Registracija podataka. Statistička obrada rezultata ankete

Video: KV Avilov "Statistike i statističke obrade podataka u biomedicinskim istraživanjima"

Dobijeni podaci se snimaju u obliku izvoda iz povjesti, spirograms, dopplerograms, reovassogramme, fotografije, video zapise, snimke na magnetnim medijima, pojedinačne karte studija pacijenata sa kombinovanim traume.

Statistička obrada rezultata ankete

Kada se uspoređuju srednje vrijednosti odabranih parametara ispitivanim grupama koje imaju normalnu distribuciju je korištena procjena pomoću Student t testa ili t-testa. T-pregledava kriterij je izražena kao omjer razlike na prosjek vrijednosti uzorka greške razlika:

i M2 - uzorak znači vrijednosti usporedive grupe parametara, i od - standardna greška razlika između uzorka prosjeka.

Budući da je u ovoj studiji usporedili smo kako ravnochislennye a ne ravnochislennye uzorak standardna greška se računa po formuli:

u kojoj n1 i n2 - uzorke zvuka prvog i drugog poređenje grupa respektivno.

Kako je izračunato u T-test stol i broj stepeni slobode f = n1 + p2-2 utvrđenom nivou značajnosti R. nivo značajnosti se određuje pomoću verovatnoća povjerenje. Povjerenje vjerojatnost je vjerojatnost da priznaje dovoljan za pouzdano presude parametara populacije na osnovu poznatih selektivnih pokazatelja. Tipično, u biomedicinskim istraživanjima, to je dovoljan nivo pouzdanosti vrijednosti od 95% ili 0,95. Drugim riječima, postavljanje populacije spada u procjenu intervala, izgrađena koristeći uzorak srednje vrijednosti sa vjerojatnost preko 95%. Verovatnoća za izlaz prave vrijednosti parametra izvan granica ne prelazi P = 1-0,95 = 0,05, odnosno 5%. Tako je razlika u prosječnim vrijednostima je potvrdio ako je nivo značajnosti P je ne više od 0,05.

Statistička obrada podataka kliničkih ispitivanja koriste metodu u odnosu na mogućnost učešća u dva agregata.

Testirali smo nultu hipotezu H0 jednakosti opće akcija karakterističnih H0: pl = p2. Za tu svrhu, dva nezavisna veličina uzorka Ni i N2 su uzeti. Odabranih karakteristika su, odnosno, udio wi = km / NL i W2 = m2 / n2, gdje ml i m2 - odnosno broj elemenata prvog i drugog uzoraka koji imaju svojstvo.

U dovoljno visoke nl i n2, selektivni udio WL = ml / NL i W2 = m2 / n2 približno normalnu distribuciju sa matematičkom
očekivanja, ili u prosjeku, pl i p2 i odstupanja

Kada pravda hipoteza H0:
pl = p2 = P razlika WL - w2 ima normalnu distribuciju sa srednjom M (W1-W2) = p-p = 0 i varijance

stoga statistike

Ona ima normalnu distribuciju N (0-1).

Kao što je poznato vrijednosti P uključena u izrazu za statistiku t, zauzme svoje najbolje procjene jednaka selektivno dijele mogućnost, ako dva uzorka miješa u jednu, i.e.,

Granice intervala pouzdanosti je izabran od strane isto pravilo kao iu slučaju uzorka u prosjeku, i.e., na P = 0,95, s konkurentskim hipoteza Hl. Ako je t < t095, то гипотеза Н0 о равенстве долей признака принимается, если t > t095, то нулевая гипотеза отвергается и принимается конкурирующая гипотеза Hl, а доли признака считаются различными.

Za usporedbu podataka varijacionog niz parametara pomoću analize korelacija. koncept korelacija odražava odnos između parametara varijacionog serije. Jasno je da takva veza je lako zamisliti, ako prikaz vrijednosti na koordinatne ravni jednog reda duž horizontalne osi, a drugi - na ordinati. U slučaju serije priključka između parametara, ukupan broj koji je jednak broju posmatranja, formirati kriva (obično ravno), koji prikazuje parametre korelacije.

U praksi, istraživač zainteresirani ne u zavisnosti od jedne varijable na drugom, a bliskost odnosa između ispitivanih parametara, koji se mogu izraziti jednim brojem. Ova funkcija se zove koeficijent korelacije. U slučaju da analiza korelacije smatra dva varijacionom serije se smatra da su jednaki u kauzalni smislu. Snage i težine linearnog odnosa između dvije slučajne varijable X1 i X2, koji ima normalnu distribuciju, obično mjereno pomoću Pearson koeficijent korelacije, koji se izračunava po formuli:

pri čemu X1i i X2i - odgovarajuću vrijednost parametra u posmatranju-1, i X1 i X2 - u prosjeku serija koja se sastoji od n zapažanja.

Magnituda koeficijenta korelacije je uvijek zatvorena unutar -1 < r < 1 . Если r < 0, то это значит, что с увеличением в вариационном ряду наблюдаемых величин X1 соответствующие им значения X2 второго вариационного ряда в среднем уменьшаются. Если r > 0, то с увеличением
vrijednosti parametara kao još jedan parametar se povećava, u prosjeku. Ako je r = 0, to znači da su parametri X1 i X2 su potpuno nezavisni.

Kada r = l postoji između parametara direktno proporcionalna funkcionalna zavisnost da biomedicinska istraživanja je izuzetno rijetko. Što je veća apsolutna vrijednost koeficijenta korelacije, na ekranu dati uzorak je veći od nivoa povjerenja koji odgovara komunikacija lik zapravo dobiti koeficijent korelacije.

Izračunata koeficijent korelacije je selektivna procjena koeficijenta korelacije stanovništva, i stoga, kao i bilo koji slučajni vrijednost ima sr greška. Odnos uzorka koeficijenata korelacije za njihov kriterij greška je da testira nulta hipoteza jednakosti korelacija koeficijent opće populacije, ili, odnosno, nezavisnost slučajnih varijabli X1 i
X2

Broj stupnjeva slobode za kriterij testa jednaka f = n - 2, hipoteze su testirane u skladu sa stolovima za distribuciju studenata u skladu sa izabranim nivo značajnosti. Ako je izračunata vrijednost biti jednaka ili veća od odgovarajuće vrijednosti stola, nulta hipoteza odbijena.

Kada male količine uzoraka (n < 30) расчет коэффициента корреляции по приведенным выше формулам дает заниженные оценки соответствующего параметра генеральной совокупности. В таком случае лучше применять z-преобразование Фишера:

Varijablu z uzima vrijednosti u rasponu od - do + beskonačnost, distribucija veličine približno normalno. Onda kriterij pouzdanosti je indeks:

Do distribucije Student stol za odabrani nivo značajnosti P i broj stepeni slobode f = n -2 provjerite nultu hipotezu da je stanovništvo ovog parametra je nula. Odbaciti hipoteza na izabrani nivo značajnosti, ako tz prelazi vrijednost odgovarajuće tablice.

Kachesov VA

Udio u društvenim mrežama:

Povezani