Здоровье человека зависит от многих факторов, таких как наследственность, состояние окружающей среды, качество продуктов питания и питьевой воды. Конечно, нельзя с точностью определить вклад каждого конкретного негативного фактора в ухудшение состояния здоровья людей, но в данной работе я проведу обработку статистических данных для того, чтобы показать, на сколько состояние здоровья населения зависит от качества здравоохранения и от загрязнения атмосферного воздуха.
Цель: выявить зависимость состояния здоровья населения от загрязнения атмосферного воздуха автотранспортом, а также от качества и финансирования здравоохранения.
Задачи: провести анализ статистических данных при помощи программы STATGRAP.2_1. А именно провести:
Загрязнение окружающей среды современной антропоэкосистемы оказывает выраженное влияние на функциональное состояние жизненно важных систем организма человека. Реакция организма на загрязнение атмосферы зависит от его индивидуальных особенностей, возраста, пола, состояния здоровья и.т.д. Наиболее чувствительным биологическим показателем качества окружающей среды является здоровье вообще и здоровье детей в частности. Реакция детского организма на действие антропогенных факторов, в силу его физиологических особенностей, значительно отличается от реакции организма взрослых, пожилых и престарелых людей. Кроме того, дети мало перемещаются за территорию проживания, поэтому являются своеобразными биологическими маркерами состояния среды их обитания.
Медицинская статистика свидетельствует об увеличении количества респираторных заболеваний у детей, заболеваний коньюктивы и роговицы глаз. Это является следствием неблагоприятного влияния токсичных веществ атмосферы как местного характера (на слизистую верхних дыхательных путей) так и общего снижения иммунитета из-за несбалансированности прооксидазных и антиоксидазных процессов в организме ребенка. Одним из проявлений таких реакций является бронхиальная астма.
Выраженное влияние на состояние здоровья детей оказывает загрязнение почвы. Исследование волос детей, проживающих на территориях, загрязненных тяжелыми металлами, выявило наличие этих металлов в достаточно большом количестве.
Не менее важным антропогенным фактором является городской шум. Общий уровень шума на наших дорогах выше, чем в западных странах. Это объясняется большим относительным числом грузовых автомобилей в составе транспортного потока, для которых уровень шума на 8-10 дБа (т.е. примерно в 2 раза) выше, чем легковых. Ниже у нас и нормативные требования к выпускаемым автомобилям. Но главная причина заключается в отсутствии контроля над уровнем шума на дорогах. Требование ограничения шума отсутствует даже в Правилах дорожного движения. Неудивительно, что неправильное обустройство грузовых машин, прицепов к ним, небрежная укладка и плохое крепление грузов стало массовым явлением на дорогах. Запрет грузового движения дает снижение уровня шума примерно на 10 дБа. Аналогичный эффект дает исключение движения мотоциклов. Ограничение скорости движения ниже 50 км/час, как правило, не дает снижения шума.
Одним из основных источников внешнего шума является автотранспорт. Установлено, что интенсивность шума (в дБА) составляет: от легкового автомобиля – 70-80; автобуса – 80-85; грузового автомобиля – 80-90; мотоцикла – 90-95. Автомобильные средства по интенсивности шума различаются довольно резко. К самым шумным относятся грузовые автомобили с дизельным двигателем, к самым «тихим» – легковые автомобили высоких классов (65-70 дБА).
Транспортные факторы: интенсивность, состав, скорость движения, эксплуатационное состояние автомобилей, вид перевозимых грузов оказывают наибольшее влияние на уровень и характер шума. Немалое значение имеет и состояние дорожного покрытия. Для грузовых машин наибольший шум создает двигатель, особенно когда ему приходится работать на пониженных передачах. Но для легковых машин важнее шум качения. Проведенные в ФРГ исследования не выявили особого преимущества пористых или очень гладких покрытий, хотя по данным МАДИ шероховатые покрытия, особенно в мокром состоянии, могут увеличивать шум на 5-7,5 дБа.
Повышенный уровень, шума, может стать причиной нервного истощения, психической угнетённости, вегетативного невроза, язвенной болезни, расстройства эндокринной системы. Шум мешает людям работать и отдыхать. Наиболее чувствительны к действию шума лица старших возрастов. Так, в возрасте до 27 лет на шум реагируют 46% людей, в возрасте 28-37 лет – 57%, в возрасте 38-57 лет – 62%, а в возрасте 58 лет и старше – 72%.
Городской шум оказывает неблагоприятное влияние и на сердечно-сосудистую систему. Ишемическая болезнь сердца, гипертоническая болезнь, повышенное содержание холестерина в крови встречаются чаще у лиц, проживающих в шумных районах.
Крайне неблагоприятно действуют прерывистые, внезапно возникающие шумы, особенно в вечерние и ночные часы, на только что заснувшего человека. Внезапно возникающий во время сна шум (например, грохот грузовика) нередко вызывает сильный испуг, особенно у больных людей и у детей. Шум уменьшает продолжительность и глубину сна. Под влиянием шума уровнем 50 дБ срок засыпания увеличивается на час и более, сон становится поверхностным, после пробуждения люди чувствуют усталость, головную боль, а нередко и сердцебиение.
Отсутствие нормального отдыха после трудового дня приводит к тому, что естественно развивающееся в процессе работы утомление не исчезает, а постепенно переходит в хроническое переутомление, которое способствует развитию ряда заболеваний, таких как расстройство центральной нервной системы, гипертоническая болезнь.
Таким образом, помимо химического загрязнения окружающей среды, мощным фактором воздействия на здоровье населения являются физические факторы и, в первую очередь, шум. Поэтому снижению уровня шума в антропоэкосистемах должно придаваться особое значение. Снижение городского шума может быть достигнуто как за счёт уменьшения шумности транспортных средств, так и градостроительными мероприятиями.
К градостроительным мероприятиям по защите населения от шума относится увеличение расстояния между источником шума и защищаемым объектом, применение акустически непрозрачных экранов (откосов, стен и зданий-экранов), специальных шумозащитных полос озеленения, использование различных приёмов планировки, рационального размещения микрорайонов. Кроме того, к градостроительным мероприятиям следует отнести рациональную застройку магистральных улиц, максимальное озеленение территории микрорайонов и разделительных полос, использование рельефа местности и др.
Существенный защитный эффект достигается в том случае, если жилая застройка размещена на расстоянии не менее 25-30 м от автомагистралей и зоны разрыва озеленены. При замкнутом типе застройки защищёнными оказываются только внутриквартальные пространства, а внешние фасады домов попадают в неблагоприятные условия, поэтому подобная застройка автомагистралей нежелательна. Наиболее целесообразна свободная застройка, защищённая от стороны улицы зелёными насаждениями и экранирующими зданиями временного пребывания людей (магазины, столовые, рестораны, ателье и т.п.). Расположение магистрали в выемке также снижает шум на близко расположенной территории.
Борьба с шумом, в центральных районах города затрудняется плотностью сложившейся застройки, из-за которой невозможны строительство шумозащитных экранов, расширение магистралей и высадка деревьев, снижающих на дорогах уровни шумов. Таким образом, наиболее перспективными решениями этой проблемы являются снижение собственных шумов транспортных средств и применение в зданиях, выходящих на наиболее оживленные магистрали, новых шумопоглощающих материалов, вертикального озеленения домов и тройного остекления окон (с одновременным применением принудительной вентиляции).
Данные обрабатывались с помощью программы STATGRAP.2_1.
С помощью этой программы можно легко и быстро проанализировать данные. Для этого необходимо ввести зависимые и независимые переменные и выбрать необходимый вид анализа. При этом программа сама анализирует данные и выводит конечный результат в виде отчета, содержащего таблицы, графики (при необходимости) и словесное описание полученных результатов.
Эта таблица показывает итоговую статистику для каждой из выбранных переменных. Она включает меры центральной тенденции, меры переменности и меры формы. Представлены нормальный коэффициент эксцесса и нормальный коэффициент асимметрии, которые могут использоваться для определения, отходит ли образец от нормального распределения. Значения этих статистик вне диапазона от -2 до + 2 указывают на существенные отклонения от нормальности, которые лишают законной силы многие из статистических процедур, обычно применяемых к этим данным. В этом случае следующие переменные показывают нормальные коэффициенты асимметрии, выходящие за пределы ожидаемого диапазона:
x3
x5
Следующие переменные показывают нормальные коэффициенты эксцессы, выходящие за пределы ожидаемого диапазона:
Эта таблица показывает корреляцию между каждой парой переменных. Коэффициенты корреляции располагаются в интервале от -1 до + 1 и определяют величину линейных отношений между переменными. В круглых скобках показывается число пар данных, по которым вычислялись коэффициенты. Третье число в каждом столбике - р-значение, которое проверяет статистическое значение корреляций. р-значение ниже 0.05 указывает на статистически существенную корреляцию отличную от нуля с 95 % вероятностью. Следующие пары переменных имеют р-значение ниже 0.05:
x1 и x6; x1 и y3; x1 и y4; x1 и y5; x1 и y8; x2 и y3; x2 и y4; x2 и y5; x2 и y6; x2 и y7; x2 и y8; x3 и x6; x3 и y3; x3 и y4; x3 и y5; x3 и y6; x3 и y7; x4 и x5; x6 и y3; x6 и y4; x6 и y5; x6 и y6; y3 и y4; y3 и y5; y3 и y6; y3 и y7; y4 и y5; y4 и y6; y4 и y7; y4 и y8; y5 и y6; y5 и y7; y5 и y8; y6 и y7; y7 и y8.
Таблицы показывают результаты приспособления многократной линейной регрессионной модели для описания отношения между 1 зависимой и 6 независимыми переменными.
Приводится уравнение приспособленной модели.
Если р-значение больше 0,10, то не имеется статистически существенных отношений между переменными.
R2
(Коэффициент детерминации) показывает, на сколько процентов модель объясняет зависимость между переменными.
Приспособленный R2
является более подходящим для сравнения моделей с различным числом независимых переменных.
Переменные, ранжированные в порядке увеличения р-значения
№п/п
Переменная
р-значение
1
у3
0,0228
2
у5
0,0256
3
у6
0,0288
4
у4
0,0352
5
у2
0,1114
6
у8
0,2830
7
у7
0,3039
8
у1
0,4954
Т.к. р-значение переменной у3 наименьшее, то переменная у3 (рождаемость на 1000 человек) является наиболее зависимой от 6 независимых переменных.
Т.к. р-значение переменных у3, у4, у5, у6 меньше 0,05, то модели многократной регрессии, соответствующие этим переменным можно считать достаточно значимыми.
В данном разделе приведены результаты приспособления моделей для описания отношений между переменными и уравнения регрессионных моделей.
R2 (Коэффициент детерминации) показывает, на сколько процентов модель объясняет зависимость между переменными.
Коэффициент корреляции указывает на силу отношений между переменными.
F-критерий показывает уровень адекватности модели. При значении F- критерия > 3 модель считается адекватной.
р-значение показывает уровень значимости модели или ее компонентов. Если р-значение меньше чем 0.05, то имеется статистически существенная зависимость между переменными с 95 % уровнем доверительности.
Т-критерий показывает уровень достоверности модели. Модель считается достоверной при значении Т-критерии >3.
Ниже приведены наиболее значимые модели для описания отношений между переменными.
у1– средняя продолжительность жизни женщин
Обратная-Xмодель: Y = a + b/X
Зависимая переменная: y1 - средняя продолжительность жизни женщин
Независимая переменная: x3 - количество человек на 1 врача
Зависимая переменная: y8 – смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных
Независимая переменная: x1 - расходы на здравоохранение на душу населения, $
Стандартная T р-
Параметр Оценка ошибка критерий значение
Свободный член -69,5556 32,3098 -2,15277 0,0568
Параметр 15658,5 4147,64 3,77528 0,0036
Дисперсионный анализ
Источник Сумма ЧислоСреднее F- р-
квадратовзначений квадратов критерий значение
Модель 5104,94 1 5104,94 14,25 ,0036
Остаток 3581,72 10 358,172
Всего 8686,67 11
Коэффициент корреляции = 0,7666
R2
= 58,7676 процента
Стандартная ошибка оценки = 18,9254
Уравнение регрессионной модели:
y8 = -69,5556 + 15658,5/x1
Обратная-Yмодель: Y = 1/(a + b*X)
Зависимая переменная: y8 – смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных
Независимая переменная: x2 - количество больничных коек на 10000 человек
Стандартная T р-
Параметр Оценка ошибка критерий значение
Свободный член -0,0330403 0,0215962 -1,52991 0,1570
Параметр 0,000574993 0,000204555 2,81095 0,0184
Дисперсионный анализ
Источник Сумма ЧислоСреднее F- р-
квадратовзначений квадратов критерий значение
Модель 0,00110434 1 0,00110434 7,90 0,0184
Остаток 0,00139765 10 0,000139765
Всего 0,002502 11
Коэффициент корреляции = 0,664368
R2
= 44,1385 процента
Стандартная ошибка оценки = 0,0118222
Уравнение регрессионной модели:
y8 = 1/(-0,0330403 + 0,000574993*x2)
Модель S-кривой: Y = exp(a + b/X)
Зависимая переменная: y8 – смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных
Независимая переменная: x3 - количество человек на 1 врача
Стандартная T р-
Параметр Оценка ошибка критерий значение
Свободный член 5,60136 0,626614 8,93909 0,0000
Параметр -462,328 154,82 -2,98623 0,0137
Дисперсионный анализ
Источник Сумма ЧислоСреднее F- р-
квадратовзначений квадратов критерий значение
Модель 1,82377 1 1,82377 8,92 0,0137
Остаток 2,04514 10 0,204514
Всего 3,86891 11
Коэффициент корреляции = -0,686579
R2
= 47,139 процента
Стандартная ошибка оценки = 0,452233
Уравнение регрессионной модели:
y8 = exp(5,60136 - 462,328/x3)
Результаты анализа регрессии:
Пары переменных, ранжированные в порядке увеличения р-значения
№ п/п
Переменные
р-значение
зависимые
независимые
1
у3
х3
0,0000
2
у7
х3
0,0001
3
у5
х3
0,0002
4
у6
х3
0,0004
5
у3
х6
0,0023
6
у5
х6
0,0027
7
у1
х3
0,0030
8
у8
х1
0,0036
9
у3
х1
0,0039
10
у4
х2
0,0045
11
у5
х1
0,0051
12
у4
х6
0,0099
13
у4
х3
0,0111
14
у6
х6
0,0134
15
у8
х3
0,0137
16
у8
х2
0,0184
17
у4
х1
0,0185
18
у7
х1
0,0187
19
у2
х5
0,0311
20
у6
х1
0,0354
21
у3
х2
0,0513
22
у5
х2
0,0552
23
у7
х6
0,0576
24
у7
х2
0,0833
Т.о. среди 6 независимых переменных наиболее значимой оказалась х3 (количество человек на 1 врача). От этого критерия зависит рождаемость, естественный прирост населения, а также уровень детской смертности.
Не было выявлено практически никакой зависимости от переменной х4 (обеспеченность водой на душу населения).
Наибольшая зависимость наблюдается между переменными:
рождаемость на 1000 человек и количество человек на 1 врача;
уровень детской смертности и количество человек на 1 врача;
коэффициент естественного прироста на 1000 человек и количество человек на 1 врача;
уровень рождаемости, человек в год и количество человек на 1 врача.
Т.о. среди 6 независимых переменных наиболее значимой оказалась х3 (количество человек на 1 врача). От этого критерия зависит рождаемость, естественный прирост населения, а также уровень детской смертности.
По итогам проведенного анализа наибольший вклад в состояние здоровья населения вносят следующие показатели (в порядке уменьшения влияния):
количество человек на 1 врача;
расходы на здравоохранение на душу населения, $;
количество человек на 1 транспортное средство;
количество больничных коек на 10000 человек;
протяженность автомобильных дорог, км.
Не было выявлено практически никакой зависимости от переменной х4 (обеспеченность водой на душу населения).