Волкова Л. А., к с-г н, доцент, Кушнірук Ю. С., асистент
| Вид материала | Документы |
- Сеник Олеся Ярославівна, асистент Осідач Настасія Богданівна Результати навчання, 16.16kb.
- Удк 658. 589 Сіпайло Л. Г., асистент, 133.64kb.
- Назва реферату: Акт передачі матеріальних цінностей Розділ, 11.28kb.
- В. П. Иваницкий 2005, 710.66kb.
- Програма комплексного кваліфікаційного іспиту з фахових дисциплін спеціальність: Дошкільне, 532.38kb.
- Н. Г. Чернышевского Геологический факультет Саратовское отделение Евро Азиатского Геофизического, 134.64kb.
- Курс III семестр 6 группа фо-1 Руководитель доцент Волкова Н. И. Допущена (Не допущена), 453.78kb.
- Лауреаты Премии Правительства Российской Федерации имени Федора Волкова (2000 – 2011), 65.49kb.
- Вопросы теории, практики и методики изучения, 1714.38kb.
- Реферат аналогами корисної моделі є апарати, які використовуються для визначення концентрації, 39.44kb.
УДК 504.3.054+911.3:314(477.81)
Волкова Л.А., к.с-г.н, доцент, Кушнірук Ю.С., асистент (Національний університет водного господарства та природокористування, м.Рівне)
КОРЕЛЯЦІЙНИЙ АНАЛІЗ В СИСТЕМІ “ПИТНА ВОДА - ЗДОРОВ'Я НАСЕЛЕННЯ ”
Стаття присвячена проблемам дослідження медико-екологічного стану території з урахуванням стану навколишнього природного середовища. Ключові слова: медико-екологічний ризик, здоров'я населення, кореляційний аналіз.
The article deals with the problems of medical and ecological state of on area taking. Key words: medical and ecological risk, health of people, correlation analysis.
Сталий людський розвиток (human development) - одна з найголовніших складових сталості загального розвитку країни. Для створення моделі сталого розвитку регіону важливим питанням постає дослідження системи “навколишнє середовище – здоров'я населення”.
При аналізі якості навколишнього середовища в аспекті впливу на здоров'я населення, безпеки проживання на досліджуваній території основним етапом є оцінка медико-екологічного ризику, який являє собою ймовірність виникнення захворювань населення досліджуваної території.
Дослідження медико-екологічного ризику в Україні та її регіонах є актуальним з огляду на сучасну демографічній ситуацію та динаміку захворюваності серед населення. В зв’язку з цим особливої актуальності набувають географічні дослідження медико-екологічних ризиків території.
Вагомий внесок у даному напрямку зробили: Авцин О.П., Барановський В.О., Будико М.І., Вершинський Б.В., Воронов О.Г., Ігнатьєв Е.І., Гуцуляк В.М., Даценко І.І., Келлер А.А., Ковальський В.В., Облапенко Г.П., Пащенко В.М., Попов А.Г., Прохоров Б.Б., Райх Е.Л., Рященко С.В., Хлебович І.А., Шевченко В.О., Шевчук Л.Т., Шошин О.О. та інші [1].
При аналізі тематичних карт захворюваності населення та забрудненості навколишнього середовища (застосовувався метод картографічного моделювання) встановлено, що територіальний розподіл захворюваності населення (зокрема загальної) тісно корелює з рівнем екоситуації на Україні [2] (В.О.Барановський), а зокрема в Чернівецькій області (В.М. Гуцуляк), Хмельницькій області (О.Я.Романів), Тернопільській області (Л.В.Янковська), Вінницькій області (І.В.Мартусенко), Івано-Франківської області (І.В.Мартусенко) та інших регіонах України. За кордоном, зокрема в Росії, такі дослідження проводили в Іркутській області (Хлебович І.О., Ротанова І.М., Рященко С.В.).
В дослідженні використовуються загальнонаукові методи, серед них традиційні (синтез, аналіз, порівняння, методи індукції, дедукції, спостереження, абстрагування, узагальнення) та модерні (системний аналіз і синтез). Найбільш уживаним та універсальним є системний метод, оскільки медико-географічні дослідження по своїй суті є комплексними. Методологічну основу складають спеціальні наукові методи: медико-географічного опису, медико-екологічного картографування, картографічного моделювання, медико-екологічного моделювання, медико-екологічного прогнозування тощо.
Нами була поставлена мета провести медико-географічні дослідження території Рівненської області на предмет оцінки медико-екологічного ризику та проведення рейтингової оцінки районів. Поставлена мета вимагає вирішення задач з розрахунку кореляції показників захворюваності та структури смертності з показниками забруднення навколишнього середовища. В даній статті ми зупинимось на вирішенні задачі з дослідження зв'язку якості питної води з конкретними нозологічними одиницями та спрощенні аналогічних розрахунків з використанням табличних процесорів.
Отримані числові результати базуються на доведених висновках таких наук як системний аналіз, теорія ймовірності, математична статистика.
При визначенні медико-екологічного ризику території серед комплексу природних показників та антропогенних факторів впливу на навколишнє середовище нами враховувалися показники перевищення нормативів якості підземних вод, що використовуються для питного водопостачання та безпосередньо питної води з водогонів як один з вагомих факторів, пов'язаних з здоров'ям населення.
Якість води розраховувалась як середнє значення результатів контролю за хімічним та бактеріологічним блоками по кожному району Рівненської області за відповідний рік [3].
Інтегральний показник якості питної води розраховувався за формулою [4] :
(1)де: Іі - інтегральний показник якості питної води і-того району; ПВі - результати контролю якості підземних вод джерел централізованого водопостачання; КВі - результати контролю комунальних господарсько-питних водопроводів; ВВі - результати контролю відомчих централізованих водопроводів; СВі - результати контролю сільських господарсько-питних водопроводів. Результати контролю якості являють собою відсоток проб за хімічними та бактеріологічними показниками від загальної кількості проведених аналізів по і-тому району, що не відповідають нормативам (таб.1). Розподіл показників якості питної води в просторі був перевірений на гіпотезу щодо зв'язку з рівнем поширеності різних захворювань серед населення Рівненської області.
Таблиця 1
Інтегральний показник якості питної води [3]
та поширеність вроджених аномалій [5]
| Район Показник | Березнівський | Володимирец. | Гощанський | Дубенський | Дубровицький | Зарічненський | Здолбунівськ. | Корецький | Костопільськ. | Млинівський | Острозький | Радивилівськ. | Рівненський | Рокитнівський | Сарненський |
| Інтегральний показник якості питної води | 10,86 | 11,54 | 5,16 | 4,70 | 9,10 | 4,95 | 13,58 | 2,09 | 6,13 | 8,29 | 3,79 | 4,05 | 4,08 | 6,15 | 18,25 |
| Поширеність вроджених аномалій (на 1000 населення) | 5.2 | 6.8 | 2.4 | 2.8 | 5.5 | 1.6 | 5.2 | 4.3 | 3.2 | 3.4 | 3 | 4.8 | 1.8 | 8.2 | 6.3 |
Для виявлення серед великого масиву даних показників стану здоров'я населення була побудована картосхема за інтегральним показником якості питної води (рис.1), з нею порівнювались картосхеми розподілу в просторі захворюваності населення за різними нозологічними одиницями.
На підставі аналізу картосхем поширеності різних видів захворювань було встановлено, що схожу структуру має картосхема поширеності вроджених аномалій розвитку (рис.2). Показники поширеності цієї нозології були включені в таблицю для проведення кореляційного аналізу (табл.1). Було прийнято інтегральний показник якості питної води як незалежний параметр Х, а рівень поширеності вроджених аномалії розвитку за параметр Y та проведений розрахунок параметрів лінійної кореляції за формулою [4]:
, (2)де Х – значення змінної для об'єкта х (якість питної води);
– середнє значення змінних об'єкта х; Y – значення змінної для об'єкта y (поширеність вроджених аномалії розвитку ); 
– середнє значення всіх значень змінних об'єкта y; n – кількість змінних. В результаті отриманий коефіцієнт лінійної парної кореляції r = 0,54 .
Для визначення міри залежності показника Y від показника Х при лінійній кореляції був розрахований коефіцієнт детермінації за формулою:
, (3) де dyx – коефіцієнт детермінації; r - коефіцієнт кореляції.
В результаті отриманий коефіцієнт детермінації dyx = 0,29 .
Тобто є відсутність зв'язку при лінійній формі залежності Y від X, що можна було очікувати, так як в природі не часто зустрічається лінійна залежність, хоча на картосхемі спостерігається зв'язок між показниками (райони з вищим рівнем забрудненості мають вищі показники захворюваності) як у даному випадку.
Тому ми провели перевірку гіпотези про криволінійну залежність поширеності вроджених аномалій від якості питної води для чого незалежні показники Х (інтегральні показники якості питної води) розташували по ранжиру в порядку збільшення та виділили 5 підгруп (табл.2).
Таблиця 2
Таблиця ранжування показників Х та проміжні значення
| Номер пари | Х | Y |  |  |  |  |  |  |  |
| 1 | 2.1 | 4.3 | 4 | 3.5 | 3.5 | 0.825 | 0.68 | 0.0 | 0.00 |
| 2 | 3.8 | 3 | -0.475 | 0.23 | -1.3 | 1.69 | |||
| 3 | 4.0 | 4.8 | 1.325 | 1.76 | 0.5 | 0.25 | |||
| 4 | 4.1 | 1.8 | -1.675 | 2.81 | -2.5 | 6.25 | |||
| 5 | 4.7 | 2.8 | 3.0 | 4.9 | 2.3 | 0.5 | 0.28 | -1.5 | 2.25 |
| 6 | 5.0 | 1.6 | -0.7 | 0.44 | -2.7 | 7.29 | |||
| 7 | 5.2 | 2.4 | 0.1 | 0.02 | -1.9 | 3.61 | |||
| 8 | 6.1 | 3.2 | 2 | 6.1 | 5.7 | -2.5 | 6.25 | -1.1 | 1.21 |
| 9 | 6.2 | 8.2 | 2.5 | 6.25 | 3.9 | 15.21 | |||
| 10 | 8.3 | 3.4 | 3 | 9.4 | 4.7 | -1.3 | 1.69 | -0.9 | 0.81 |
| 11 | 9.1 | 5.5 | 0.8 | 0.64 | 1.2 | 1.44 | |||
| 12 | 10.9 | 5.2 | 0.5 | 0.25 | 0.9 | 0.81 | |||
| 13 | 11.5 | 6.8 | 3 | 14.5 | 6.1 | 0.70 | 0.49 | 2.5 | 6.25 |
| 14 | 13.6 | 5.2 | -0.90 | 0.81 | 0.9 | 0.81 | |||
| 15 | 18.3 | 6.3 | 0.20 | 0.04 | 2 | 4.00 | |||
| сума | 112.7 | 64.5 | | | | 0.000 | 22.63 | 0.0 | 51.88 |
k = 5 (кількість груп); n = 15 (кількість пар);
= 4,3 (середнє загальної вибірки).Кореляційне відношення розрахували за формулою [4] :
(4)де
- сума відхилень індивідуальних значень Y від середнього арифметичного 
; 
- сума квадратів відхилень варіант від частинних середніх , що відповідають фіксованим значенням незалежної змінної Х.В результаті розрахунків отримали
= 0,75 та індекс детермінації, що дорівнює 0.56.Критерій вагомості кореляційного відношення визначили за формулою:
(5)та отримали tфакт = 4,1.
При
зв'язок вважаться вагомим на відповідному рівні ймовірності. Так як теоретичний t - критерій Ст'юдента 95% рівня ймовірності дорівнює 2,16 та теоретичний t - критерій Ст'юдента 99% рівня ймовірності дорівнює 3,11 встановлено, що розраховане кореляційне відношення вважається вагомим на 99% рівні ймовірності.Зв'язки у системі “здоров'я населення – навколишнє середовище”, як і в інших природних системах практично ніколи не бувають повністю прямолінійними, але значну кількість криволінійних кореляційних залежностей можна прийняти лінійними при достатньому наближенні до лінійної кореляції [2]. Це потрібно для спрощення розрахунків при обробці великого масиву даних, коли можна застосувати коефіцієнт кореляції, розрахунок якого автоматизований в табличних процесорах.
В процесі дослідження була поставлена задача максимально автоматизувати алгоритм розрахунків із застосуванням табличних процесорів в зв'язку з великою кількістю факторів, що досліджувались на кореляційні зв'язки між собою.
Для визначення ступеню наближення криволінійної залежності до прямолінійної визначається критерій F за формулою [4]:
(6)де
- кореляційне відношення; r - коефіцієнт кореляції, n – число пар; k – число груп.Зв'язок можна прийняти за лінійний, якщо FФ
Як бачимо цей метод, що передбачає визначення критерію F не задовольняє вимозі спрощення кореляційного розрахунку, тому що потребує попереднього розрахунку як коефіцієнта лінійної кореляції так і величини кореляційного відношення, від якого ми хотіли відійти.
Ми застосували перевірку на наближення залежності до лінійної на основі графічного аналізу ліній тренду. На полі дисперсії в табличному процесорі будували спочатку лінії тренду лінійної регресії та поліномінальної регресії та розраховували величини достовірності апроксимації в обох випадках (r2).
Якщо r2 наближається до 1, можна вважати залежність близькою до лінійної та розраховувати коефіцієнт кореляції та коефіцієнт детермінації. Лінійність залежності також підтвердить наближення значення достовірності апроксимації лінійної регресії до величини достовірності апроксимації поліномінальної регресії.
Цей метод має переваги повної автоматизації в табличних процесорах, і не потребує ручного складання проміжних таблиць ранжування. Його можна застосовувати для попереднього експрес-аналізу наявності кореляційних зв'язків в системі “навколишнє середовище – здоров'я населення”. Застосування методу наводимо на прикладі аналізу зв'язку якості питної води та первинної захворюваності на вроджені аномалії розвитку (табл.3).
Таблиця 3
Первинна захворюваність на вроджені аномалії [5]
| Район Показник | Березнівський | Володимирецький | Гощанський | Дубенський | Дубровицький | Зарічненський | Здолбунівський | Корецький | Костопільський | Млинівський | Острозький | Радивилівський | Рівненський | Рокитнівський | Сарненський |
| Первинна захворюваність на вроджені аномалії (на 1000 населення) | 1,1 | 2 | 0,9 | 0,8 | 2,5 | 0,2 | 2,6 | 0,8 | 1,4 | 0,1 | 1 | 0,8 | 1,1 | 1,4 | 3,1 |
В результаті проведених розрахунків отримали: коефіцієнт лінійної кореляції 0,77; коефіцієнт детермінації 0,6; критерій вагомості 4,3 що більше теоретичного t - критерію Ст'юдента 99% рівня ймовірності (3,11) та є вагомим на 99% рівні ймовірності.
На рис.3 показане поле дисперсії та лінії тренду лінійної і поліномінальної регресій залежності первинної захворюваності на вроджені аномалії від якості питної води.
Для перевірки гіпотези про наближення дослідженої залежності до прямолінійної кореляції ми розрахували кореляційне відношення криволінійної залежності первинної захворюваності на вроджені аномалії від якості питної води. Отримали кореляційне відношення 0,79 та індекс детермінації 0,63.
В результаті перевірки гіпотези про наближення зв'язку до прямолінійного за параметром Фішера ми отримали F фактичне 0,39 що менше F теоретичного 95% ймовірності, яке дорівнює 3,49. Залежність можна прийняти як наближену до прямолінійної з ймовірністю 95%.
У висновку потрібно зазначити, що у даному випадку для визначення кореляції екологічного показника з конкретною нозологією достатньо розрахунку коефіцієнта лінійної кореляції, який автоматизований у більшості табличних процесорів. Теоретична цінність отриманих результатів полягає у поглибленні теоретичних знань щодо існуючих взаємозв’язків у системі “навколишнє середовище – здоров’я населення”. Практичне значення результатів дослідження полягає у застосуванні методики експрес-оцінки медико-екологічного ризику території для розробки планів розвитку регіону згідно мінімізації медико-екологічного ризику.
1. Гуцуляк В.М. Медична географія (екологічний аспект). Чернівці, 1997. 2. Барановский А.П., Косулин К.Т. О возможности применения линейного регрессионного анализа при прогнозировании состояния здоровья от факторов окружающей среды. // Гигиена и санитария. – 1991. - № 11.- С. 85-86. 72 с. 3. Доповіді про стан навколишнього природного середовища в Рівненській області (в 1990 – 2003рр.) – Рівне. Державне управління екологічної безпеки в Рівненській області, 1991-2004. 4. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований) - 5-е изд., доп. и перераб. - М.: Агропромиздат, 1985. - 351 с. 5. Показники здоров'я населення та діяльності медичних закладів Рівненської області (за 1990-2003рр.) – Рівне. Обласний центр медстатистики, 1991-2004.