Список стран по населению: Население Земли достигло 8 млрд: список самых густонаселенных стран мира

Список стран по населению | МЕРКАТОР

№	Страна	Население_(чел.)	Дата информации
1	Китай (без Тайваня)	1 397 897 720	июль 2021
2	Индия	1 339 330 514	июль 2021
3	Соединенные Штаты Америки	334 998 398	июль 2021
4	Индонезия	275 122 131	июль 2021
5	Пакистан	238 181 034	июль 2021
6	Нигерия	219 463 862	июль 2021
7	Бразилия	213 445 417	июль 2021
8	Бангладеш	164 098 818	июль 2021
9	Россия	140 792 347	июль 2021
10	Мексика	130 207 371	июль 2021
11	Япония	124 704 912	июль 2021
12	Эфиопия	110 871 031	июль 2021
13	Филиппины	110 818 325	июль 2021
14	Египет	106 437 241	июль 2021
15	Демократическая Республика Конго	105 044 646	июль 2021
16	Вьетнам	102 789 598	июль 2021
17	Иран	85 888 910	июль 2021
18	Турция	82 482 383	июль 2021
19	Германия	79 903 481	июль 2021
20	Таиланд	69 480 520	июль 2021
21	Франция	68 084 217	июль 2021
22	Великобритания	67 081 000	июнь 2020
23	Италия	62 390 364	июль 2021
24	Танзания	62 092 761	июль 2021
25	Мьянма	57 069 099	июль 2021
26	Южно-Африканская Республика	56 978 635	июль 2021
27	Кения	54 685 051	июль 2021
28	Южная Корея	51 715 162	июль 2021
29	Колумбия	50 355 650	июль 2021
30	Испания	47 260 584	июль 2021
31	Судан	46 751 152	июль 2021
32	Аргентина	45 864 941	июль 2021
33	Уганда	44 712 143	июль 2021
34	Украина	43 745 640	июль 2021
35	Алжир	43 576 691	июль 2021
36	Ирак	39 650 145	июль 2021
37	Польша	38 185 913	июль 2021
38	Канада	37 943 231	июль 2021
39	Афганистан	37 466 414	июль 2021
40	Марокко	36 561 813	июль 2021
41	Саудовская Аравия	34 783 757	июль 2021
42	Ангола	33 642 646	июль 2021
43	Малайзия	33 519 406	июль 2021
44	Гана	32 372 889	июль 2021
45	Перу	32 201 224	июль 2021
46	Мозамбик	30 888 034	июль 2021
47	Узбекистан	30 842 796	июль 2021
48	Непал	30 424 878	июль 2021
49	Йемен	30 399 243	июль 2021
50	Венесуэла	29 069 153	июль 2021
51	Камерун	28 524 175	июль 2021
52	Кот-д’Ивуар	28 088 455	июль 2021
53	Мадагаскар	27 534 354	июль 2021
54	Северная Корея	25 831 360	июль 2021
55	Австралия	25 809 973	июль 2021
56	Нигер	23 605 767	июль 2021
57	Тайвань[1]	23 572 052	июль 2021
58	Шри-Ланка	23 044 123	июль 2021
59	Буркина-Фасо	21 382 659	июль 2021
60	Румыния	21 230 362	июль 2021
61	Сирия	20 384 316	июль 2021
62	Малави	20 308 502	июль 2021
63	Мали	20 137 527	июль 2021
64	Казахстан	19 245 793	июль 2021
65	Замбия	19 077 816	июль 2021
66	Чили	18 307 925	июль 2021
67	Гватемала	17 422 821	июль 2021
68	Чад	17 414 108	июль 2021
69	Нидерланды	17 337 403	июль 2021
70	Камбоджа	17 304 363	июль 2021
71	Эквадор	17 093 159	июль 2021
72	Сенегал	16 082 442	июль 2021
73	Зимбабве	14 829 988	июль 2021
74	Бенин	13 301 694	июль 2021
75	Руанда	12 943 132	июль 2021
76	Гвинея	12 877 894	июль 2021
77	Бурунди	12 241 065	июль 2021
78	Сомали	12 094 640	июль 2021
79	Тунис	11 811 335	июль 2021
80	Бельгия	11 778 842	июль 2021
81	Боливия	11 758 869	июль 2021
82	Гаити	11 198 240	июль 2021
83	Куба	11 032 343	июль 2021
84	Южный Судан	10 984 074	июль 2021
85	Иордания	10 909 567	июль 2021
86	Чехия	10 702 596	июль 2021
87	Доминиканская Республика	10 597 348	июль 2021
88	Греция	10 569 703	июль 2021
89	Азербайджан	10 282 283	июль 2021
90	Португалия	10 263 850	июль 2021
91	Швеция	10 261 767	июль 2021
92	Объединенные Арабские Эмираты	9 856 612	июль 2021
93	Венгрия	9 728 337	июль 2021
94	Беларусь	9 441 842	июль 2021
95	Гондурас	9 346 277	июль 2021
96	Таджикистан	8 990 874	июль 2021
97	Австрия	8 884 864	июль 2021
98	Израиль	8 787 045	июль 2021
99	Швейцария	8 453 550	июль 2021
100	Того	8 283 189	июль 2021
101	Лаос	7 574 356	июль 2021
102	Папуа — Новая Гвинея	7 399 757	июль 2021
103	Парагвай	7 272 639	июль 2021
104	Гонконг (Китай)	7 263 234	июль 2021
105	Ливия	7 017 224	июль 2021
106	Сербия (без Косово)	6 974 289	июль 2021
107	Болгария	6 919 180	июль 2021
108	Сьерра-Леоне	6 807 277	июль 2021
109	Сальвадор	6 528 135	июль 2021
110	Никарагуа	6 243 931	июль 2021
111	Эритрея	6 147 398	июль 2021
112	Киргизия	6 018 789	июль 2021
113	Дания	5 894 687	июль 2021
114	Сингапур	5 866 139	июль 2021
115	Туркменистан	5 579 889	июль 2021
116	Финляндия	5 557 098	июль 2021
117	Норвегия	5 509 609	июль 2021
118	Словакия	5 436 066	июль 2021
119	Республика Конго	5 417 414	июль 2021
120	Центральноафриканская Республика	5 357 984	июль 2021
121	Ливан	5 261 372	июль 2021
122	Ирландия	5 224 884	июль 2021
123	Либерия	5 214 030	июль 2021
124	Коста-Рика	5 151 140	июль 2021
125	Новая Зеландия	4 991 442	июль 2021
126	Грузия	4 933 674	июль 2021
127	Палестина	4 906 308	июль 2021
128	Хорватия	4 208 973	июль 2021
129	Мавритания	4 079 284	июль 2021
130	Панама	3 928 646	июль 2021
131	Босния и Герцеговина	3 824 782	июль 2021
132	Оман	3 694 755	июль 2021
133	Уругвай	3 398 239	июль 2021
134	Молдова	3 323 875	июль 2021
135	Монголия	3 198 913	июль 2021
136	Пуэрто-Рико (США)	3 142 779	июль 2021
137	Албания	3 088 385	июль 2021
138	Кувейт	3 032 065	июль 2021
139	Армения	3 011 609	июль 2021
140	Ямайка	2 816 602	июль 2021
141	Литва	2 711 566	июль 2021
142	Намибия	2 678 191	июль 2021
143	Катар	2 479 995	июль 2021
144	Ботсвана	2 350 667	июль 2021
145	Габон	2 284 912	июль 2021
146	Гамбия	2 221 301	июль 2021
147	Лесото	2 177 740	июль 2021
148	Северная Македония	2 128 262	июль 2021
149	Словения	2 102 106	июль 2021
150	Гвинея-Бисау	1 976 187	июль 2021
151	Косово[2]	1 935 259	июль 2021
152	Латвия	1 862 687	июль 2021
153	Бахрейн	1 526 929	июль 2021
154	Чечня	1 510 824	июль 2021
155	Восточный Тимор	1 413 958	июль 2021
156	Маврикий	1 386 129	июль 2021
157	Кипр	1 281 506	июль 2021
158	Тринидад и Тобаго	1 221 047	июль 2021
159	Эстония	1 220 042	июль 2021
160	Эсватини	1 113 276	июль 2021
161	Фиджи	939 535	июль 2021
162	Джибути	938 413	июль 2021
163	Коморские Острова	864 335	июль 2021
164	Бутан	857 423	июль 2021
165	Экваториальная Гвинея	857 008	июль 2021
166	Гайана	787 971	июль 2021
167	Соломоновы Острова	690 598	июль 2021
168	Люксембург	639 589	июль 2021
169	Макао (Китай)	630 396	июль 2021
170	Суринам	614 749	июль 2021
171	Черногория	607 414	июль 2021
172	Кабо-Верде	589 451	июль 2021
173	Западная Сахара[3]	565 581	июль 2021
174	Бруней	471 103	июль 2021
175	Мальта	460 891	июль 2021
176	Белиз	405 633	июль 2021
177	Мальдивы	390 669	июль 2021
178	Исландия	354 234	июль 2021
179	Багамские Острова	352 655	июль 2021
180	Вануату	303 009	июль 2021
181	Барбадос	301 865	июль 2021
182	Французская Полинезия (Франция)	297 154	июль 2021
183	Новая Каледония (Франция)	293 608	июль 2021
184	Сан-Томе и Принсипи	213 948	июль 2021
185	Самоа	204 898	июль 2021
186	Гуам (США)	168 801	июль 2021
187	Сент-Люсия	166 637	июль 2021
188	Кюрасао (Нидерланды)	151 885	июль 2021
189	Аруба (Нидерланды)	120 917	июль 2021
190	Гренада	113 570	июль 2021
191	Кирибати	113 001	июль 2021
192	Американские Виргинские Острова (США)	105 870	июль 2021
193	Тонга	105 780	июль 2021
194	Федеративные Штаты Микронезии	101 675	июль 2021
195	Джерси (Великобритания)	101 476	июль 2021
196	Сент-Винсент и Гренадины	101 145	июль 2021
197	Антигуа и Барбуда	99 175	июль 2021
198	Сейшельские Острова	96 387	июль 2021
199	Остров Мэн (Великобритания)	90 895	июль 2021
200	Андорра	85 645	июль 2021
201	Маршалловы Острова	78 831	июль 2021
202	Доминика	74 584	июль 2021
203	Бермудские Острова (Великобритания)	72 084	июль 2021
204	Гернси (Великобритания)	67 334	июль 2021
205	Каймановы Острова (Великобритания)	63 131	июль 2021
206	Гренландия (Дания)	57 799	июль 2021
207	Острова Теркс и Кайкос (Великобритания)	57 196	июль 2021
208	Сент-Китс и Невис	54 149	июль 2021
209	Фарерские Острова (Дания)	51 943	июль 2021
210	Северные Марианские Острова (США)	51 659	июль 2021
211	Американское Самоа (США)	46 366	июль 2021
212	Синт-Мартен (Нидерланды)	44 564	июль 2021
213	Лихтенштейн	39 425	июль 2021
214	Британские Виргинские Острова (Великобритания)	37 891	июль 2021
215	Сан-Марино	34 467	июль 2021
216	Сен-Мартен (Франция)	32 680	июль 2021
217	Монако	31 223	июль 2021
218	Аландские Острова (Финляндия)	30 344	июль 2021
219	Гибралтар (Великобритания)	29 516	июль 2021
220	Палау	21 613	июль 2021
221	Ангилья (Великобритания)	18 403	июль 2021
222	Акротири и Декелия (Великобритания)	18 195	2020
223	Уоллис и Футуна (Франция)	15 851	июль 2021
224	Тувалу	11 448	июль 2021
225	Науру	9 770	июль 2021
226	Острова Кука (Новая Зеландия)	8 327	июль 2021
227	Острова Святой Елены, Вознесения и Тристан-да-Кунья (Великобритания)	7 915	июль 2021
228	Сен-Бартелеми (Франция)	7 116	июль 2021
229	Монтсеррат (Великобритания)	5 387	июль 2021
230	Сен-Пьер и Микелон (Франция)	5 321	июль 2021
231	Фолклендские Острова (Великобритания)	3 198	2016
232	Британская Территория в Индийском Океане (Великобритания)	3 000	2018
233	Свальбард (Норвегия)	2 926	янв. 2021
234	Остров Рождества (Австралия)	2 205	2016
235	Ниуэ (Новая Зеландия)	2 000	июль 2021
236	Остров Норфолк (Австралия)	1 748	2016
237	Токелау (Новая Зеландия)	1 647	2019
238	Ватикан	1 000	2019
239	Кокосовые Острова (Австралия)	596	июль 2014
240	Острова Питкэрн (Великобритания)	50	2021

Примечания:

1. Тайвань – частично признанное государство. Украиной не признано.
2. Косово – частично признанное государство. Украиной не признано.
3. Западная Сахара – признана ООН. Оккупирована Марокко.

Источник:

• Population – https://www.cia.gov/the-world-factbook/field/population/country-comparison

Помогите решить задачку по sql

Вопрос задан
1 год 8 месяцев назад

Изменён
1 год 8 месяцев назад

Просмотрен
11k раз

В реляционной базе данных существуют таблицы:

Cities — список городов

id — первичный ключ
name — название
population — численность населения
founded — год основания
country_id — id страны

Countries — список стран

id — первичный ключ
name — название
population — численность населения
gdp — валовый продукт в долларах

Companies — компании

id — первичный ключ
name — название
city_id — город в котором находится штаб-квартира
revenue — годовая выручка в долларах
labors — численность сотрудников

Составьте запрос, который:

Для всех стран в базе данных посчитать количество компаний со штаб квартирами в этой стране численность сотрудников в которых больше 1000 человек
В результате должны быть только количество компаний и названия стран с населением более 1 миллиона человек и валовым продуктом более 10 миллиардов долларов, у которых суммарная выручка выбранных компаний составляет более 1 миллиарда долларов

Мой вариант:

select *, count(labors),count(revenue),FROM Companies
group by name
HAVING count(labors) >=1000 AND count(revenue) >= 1000000000

( это я пытался выстроить компании с численность сотрудников > 1000 и доходом более 1ккк)
Далее я так полагаю нужно получившийся список сравнить со списком (Countries ) и составить новый список и новый список сравнить со с писком (Cities ) и этот список будет ответом.

П.С. Хотелось бы получить не просто ответ но и логику выполнения такого задания.

4

Это учебное задание и вы должны решить его сами. Но вы даже не попытались.

Вот прямо сходу:

• select * — вам указан конкретный список полей для вывода, никаких звёздочек, конкретные поля в конкретном порядке
• Для всех стран — а у вас таблица со странами даже не участвует в запросе, хотя по формулировке очевидно, что всё будет завязано на список стран
• ,FROM — это что? Этот запрос даже не скомпилируется

Вам нужно более тщательно прочитать задание и попытаться хотя бы в первом приближении без изысков написать запрос «в лоб». А дальше уже разбираться — что вы не знаете как сделать, пробовать разные варианты, и если не получится что-то — задавать более конкретный вопрос.

То есть нужно написать SELECT конкретных полей (и аггрегаций) из конкретного перечня таблиц, связать их как-то через условия, эти таблицы, ну и дальше над этим всем работать.

1

Один из вариантов реализации:

    SELECT cou.name AS `Country`, COUNT(com.id)
      FROM Companies com
      LEFT JOIN Cities cit
      ON cit.id = com.city_id
      LEFT JOIN Countries cou
      ON cit.country_id = cou.id
WHERE  com.labors > 1000
AND city_id IN (SELECT cit2.id
                  FROM Cities cit2                                                 
                  LEFT JOIN Countries cou2
                  ON cit2.country_id = cou2.id                                            
                  WHERE cou2.population > 1000000 AND cou2.gdp > 10000000000)
GROUP BY cou.id               
HAVING SUM(com.revenue) > 1000000000

Источник: https://skalolaskovy.ru/sql/572-yandeex-sql-task

Зарегистрируйтесь или войдите

Регистрация через Google

Регистрация через Facebook

Регистрация через почту

Отправить без регистрации

Почта

Необходима, но никому не показывается

Отправить без регистрации

Почта

Необходима, но никому не показывается

By clicking “Отправить ответ”, you agree to our terms of service and acknowledge that you have read and understand our privacy policy and code of conduct.

Вопрос достоинства. Влияние быстрого роста населения на развивающиеся страны

Сохранить цитату в файл

Формат:

Резюме (текст)PubMedPMIDAbstract (текст)CSV

Добавить в коллекции

• Создать новую коллекцию
• Добавить в существующую коллекцию

Назовите свою коллекцию:

Имя должно содержать менее 100 символов

Выберите коллекцию:

Не удалось загрузить вашу коллекцию из-за ошибки
Повторите попытку

Добавить в мою библиографию

• Моя библиография

Не удалось загрузить делегатов из-за ошибки
Повторите попытку

Ваш сохраненный поиск

Название сохраненного поиска:

Условия поиска:

Тестовые условия поиска

Электронная почта:

(изменить)

Который день?

Первое воскресеньеПервый понедельникПервый вторникПервая средаПервый четвергПервая пятницаПервая субботаПервый деньПервый рабочий день

Который день?

ВоскресеньеПонедельникВторникСредаЧетвергПятницаСуббота

Формат отчета:

РезюмеРезюме (текст)АбстрактАбстракт (текст)PubMed

Отправить не более:

1 шт. 5 шт. 10 шт. 20 шт. 50 шт. 100 шт. 200 шт.

Отправить, даже если нет новых результатов

Необязательный текст в электронном письме:

Создайте файл для внешнего программного обеспечения для управления цитированием

. 1991 июнь; 19 (1): 14.

А А Осоро

• PMID:

  1960918

А А Осоро.

Кения Нурс Дж.

1991 июнь

. 1991 июнь; 19 (1): 14.

Автор

А А Осоро

• PMID:

  1960918

Абстрактный

Картинка в картинке:

Быстрый рост населения является одним из основных факторов, способствующих бедности и отсталости стран третьего мира, особенно африканских стран, которые могут похвастаться самыми высокими темпами роста населения в мире. Быстрый рост обусловлен несколькими факторами: снижением уровня смертности, молодым населением, повышением уровня жизни, а также отношением и практикой, способствующими высокой рождаемости. Африканцы рассматривают большие семьи как экономический актив и как символ достоинства и чести, а родители видят в них безопасность в старости. Идеальный размер семьи в Африке — от 5 до 7 детей. Из-за его сложных причин обуздать быстрый рост нелегко. Помимо стратегических трудностей, демографическая политика обычно встречает сопротивление, часто со стороны религиозных групп. Таким образом, чтобы получить признание, программы народонаселения должны быть интегрированы с текущими программами развития сообщества. Несмотря на то, что это часто вызывает оппозицию, планирование семьи имеет более важное значение, чем когда-либо, поскольку быстрый рост населения продолжает создавать взрывоопасную ситуацию. Быстрый рост привел к неконтролируемой урбанизации, которая привела к перенаселенности, нищете, преступности, загрязнению и политическим беспорядкам. Быстрый рост опережает рост производства продовольствия, а рост населения приводит к чрезмерному использованию пахотных земель и их уничтожению. Быстрый рост также препятствует экономическому развитию и вызывает массовую безработицу. 45% рабочей силы Кении не имеют работы. В конечном итоге быстрый рост подорвал качество жизни людей. Ответственность общества выходит за рамки простого обеспечения выживания населения. Общество должно стремиться обеспечить людям хорошую жизнь – достойную.

Похожие статьи

• Рост населения и снабжение продовольствием в странах Африки к югу от Сахары.

  Мирман Дж., Кокрейн С.Х.

  Мирман Дж. и др.
  Финансы Дев. 1982 сен; 19 (3): 12-7.
  Финансы Дев. 1982.

  PMID: 12264271

• Рост населения и развитие: опыт Кении.

  Ньямванге М.

  Ньямванге М.
  Сканд Джей Дев Альтерн. 1995 март-июнь;14(1-2):149-60.
  Сканд Джей Дев Альтерн. 1995.

  PMID: 12291578

• [Продовольствие и население: исследование трех стран].

  Кризисный комитет по народонаселению PCC.

  Кризисный комитет по народонаселению PCC.
  Профамилия. 1988 декабрь; 4 (13): 35-47.
  Профамилия. 1988 год.

  PMID: 12157691

  Испанский язык.

• Рост населения и ухудшение состояния окружающей среды в Малави.

  Калипени Э.

  Калипени Э.
  Афр Инсайт. 1992;22(4):273-82.
  Афр Инсайт. 1992.

  PMID: 12288851

• Программы снижения рождаемости должны сопровождать земельные реформы.

  Атику Дж.

  Атику Дж.
  Здоровье женщин. 1994 июль-сен;2(3):16-20.
  Здоровье женщин. 1994.

  PMID: 12318956

Посмотреть все похожие статьи

термины MeSH

Процитируйте

Формат:

ААД

АПА

МДА

НЛМ

Отправить по телефону

3. Популяции и образцы

Население

В статистике термин «население» имеет несколько иное значение, чем то, которое ему придается в обычной речи. Это не обязательно должно относиться только к людям или к одушевленным существам — например, к населению Британии или популяции собак в Лондоне. Статистики также говорят о совокупности объектов, событий, процедур или наблюдений, включая такие вещи, как количество свинца в моче, визиты к врачу или хирургические операции. Таким образом, население представляет собой совокупность существ, вещей, случаев и т. д.

Хотя статистик должен четко определить совокупность, с которой он имеет дело, он может быть не в состоянии точно ее подсчитать. Например, в обычном употреблении население Англии обозначает количество людей в пределах границ Англии, возможно, по данным переписи. Но врач может начать исследование, чтобы попытаться ответить на вопрос: «Каково среднее систолическое артериальное давление у англичан в возрасте 40–59 лет?» Но кто такие «англичане», о которых здесь идет речь? Не все англичане живут в Англии, и социальное и генетическое происхождение тех, кто живет, может различаться. Хирург может изучить последствия двух альтернативных операций при язве желудка. Но сколько лет пациентам? Какого они пола? Насколько серьезна их болезнь? Где они живут? И так далее. Читателю нужна точная информация по таким вопросам, чтобы сделать обоснованные выводы из изученной выборки относительно рассматриваемой совокупности. Статистические данные, такие как средние значения и стандартные отклонения, взятые из совокупности, называются параметрами совокупности. Они часто обозначаются греческими буквами: среднее значение генеральной совокупности обозначается μ(mu), а стандартное отклонение обозначается ς (сигма в нижнем регистре)

Образцы

Популяция обычно содержит слишком много особей для удобного изучения, поэтому исследование часто ограничивается одной или несколькими выборками, взятыми из нее. Хорошо подобранная выборка будет содержать большую часть информации о конкретном параметре совокупности, но отношение между выборкой и совокупностью должно быть таким, чтобы можно было сделать верные выводы о совокупности на основе этой выборки.

Следовательно, первым важным свойством выборки является то, что каждый индивидуум в совокупности, из которой она составлена, должен иметь известный ненулевой шанс быть включенным в нее; естественно предположить, что эти шансы должны быть равными. Мы хотели бы, чтобы выбор был сделан независимо; другими словами, выбор одного предмета не повлияет на вероятность выбора других предметов. Чтобы убедиться в этом, мы делаем выбор с помощью процесса, в котором действует только случайность, такого как вращение монеты или, что чаще, использование таблицы случайных чисел. Ограниченная таблица приведена в Таблице F (Приложение), а более обширные таблицы были опубликованы (1-4). Выбранная таким образом выборка называется случайной выборкой. способ, которым он выбран.

Составление удовлетворительной выборки иногда представляет большие проблемы, чем статистический анализ сделанных на ней наблюдений. Полное обсуждение этой темы выходит за рамки этой книги, но руководство легко доступно (1) (2). В этой книге предлагается только введение.

Перед взятием образца исследователь должен определить совокупность, из которой он должен быть получен. Иногда он может полностью перечислить его членов до начала анализа – например, все печени, исследованные при вскрытии за предыдущий год, все пациенты в возрасте 20-44 лет, поступившие в стационар с прободной язвой за предыдущие 20 месяцев. В ретроспективных исследованиях такого рода номера могут последовательно присваиваться каждому пациенту или образцу, начиная с любой точки таблицы. Предположим, у нас есть популяция размером 150 человек, и мы хотим взять выборку размера пять. содержит набор сгенерированных компьютером случайных цифр, расположенных в группах по пять. Выберите любую строку и столбец, скажем, последний столбец из пяти цифр. Прочитайте только первые три цифры и спуститесь по столбцу, начиная с первой строки. Таким образом, у нас есть 265, 881, 722 и т. д. Если число находится между 001 и 150, мы включаем его в нашу выборку. Таким образом, по порядку в выборке будут испытуемые под номерами 24, 59., 107, 73 и 65. При необходимости мы можем продолжить вниз по следующему столбцу слева, пока не будет выбрана полная выборка.

Использование случайных чисел таким образом, как правило, предпочтительнее, чем брать каждого другого пациента или каждый пятый образец или действовать по какому-то другому регулярному плану. Регулярность плана может иногда случайно совпадать с какой-то непредвиденной регулярностью в подаче материала для исследования — например, приемы пациентов из определенных практик в определенные дни недели или образцы, приготовленные партиями в по какому-то расписанию.

Поскольку восприимчивость к заболеванию обычно зависит от возраста, пола, рода занятий, семейного анамнеза, подверженности риску, состояния прививки, страны проживания или посещения, а также многих других генетических или экологических факторов, рекомендуется исследовать образцы, взятые в посмотреть, сопоставимы ли они в среднем в этих отношениях. Случайный процесс отбора предназначен для того, чтобы сделать их таковыми, но иногда он может случайно привести к несоответствию. Чтобы предотвратить такую ​​возможность, выборка может быть стратифицирована. Это означает, что сначала закладывается структура, а затем пациенты или объекты исследования в случайной выборке распределяются по отсекам структуры. Например, структура может иметь первичное деление на мужчин и женщин, а затем вторичное деление каждой из этих категорий на пять возрастных групп, в результате чего получается структура с десятью отсеками. При этом важно иметь в виду, что распределения категорий в двух выборках, составленных на основе такой схемы, могут быть действительно сопоставимы, но они не будут отражать распределение этих категорий в генеральной совокупности, из которой составлена ​​выборка, за исключением случаев, когда компартменты в рамках были разработаны с учетом этого. Например, в категории мужчин и женщин может быть допущено равное количество мужчин и женщин, но мужчин и женщин не одинаково много в общей популяции, и их относительные пропорции меняются с возрастом. Это известно как стратифицированная случайная выборка. Для взятия выборки из длинного списка компромисс между строгой теорией и практичностью известен как систематическая случайная выборка. но мы выбираем начальную точку в пределах первого интервала случайным образом.

Беспристрастность и точность

Термины «непредвзятость» и «точность» приобрели в статистике особое значение. Когда мы говорим, что измерение несмещено, мы имеем в виду, что среднее значение большого набора несмещенных измерений будет близко к истинному значению. Когда мы говорим, что оно точное, мы имеем в виду, что оно повторяемо. Повторные измерения будут близкими друг к другу, но не обязательно близкими к истинному значению. Мы хотели бы, чтобы измерение было точным и точным. Некоторые авторы приравнивают беспристрастность к точности, но это не является универсальным, а другие используют термин точность для обозначения измерения, которое является одновременно и беспристрастным, и точным. Страйк (5) дает хорошее обсуждение проблемы.

Известно, что оценка параметра, взятая из случайной выборки, несмещена. По мере увеличения размера выборки она становится более точной.

Рандомизация

Таблицы случайных чисел также используются для рандомизации назначения лечения пациентам в клинических испытаниях. Это гарантирует отсутствие предвзятости при назначении лечения и, в долгосрочной перспективе, субъекты в каждой группе лечения сопоставимы как по известным, так и по неизвестным прогностическим факторам. Распространенным методом является использование блокированной рандомизации. Это делается для того, чтобы через равные промежутки времени в двух группах было равное количество. Обычные размеры блоков: два, четыре, шесть, восемь и десять. Предположим, мы выбрали размер блока десять. Простой метод с использованием Таблицы F (Приложение) состоит в том, чтобы выбрать первые пять уникальных цифр в любой строке. Если мы выберем первую строку, первые пять уникальных цифр будут 3, 5, 6, 8 и 4. Таким образом, мы отнесем третьего, четвертого, пятого, шестого и восьмого испытуемых к одному лечению, а первого, второго, седьмого. , девятый и десятый к другому. Если бы размер блока был меньше десяти, мы бы проигнорировали цифры, превышающие размер блока. Чтобы назначить дальнейшие объекты для лечения, мы продолжаем в том же ряду, выбирая следующие пять уникальных цифр для первого лечения. В рандомизированных контролируемых исследованиях рекомендуется время от времени менять размер блока, чтобы было труднее угадать, каким будет следующее лечение.

Важно понимать, что пациенты в рандомизированном исследовании представляют собой не случайную выборку из популяции людей с рассматриваемым заболеванием, а скорее тщательно отобранную группу подходящих и желающих пациентов. Однако рандомизация гарантирует, что в долгосрочной перспективе любые различия в результатах в двух группах лечения будут связаны исключительно с различиями в лечении.

Вариация между выборками

Даже если мы гарантируем, что каждый член генеральной совокупности имеет известный и обычно равный шанс быть включенным в выборку, из этого не следует, что ряд выборок, взятых из одной генеральной совокупности и удовлетворяющих этому критерий будет одинаковым. Они будут показывать случайные вариации от одного к другому, и вариация может быть незначительной или значительной. Например, серия образцов температуры тела здоровых людей показала бы очень мало различий между образцами, но разница между образцами систолического артериального давления была бы значительной. Таким образом, вариации между выборками частично зависят от количества вариаций в генеральной совокупности, из которой они взяты.

Кроме того, общеизвестно, что небольшая выборка является гораздо менее надежным ориентиром для совокупности, из которой она была составлена, чем большая выборка. Другими словами, чем больше членов совокупности включено в выборку, тем больше шансов, что эта выборка будет точно представлять совокупность, при условии, что для построения выборки используется случайный процесс. Следствием этого является то, что если из совокупности берутся две или более выборки, чем они больше, тем больше вероятность того, что они будут похожи друг на друга — опять же при условии, что используется метод случайной выборки. Таким образом, различия между выборками частично зависят также от размера выборки. Однако обычно мы не в состоянии взять случайную выборку; наша выборка — это просто те предметы, которые доступны для изучения. Это «удобный» образец. Чтобы сделать обоснованные обобщения, мы хотели бы утверждать, что наша выборка в некотором роде репрезентативна для населения в целом, и по этой причине первым этапом отчета является описание выборки, скажем, по возрасту, полу и статусу заболевания. , чтобы другие читатели могли решить, репрезентативен ли он для типа пациентов, с которыми они сталкиваются.

Стандартная ошибка среднего

Если мы возьмем серию выборок и вычислим среднее значение наблюдений в каждой, мы получим ряд средних значений. Эти средние обычно соответствуют нормальному распределению, и они часто соответствуют ему, даже если наблюдения, из которых они были получены, не соответствуют ему (см. упражнение 3.3). Это может быть доказано математически и известно как «центральная предельная теорема». Ряд средних значений, как и ряд наблюдений в каждой выборке, имеет стандартное отклонение. Стандартная ошибка среднего значения одной выборки — это оценка стандартного отклонения, которое может быть получено из средних значений большого количества выборок, взятых из этой совокупности.

Как отмечалось выше, если случайные выборки взяты из населения, их средние значения будут варьироваться от одного к другому. Вариация зависит от вариации генеральной совокупности и размера выборки. Нам неизвестна изменчивость генеральной совокупности, поэтому мы используем изменчивость выборки в качестве ее оценки. Это выражается в стандартном отклонении. Если теперь мы разделим стандартное отклонение на квадратный корень из числа наблюдений в выборке, мы получим оценку стандартной ошибки среднего значения . Важно понимать, что нам не нужно брать повторные выборки, чтобы оценить стандартную ошибку, достаточно информации в рамках одной выборки. Однако концепция состоит в том, что если бы мы брали повторяющиеся случайные выборки из населения, мы ожидали бы, что среднее значение изменится именно так, чисто случайно.

Практика врача общей практики в Йоркшире включает часть города с большой типографией и часть прилегающей территории с овцеводством. С информированного согласия своих пациентов она исследовала, различается ли диастолическое артериальное давление мужчин в возрасте 20-44 лет у печатников и сельскохозяйственных рабочих. Для этой цели она взяла случайную выборку из 72 печатников и 48 сельскохозяйственных рабочих и рассчитала среднее значение и стандартное отклонение, как показано в таблице 3. 1.

Для расчета стандартных ошибок двух средних значений артериального давления стандартное отклонение каждой выборки делится на квадратный корень из числа наблюдений в выборке.

Эти стандартные ошибки могут быть использованы для изучения значимости разницы между двумя средними значениями, как описано в последующих главах

Таблица 3.1

Стандартная ошибка пропорции или процента со средним значением, чтобы мы могли также рассчитать стандартную ошибку, связанную с процентом или долей. Здесь размер выборки будет влиять на размер стандартной ошибки, но величина вариации определяется значением процента или доли в самой совокупности, поэтому нам не нужна оценка стандартного отклонения. Например, старший хирургический регистратор в крупной больнице исследует острый аппендицит у людей в возрасте 65 лет и старше. В качестве предварительного исследования он изучает истории болезни за предыдущие 10 лет и находит, что из 120 пациентов этой возрастной группы с диагнозом, подтвержденным на операции, 73 (60,8%) были женщинами и 47 (39).

0,2%) были мужчинами.

Если p представляет один процент, 100 p представляет другой. Затем стандартная ошибка каждого из этих процентов получается путем (1) их умножения, (2) деления произведения на число в выборке и (3) извлечения квадратного корня:

, что для данных об аппендиците, приведенных выше выглядит следующим образом:

Проблемы с неслучайными выборками

В общем, у нас нет такой роскоши, как случайная выборка; нам приходится обходиться тем, что есть в наличии, а « удобства образца ». Чтобы иметь возможность делать обобщения, мы должны исследовать, не могли ли закраться предубеждения, которые означают, что имеющиеся пациенты не являются типичными. Общие предубеждения:

• больничные пациенты не такие, как в обществе;
• волонтеры не типичны для недобровольцев;
• пациентов, которые возвращают анкеты, отличаются от тех, кто этого не делает.

Чтобы убедить читателя в том, что включенные пациенты являются типичными, важно в начале отчета дать как можно больше подробностей о процессе отбора и некоторых демографических данных, таких как возраст, пол, социальный класс и процент ответивших. .

Общие вопросы

Учитывая измерения на образце, в чем разница между стандартным отклонением и стандартной ошибкой?

Стандартное отклонение — это выборочная оценка параметра генеральной совокупности; то есть это оценка изменчивости наблюдений. Поскольку совокупность уникальна, она имеет уникальное стандартное отклонение, которое может быть большим или малым в зависимости от того, насколько изменчивы наблюдения. Мы не ожидаем, что стандартное отклонение выборки станет меньше, потому что выборка станет больше. Однако большая выборка даст более точную оценку стандартного отклонения генеральной совокупности, чем небольшая выборка.

Стандартная ошибка, с другой стороны, является мерой точности оценки параметра генеральной совокупности. К параметру всегда прилагается стандартная ошибка, и могут быть стандартные ошибки любой оценки, например среднего, медианы, пятого центиля, даже стандартной ошибки стандартного отклонения. Поскольку можно было бы ожидать, что точность оценки будет увеличиваться с увеличением размера выборки, стандартная ошибка оценки будет уменьшаться по мере увеличения размера выборки.

Когда следует использовать стандартное отклонение для описания данных и когда следует использовать стандартную ошибку?

Распространенной ошибкой является попытка использовать стандартную ошибку для описания данных. Обычно это делается потому, что стандартная ошибка меньше, и поэтому исследование выглядит более точным. Если цель состоит в том, чтобы описать данные (например, чтобы можно было увидеть, являются ли пациенты типичными) и если данные являются правдоподобными нормальными, то следует использовать стандартное отклонение (мнемоника D для описания и D для отклонения). Если целью является описание результатов исследования, например, для оценки распространенности заболевания или среднего роста группы, то следует использовать стандартную ошибку (или, лучше, доверительный интервал; см. главу 4). (мнемоника E для оценки и E для ошибки).

Ссылки

1. Альтман Д.Г. Практическая статистика для медицинских исследований. London: Chapman & Hall, 1991
2. Armitage P, Berry G.