Регистрација на податоци. Статистичка обработка на резултатите од истражувањето

Видео: KV Avilov "Статистика и статистичка обработка на податоците во биомедицинските истражувања"

Cодржина

Видео: kv avilov "Статистика и статистичка обработка на податоците во биомедицинските истражувања"
Статистичка обработка на резултатите од истражувањето

Добиените податоци се снимени во вид на изводи од случајот истории, spirograms, dopplerograms, reovassogramme, слики, видео, снимки на магнетни медиуми, студиите индивидуални картички на пациенти со комбиниран траума.

Статистичка обработка на резултатите од истражувањето

Кога се споредуваат средните вредности на избраните параметри на истрага групи кои имаат нормална распределба беше искористена за проценка Користење на Т тест Студентски или т-тест. Т-проверени критериум се изразува како однос на разликата на просекот на примерокот вредности на грешка на разликата:

и М2 - примерок значи вредности на споредливи групи на параметри, и OD - стандардна грешка на разликата меѓу просечни примерокот.

Бидејќи во оваа студија ние во споредба како ravnochislennye и не ravnochislennye примерок стандардна грешка се пресметува со формулата:

кадешто n1 и n2 - волумен на примероци на првиот и вториот споредба групи, соодветно.

Како што се пресметува во Т-тест табела, а бројот на степени на слобода f = n1 + p2-2 утврденото ниво значење за Р. Нивото на значење е утврдена со примена на веројатноста на доверба. Довербата веројатноста е веројатноста дека признава доволно за сигурен пресудата на параметрите на населението врз основа на познатите селективен индикатори. Обично, во биомедицински истражувања, тоа е доволно ниво вредност на сигурност од 95% или 0,95. Со други зборови, поставување на населението паѓа во интервалот проценка, конструирани со користење на примерок средните вредности со веројатност поголема од 95%. Веројатноста за излез на вистинскиот параметар вредност надвор од границите не надминува P = 1 - 0.95 = 0.05 или 5%. Така, разликата во просечните вредности се потврдува ако нивото значење P е не повеќе од 0.05.

Статистичка обработка на податоците на клиничките студии се користи метод на споредување на функција удел во два агрегати.

Ние се тестира нултата хипотеза H0 на еднаквост на општи акции карактеристичните H0: pl = P2. За таа цел, беа земени две независни големината на примерокот ni и n2. Одбрани функција се, соодветно, учеството Wi = mi / nl и W2 = m2 / n2, каде што ml и m2 - соодветно на бројот на елементи на првиот и вториот примероци што ја има особина.

На доволно високо nl и n2, селективно учество WL = ml / nl и W2 = m2 / n2 се приближно нормална распределба со математички
очекувања, или во просек, pl и p2 и разлики

Кога правдата хипотезата H0:
pl = P2 = P разлика WL - W2 има нормална распределба со средна M (W1, W2) = P-P = 0 и варијанса

Затоа статистика

Таа има нормална распределба N (0-1).

Како што е познато вредности Ц вклучени во изразот за статистика t, ги најдобрите проценка еднаква на селективно ги споделат функција, ако два примероци се меша во една, на пример,

Граници на интервалот на доверба е избран од страна на истото правило како и во случај на просеци споредба примерок, на пример, на P = 0,95, со конкурентен хипотеза хл. Ако 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.

За споредба на податоците од вариационно низа параметри користејќи корелација анализа. Концептот корелација одразува односот помеѓу параметри на вариационно серија. Јасно е дека таквата врска е лесно да се замисли, ако ви се прикаже вредностите на координирање на еден ред по хоризонталната оска, а од друга - на ординатата. Во случајот од точка серија врска помеѓу параметри, вкупниот број е еднаков на бројот на набљудување, ќе се формира крива (обично директно), која го прикажува параметри на корелација.

Во пракса, истражувачот заинтересирани не во зависност од една променлива на друг, и блискоста на односот помеѓу студирал параметри, која може да се изрази со еден број. Оваа функција се нарекува коефициент на корелација. Во случај анализа на корелација смета две вариационно серија се смета дека се еднакви во причинско-последична смисла. Сила и сериозноста на линеарен однос помеѓу две случајни променливи X1 и X2, има нормална распределба, најчесто се мери со помош на коефициентот на корелација Пирсон, која се пресметува по формулата:

назначена со тоа, X1i и X2i - соодветната вредност параметар во набљудување-1, а X1 и X2 - просеци серија која се состои од N набљудувања.

Големината на коефициентот на корелација е секогаш ограничена во рамките -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
вредности на параметарот како уште еден параметар се зголеми, во просек. Ако r = 0, тоа значи дека ги параметрите X1 и X2 се целосно независни.

Кога постои r = l меѓу параметрите директно пропорционален функционална зависност која биомедицински истражувања е исклучително редок. Колку е поголема апсолутна вредност на коефициентот на корелација, на екранот за даден примерок е поголем од нивото на доверба што одговара на, всушност, добива коефициент ликот комуникација корелација.

пресметува коефициентот на корелација е селективна проценка на коефициентот на корелација на населението, а со тоа, како и секоја случајна вредност има с.р. грешка. Односот на коефициенти примерок корелација за нивниот критериум грешка е да се тестира нултата хипотеза на еднаквост општата популација нула корелација коефициент, или, соодветно, независноста на случајни променливи X1 и
X2

Број на степени на слобода за критериум на тестот е еднаков на f = n - 2, хипотези се тестирани во согласност со табелите на дистрибуција на студентот во согласност со избраното ниво на значење. Доколку пресметаната вредност да биде еднаква или надминува соодветната вредност маса, нултата хипотеза одбиена.

Кога малите количини на примероци (n < 30) расчет коэффициента корреляции по приведенным выше формулам дает заниженные оценки соответствующего параметра генеральной совокупности. В таком случае лучше применять z-преобразование Фишера:

Променливата z зема вредности во опсег од - до + бесконечност, дистрибуцијата на големината приближно нормално. Тогаш критериумот за сигурност е индекс:

Од страна на маса дистрибуција Студентски за избраниот степен на значењето на P и бројот на степени на слобода f = N -2 провери нултата хипотеза дека населението во овој параметар е нула. Одбие хипотезата на избраното ниво на значење, ако tz надмине соодветната вредност маса.

Kachesov VA

Сподели на социјални мрежи:

Слични