Înregistrarea datelor. Prelucrarea statistică a rezultatelor sondajului

Video: KV Avilov "Statistică și prelucrarea statistică a datelor în cercetarea biomedicală"

conținut

Video: kv avilov "statistică și prelucrarea statistică a datelor în cercetarea biomedicală"
Prelucrarea statistică a rezultatelor sondajului

Datele obținute sunt înregistrate sub formă de extrase din istorii de caz, spirograms, dopplerograms, reovassogramme, fotografii, clipuri video, înregistrări pe suport magnetic, cardurile individuale studii de pacienți cu traumatisme combinate.

Prelucrarea statistică a rezultatelor sondajului

Atunci când se compară valorile medii ale parametrilor selectați ai grupurilor investigate având o distribuție normală a fost utilizată estimare folosind testul t Student sau t-test. Criteriul verificat-T este exprimat ca raportul dintre diferența față de media valorilor eșantion ale erorii diferenței:

și M2 - probă de valori medii ale grupurilor comparabile de parametri, și od - eroarea standard a diferenței dintre mediile de probă.

Deoarece în acest studiu am comparat modul în care ravnochislennye și nu ravnochislennye eroarea standard a eșantionului este calculat folosind formula:

în care n1 și n2 - eșantioane de volum ale primului și al doilea grup de comparație, respectiv.

Cum este calculat în tabelul T-test și numărul de grade de libertate f = n1 + p2-2 nivel de semnificație determinată R. Nivelul de semnificație este determinată folosind probabilitatea de încredere. probabilitatea de încredere este probabilitatea ca admite suficientă pentru judecata fiabilă a parametrilor populației pe baza indicatorilor cunoscuți selective. De obicei, în cercetarea biomedicală, este o valoare suficient nivel de încredere de 95% sau 0,95. Cu alte cuvinte, stabilirea populației este estimarea intervalului, construit folosind valorile medii de probă cu o probabilitate mai mare de 95%. Probabilitatea de ieșire valoarea parametrului adevărat dincolo de limite nu depășește P = 1-0.95 = 0,05, sau 5%. Astfel, diferența în valorile medii se confirmă dacă nivelul de semnificație P nu este mai mare de 0,05.

Prelucrarea statistică a datelor studiilor clinice utilizate metoda de comparare a cotei caracteristică în două agregate.

Am testat ipoteza H0 nulă a egalității de acțiuni generale H0 caracteristică: pl = p2. În acest scop, au fost luate două mărimea eșantionului independentă și n2 ni. caracteristică selectate sunt, respectiv, cota wi = mi / nl și w2 = m2 / n2, unde ml și m2 - respectiv numărul de elemente ale primului și al doilea eșantion având trasatura.

La nl și n2, wl suficient de mare cotă selectivă = ml / nl și w2 = m2 / n2 sunt de distribuție aproximativ normală cu matematică
așteptări, sau medii, pl și p2 și varianțe

Atunci cand justitia Ipoteza H0:
pl = p2 = P diferență wl - w2 are o distribuție normală cu media M (w1-w2) = p-p = 0 și varianța

Prin urmare statistici

Are o distribuție normală N (0-1).

Ca valori cunoscute P incluse în expresia statistică t, ia cea mai bună estimare egală pentru a partaja selectiv caracteristică, în cazul în care două probe amestecate într-una, și anume,

Limitele intervalului de încredere este selectat de aceeași regulă ca și în cazul mediilor eșantion de comparație, adică, la P = 0,95, cu o ipoteză concurentă Hl. Dacă 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.

Pentru compararea datelor din seria variaționale de parametri folosind analiza de corelație. Conceptul de corelare reflectă relația dintre parametrii din seria variaționale. În mod clar o astfel de legătură este ușor de imaginat, dacă afișați valorile pe planul de coordonate al unui rând de-a lungul axei orizontale, iar celălalt - pe ordonată. În cazul unui punct de conexiune serie între parametri, numărul total de care este egal cu numărul de observare, se va forma o curbă (de obicei drepte), care afișează parametrii de corelație.

În practică, cercetătorul interesat nu în dependența unei variabile pe alta, iar gradul de apropiere a relației dintre parametrii studiați, care poate fi exprimată printr-un singur număr. Această caracteristică se numește coeficientul de corelație. În cazul în care analiza de corelație luat în considerare două serii variaționale sunt considerate a fi egal într-un sens cauzal. Forța și severitatea relației liniare dintre două variabile aleatoare X1 și X2, având o distribuție normală, măsurată în mod obișnuit, folosind coeficientul de corelație Pearson, care se calculează cu formula:

în care x1i și X2i - valoarea parametrului corespunzător din observația-1, și X1 și X2 - medii seria constând din n observații.

Amploarea coeficientului de corelație este întotdeauna limitată în termen de -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
valorile unui parametru ca un alt parametru este crescut, în medie. Dacă r = 0, înseamnă că X1 parametrii și X2 sunt complet independente.

Când r = l există între parametrii dependență funcțională direct proporțională că cercetarea biomedicală este extrem de rară. Cu cât valoarea absolută a coeficientului de corelație, ecranul pentru o probă dată este mai mare decât nivelul de încredere care corespunde caracterului de comunicare coeficientul de corelație obținut de fapt.

Coeficientul de corelație calculat este evaluarea selectivă a coeficientului de corelație a populației, și, prin urmare, ca orice valoare aleatorie are o eroare de sr. Raportul coeficienților de corelație eșantion pentru criteriul lor de eroare este de a testa ipoteza nulă a egalității de corelare coeficientul populației generale, sau, respectiv, independența variabilelor aleatoare X1 și
X2

Numărul de grade de libertate pentru criteriul de testare este egal cu f = n - 2, ipoteze sunt testate în conformitate cu tabelele de distribuție Student în conformitate cu nivelul ales de semnificație. Dacă valoarea calculată să fie egală cu sau să depășească valoarea de masă corespunzătoare, ipoteza nulă a respins.

Atunci când cantități mici de probe (n < 30) расчет коэффициента корреляции по приведенным выше формулам дает заниженные оценки соответствующего параметра генеральной совокупности. В таком случае лучше применять z-преобразование Фишера:

Variabila z ia valori în intervalul de la - la + infinit, distribuția magnitudinii aproximativ normală. Apoi criteriul de fiabilitate este indicele:

Prin tabelul de distribuție Student pentru nivelul de semnificație ales P și numărul de grade de libertate f = n -2 verifica ipoteza nulă că populația din acest parametru este zero. Respinge ipoteza la nivelul ales de semnificație, dacă tz depășesc valoarea de masă corespunzătoare.

Kachesov VA

Distribuiți pe rețelele sociale:

înrudit