Registracija podatkov. Statistična obdelava rezultatov ankete

Video: KV Avilov "Statistika in statistična obdelava podatkov v biomedicinskih raziskavah"

Vsebina

Video: kv avilov "statistika in statistična obdelava podatkov v biomedicinskih raziskavah"
Statistična obdelava rezultatov ankete

Dobljeni podatki so prikazani v obliki ekstraktov iz primerov zgodovine, spirograms, dopplerograms, reovassogramme, fotografije, videoposnetke in posnetkov na magnetnih medijih, študije posameznih kartic bolnikih s kombinirano travme.

Statistična obdelava rezultatov ankete

Če primerjamo povprečne vrednosti izbranih parametrov preiskovanih skupin, ki imajo normalno porazdelitev smo uporabili oceno uporabo Studentov t test ali t-testa. Merilo-T preveriti je izražen kot razmerje med razliko do povprečja vrednosti vzorčnih napake razlika:

in M2 - vzorec pomeni vrednosti primerljivih skupin parametrov, in od - standardna napaka razlike med povprečjem vzorca.

Ker je v tej študiji smo primerjali, kako ravnochislennye in ne ravnochislennye vzorca standardna napaka se izračuna po naslednji formuli:

kjer n1 in n2 - vzorci Volumen prve in druge skupine primerjave oz.

Kot je izračunana v T-test tabele in številom prostostnih stopenj f = n1 + p2-2 odločeni Nivo signifikance R. je Stopnja pomembnosti izračuna z uporabo verjetnost zaupanja. Zaupanje verjetnost je verjetnost, da dopušča dovolj za zanesljivo sodbo parametrov prebivalstva, ki temelji na znanih selektivnih kazalnikov. Značilno je, da pri biomedicinskih raziskavah je zadostna stopnja vrednost zaupanja 95% ali 0,95. Z drugimi besedami, v katerem prebivalstvo spada v interval oceno, zgrajena z uporabo vzorčne srednjih vrednosti z verjetnostjo, ki presega 95%. Verjetnost za prave izhodne vrednosti parametrov izven meja ne presega P = 1 - 0,95 = 0,05 ali 5%. Tako je razlika v povprečnih vrednostih potrjen, če je raven pomembnosti P ne več kot 0,05.

Statistična obdelava podatkov klinične študije uporabili metodo primerjave funkcijo delež v dveh agregatov.

Testirali smo ničelno hipotezo H0 enakih splošnih delnic značilnost H0: pl = p2. V ta namen so bili sprejeti dva neodvisna velikost vzorca Ni in n2. Izbrana funkcija je, v tem zaporedju, delež wi = mi / nl in W2 = m2 / n2, kjer ml in m2 - oziroma število elementov prvem in drugem vzorcu, ki imajo lastnost.

Pri dovolj visoki nl in n2, selektivno osnovnega WL = ml / nl in W2 = m2 / n2 sta približno normalno porazdelitev z matematično
pričakovanja, ali povprečja, pl in p2 in variance

Ko pravica hipoteza H0:
pl = p2 = P razlika WL - W2 ima normalno porazdelitev s srednjo M (W1-W2) = P-p = 0 in varianco

zato statistika

Ima normalne porazdelitve N (0-1).

Kot je znano vrednosti P vključena v izrazu za statistično t, sprejme svoje najboljše ocene, ki je enaka funkcijo selektivno delijo po dva vzorca zmešamo v eno, to je

Meje intervala zaupanja se izberejo po enakem pravilu kot pri primerjalnih vzorcev povprečij, t.j. pri p = 0,95, s konkurenčnega hipotezo hl. Če 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 podatke Primerjava variacijskega vrsto parametrov, ki uporabljajo analizo korelacije. Koncept korelacija kaže razmerje med parametri variacijskega serije. Jasno je takšna povezava je težko predstavljati, če prikaz vrednosti na koordinatni ravnini eni vrsti vzdolž vodoravne osi, in drugi - na ordinati. V primeru serije povezovalno točko med parametri, skupno število, ki je enako številu opazovanja, bo tvori krivuljo (običajno ravna), ki prikazuje korelacijske parametre.

V praksi, raziskovalec ne zanima v odvisnosti ene spremenljivke na drugo, in bližina odnosa med obravnavanimi parametri, ki jih je mogoče opredeliti z eno samo številko. Ta funkcija se imenuje koeficient korelacije. V primeru, da je analiza korelacije šteje dve variacijske serije se šteje, da je enako vzročno smislu. Sila in resnost linearnega razmerja med dvema naključne spremenljivke X1 in X2, ki imajo normalno porazdelitev, navadno meri s pomočjo korelacijskega koeficienta, ki se izračuna po naslednji formuli:

kjer X1i in X2i - ustrezne vrednosti parametrov v opazovalnem-1, in X1 in X2 - povprečja serije sestavljajo N opažanj.

Obseg koeficient korelacije je vedno omejeni na -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
vrednosti parametra kot drugi parameter je povečala, v povprečju. Če je R = 0, to pomeni, da so parametri, X1 in X2 popolnoma neodvisni.

Če obstaja r = l med parametri neposredno sorazmerna funkcionalna odvisnost da biomedicinske raziskave zelo redka. Večja kot je absolutna vrednost koeficienta korelacije, zaslon za določeni vzorec je večja od stopnje zaupanja, ki ustreza komunikacijski znak dejansko pridobljenega korelacijskim koeficientom je.

Izračunani koeficient korelacije je selektivna ocena koeficienta korelacije prebivalstva, in zato, tako kot ima vsaka naključna vrednost za SR napake. Razmerje vzorčnih korelacijskih koeficientov za njihovo merilo napak je za testiranje ničelne hipoteze o enakosti splošni populaciji nič korelacije koeficient, ali, oziroma, neodvisnost slučajnih spremenljivk X1 in
X2

Število prostostnih stopenj za merilo testni je enaka f = n - 2, so hipoteze preskusijo v skladu s tabelami porazdelitve Študentske v skladu z izbrano stopnjo pomembnosti. Če je izračunana vrednost, ki je enaka ali presega ustrezno tabelo vrednosti, ničelne hipoteze zavrnjena.

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

Spremenljivka z traja vrednosti v razponu od - do + neskončnosti, porazdelitev velikosti približno normalno. Potem je merilo zanesljivosti je indeks:

Z mizo distribucijskega Študentski za izbrano raven pomembnosti P in število prostostnih stopenj f = n -2 preveriti ničelno hipotezo, da je prebivalstvo v tem parametru nič. Zavrniti hipotezo na izbrano stopnjo pomembnosti, če tz presega ustrezno vrednost tabele.

Kachesov VA

Zdieľať na sociálnych sieťach:

Príbuzný