Registrácia dát. Štatistické spracovanie výsledkov prieskumu

Video: KV Avilov "Štatistiky a štatistické spracovanie dát v biomedicínskom výskume"

Získané údaje sú zaznamenané v podobe extraktov z anamnézy, spirograms, dopplerograms, reovassogramme, fotky, videá, nahrávok na magnetických médiách, jednotlivé karty štúdie u pacientov s kombinovanou trauma.

Štatistické spracovanie výsledkov prieskumu

Pri porovnaní priemernej hodnoty vybraných parametrov sledovaných skupín, ktoré majú normálne rozdelenie bol použitý odhad za použitia Studentovho t-testu alebo t-testu. Kritérium T-kontroluje sa vyjadruje ako pomer rozdielu k priemeru vzorkových hodnôt chyby rozdiel:

a M2 - vzorka znamenajú hodnoty porovnateľné skupiny parametrov, a od - štandardná odchýlka rozdielu medzi vzorkou priemerov.

Vzhľadom k tomu, v tejto štúdii sme porovnávali, ako ravnochislennye a nie ravnochislennye vzorky štandardná odchýlka sa vypočíta podľa vzorca:

kde n1 a n2 - vzorky objem prvej a druhej porovnávacej skupiny, resp.

Podľa výpočtov v tabuľke T-testu a počtu stupňov voľnosti f = n1 + P2-2 určená hladina významnosti R. Hladina významnosti sa stanoví za použitia pravdepodobnosť spoľahlivosti. Dôvera pravdepodobnosť je pravdepodobnosť, že pripúšťa dostatočné pre spoľahlivé úsudku populačné parametre na základe známych selektívnych indikátorov. Typicky, v biomedicínskom výskume, je postačujúca hodnota hladina spoľahlivosti 95% alebo 0,95. Inými slovami, nastavenie populácie spadá do intervalu odhadu konštruované s použitím ukážkové stredných hodnôt s pravdepodobnosťou väčšou ako 95%. Pravdepodobnosť pre výstup skutočnej hodnoty parametra za hranicami nepresahuje p = 1 - 0,95 = 0,05, alebo 5%. To znamená, že rozdiel v priemerných hodnotách je potvrdené v prípade, že hladina významnosti P nie je väčší ako 0,05.

Štatistické spracovanie dát klinické štúdie použitá metóda porovnávanie podielu funkcie vo dvoch agregátoch.

Testovali sme nulovú hypotézu H0 rovnosti všeobecných akcií charakteristická H0: pl = p2. Pre tento účel boli odobraté dva nezávislé veľkosť vzorky ňu a n2. Vybrané funkcie sú, v tomto poradí, podiel wi = mi / nl a w2 = m2 / n2, kde ml a m2 - respektíve počet prvkov prvého a druhého vzorky, ktoré majú vlastnosť.

Pri dostatočne vysokej nl a n2, selektívne podiel WL = ml / nl a W2 = m2 / n2 sú približne normálne rozdelenie s matematický
Očakávania, alebo priemery, pl a p2 a odchýlky

Keď spravodlivosť hypotéza H0:
pl = p2 = P rozdiel wl - W2 má normálne rozdelenie so strednou M (W1-w2) = p-p = 0 a rozdielnosť

preto štatistika

To má normálne rozdelenie N (0-1).

Ako je známe hodnoty P zahrnuté do výrazu pre štatistické t, sa najlepší odhad rovnajúcu sa selektívne majú funkciu, ak dve vzorky zmiešané do jednej, to znamená,

Medze intervalu spoľahlivosti je vybraná rovnakého pravidlá ako v prípade vzorky priemerov porovnanie, tj, p = 0,95, s konkurenčnou hypotézy Hl. ak 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.

Pre porovnanie dát z variačného radu parametrov pomocou korelačný analýzy. korelácia koncepcia odráža vzťah medzi parametrami variačný série. Jasne takýto odkaz je ľahké si predstaviť, ak sa zobrazia hodnoty v súradnicovom rovine jednom rade pozdĺž horizontálnej osi a druhá - na osi y. V prípade sériového zapojenia bode medzi parametrami, celkový počet je rovný počtu pozorovaní, vytvorí krivka (obvykle rovný), ktorý zobrazuje korelačných parametrov.

V praxi sa výskumník záujem nie je v závislosti na jednej premennej na inom, a blízkosť vzťahu medzi sledovaných parametrov, ktoré môžu byť vyjadrené pomocou jediného čísla. Táto funkcia sa nazýva korelačný koeficient. V prípade, že korelačný analýza do úvahy dva variačný radu sú považované za rovné v príčinnej zmysle. Sila a závažnosť lineárneho vzťahu medzi dvoma náhodných veličín X1 a X2, ktoré majú normálne rozdelenie, obyčajne meria za použitia Pearsonovho korelačného koeficientu, ktorý sa vypočíta podľa vzorca:

kde X1i a X2i - zodpovedajúca hodnota parametra v pozorovanie-1, a X 1 a X2 - priemery séria sa skladá z n pozorovaní.

Veľkosť korelačného koeficientu je vždy uzavretý v -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
hodnoty parametra ako ďalší parameter sa zvyšuje v priemere. Ak r = 0, znamená to, že parametre, X1 a X2 sú úplne nezávislé.

Ak existuje r = l medzi parametrami priamo úmerné funkčnej závislosti, že biomedicínsky výskum je veľmi zriedkavé. Čím väčšia je absolútna hodnota korelačného koeficientu, obrazovka pre daného vzorky je väčšia ako úroveň spoľahlivosti, ktorá zodpovedá znak komunikačného skutočne získané korelačného koeficientu.

Vypočítaný korelačný koeficient je selektívna posúdenie korelačného koeficientu obyvateľov, a preto sa ako každá náhodná hodnota má chybovú SR. Pomer vzorky korelačných koeficientov pre ich kritériá chýb je test nulovej hypotézy rovnosti nula korelačného koeficientu všeobecnej populácii, alebo, v tomto poradí, nezávislosť náhodných veličín X1 a
X2

Počet stupňov voľnosti pre skúšobné kritériá je rovný f = n - 2, hypotézy sú testované podľa tabuliek distribúcie Študent v súlade so zvolenou hladine významnosti. V prípade, že vypočítaná hodnota je rovnaká alebo vyššia ako zodpovedajúcej hodnoty tabuľky, nulová hypotéza zamietnutá.

Pri malé množstvo vzoriek (n < 30) расчет коэффициента корреляции по приведенным выше формулам дает заниженные оценки соответствующего параметра генеральной совокупности. В таком случае лучше применять z-преобразование Фишера:

Premenná z nadobúda hodnôt v rozsahu od - do + nekonečna, distribúciu veľkosti približne normálne. Potom kritérium spoľahlivosti je index:

Distribučným Študent tabuľky pre zvolenej hladine významnosti P a počtu stupňov voľnosti f = N -2 kontrolovať nulovú hypotézu, že populácia v tomto parametri je nula. Odmietnuť hypotézu na zvolenej hladine významnosti, ak tz prekročí zodpovedajúcu hodnotu uvedenú v tabuľke.

Kachesov VA

Delež v družabnih omrežjih:

Podobno