАКЦИИ ЛИМФОИДНЫХ ОРГАНОВ ПОД ВЛИЯНИЕМ НЕОБРАБОТАННОГО ЯНТАРЯ Установлена высокая активизация в костном мозге крыс необработанным янтарем процессов пролиферации и дифференциации клеток зернистого ростка лейкоцитов, эритроидного ростка и лимфоидных клеток. Изучено влияние необработанного янтаря на морфофункциональные реакции в иммунокомпетентных структурных компонентах лимфоидных органов и выявлена активизация в них Т- и В-зависимых зон. В лимфатических узлах это выражалось виде расширения площадей лимфатических узелков без светлых и со светлыми центрами, мякотных тяжей и паpaкортикальной зоны на фоне уменьшения площади, занимаемой корковым плато; в селезенке в виде расширения площадей лимфатических узелков без светлых и со светлыми центрами и периваскулярных лимфоидных муфт; в тимусе в виде расширения площади коркового вещества органа, на фоне некоторого уменьшения площади мозгового вещества органа. Разные формы применения необработанного янтаря способствовали повышению в лимфоидных органах содержания Т- и В-лимфоцитов, Т-хелперов и снижению до уровня физиологических норм Т-супрессоров/киллеров. ...

13 07 2026 20:52:45

СПЛАВ Ti–50,8 ат.% Ni И ТЕХНОЛОГИИ ЖИВЫХ СИСТЕМ

СПЛАВ Ti–50,8 ат.% Ni И ТЕХНОЛОГИИ ЖИВЫХ СИСТЕМ Статья в формате PDF 102 KB...

09 07 2026 21:14:54

МЕТОДОЛОГИЯ ОБРАЗОВАНИЯ: ТРАДИЦИЯ И ИННОВАЦИЯ

МЕТОДОЛОГИЯ ОБРАЗОВАНИЯ: ТРАДИЦИЯ И ИННОВАЦИЯ Статья в формате PDF 110 KB...

08 07 2026 6:47:53

РОЛЬ АУДИТОРИИ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ

РОЛЬ АУДИТОРИИ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ Статья в формате PDF 108 KB...

07 07 2026 15:38:19

МОДИФИЦИРОВАНИЕ ПОВЕРХНОСТИ МАГНЕТИТА

МОДИФИЦИРОВАНИЕ ПОВЕРХНОСТИ МАГНЕТИТА Статья в формате PDF 518 KB...

05 07 2026 22:37:29

ЦИТОПРОТЕКТОРЫ В ЛЕЧЕНИИ АТОПИЧЕСКОГО ДЕРМАТИТА

ЦИТОПРОТЕКТОРЫ В ЛЕЧЕНИИ АТОПИЧЕСКОГО ДЕРМАТИТА Статья в формате PDF 110 KB...

03 07 2026 1:46:34

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ СЕНА ОТ УЛУЧШЕННЫХ СЕНОКОСОВ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ СЕНА ОТ УЛУЧШЕННЫХ СЕНОКОСОВ По статистическим рядам динамики урожайности сена однолетних и многолетних трав показаны результаты идентификации биотехнического закона и его применения в волновых составляющих математической модели динамики. ...

29 06 2026 22:45:18

ВЛИЯНИЕ ГЕЛИОГЕОФИЗИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА БИОРИТМЫ ЧЕЛОВЕКА

ВЛИЯНИЕ ГЕЛИОГЕОФИЗИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА БИОРИТМЫ ЧЕЛОВЕКА В настоящее время, только глухой не услышит рассуждений о влияние магнитных бурь на здоровье человека, но и он найдет массу публикаций на эту тему. И все они, за исключением чисто научных сообщений, негативно оценивают воздействие магнитной бури на организм человека. Так ли это? Земля, как планета и человек, проживающий, на ней являются, участниками вселенской карусели с парадными построениями планет, определяющими процессы на небезразличной для нас звезде под названием Солнце. Миллионы лет до нашей планеты и тысячи лет до нас доходит информация из Вселенной, которую мы не можем понять силой своего разума. Астрологи древних цивилизаций смогли определить строгую последовательность движения планет и зависимых от этого изменений на Земле. Так видимо родилось наше представление о времени, цикличность которого не могла быть не замечена. Цикличность Космических событий можно выделить как первооснову Земной жизни. И в этой жизни циклы активности Солнца занимают особое место. Хорошо известно, что в основе многих восточных религий лежит двенадцатилетний событийный цикл. Не трудно предположить, что такая периодичность могла быть определена одиннадцатилетним циклом Солнечной активности (одиннадцать лет – это усредненное значение за сотни лет измерений, при разбросе от 7 до 17 лет). С такой периодичностью связано множество процессов на Земле: извержение вулканов, наводнения, техногенные катастрофы, изменения социально-политических формаций, уровня cмepтности и рождаемости, динамики инфекционных заболеваний, урожайности и многие другие. Не трудно предположить, что одиннадцатилетние циклы Солнечной активности наиболее значимы для жизни человека, длительность которой ограничена 6-9 циклами. ...

23 06 2026 12:32:23

ИССЛЕДОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКОЙ АДСОРБЦИИ ОРГАНИЧЕСКИХ ЗАГРЯЗНИТЕЛЕЙ В ВОДНЫХ ОБЪЕКТАХ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

ИССЛЕДОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКОЙ АДСОРБЦИИ ОРГАНИЧЕСКИХ ЗАГРЯЗНИТЕЛЕЙ В ВОДНЫХ ОБЪЕКТАХ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ Исследовано явление физической адсорбции высших предельных аминов, которые являются распространенными органическими загрязняющими веществами водных объектов, на поверхности раздела фаз «твердое — жидкое». Изучены возможности спектрофотометрического определения концентрации додециламина в воде применительно к явлениям адсорбции этого вещества на поверхности силикатных минералов, имеющих место в пpaктике обогащения полезных ископаемых и химической промышленности. ...

21 06 2026 19:39:25

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 ::