Содержание
- 3. Статистика —наука, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых данных. Медицинская статистика изучает
- 4. Результаты и выводы 1. Результаты получаем, выводы делаем. 2. выводы должны опираться на результаты. 3. если
- 5. Три кита медицинской статистики 1. Среднее значение 2. Выборка 3. Статистические критерии
- 6. Среднее значение (числовая характеристика множества чисел или функций) — некоторое число, заключённое между наименьшим и наибольшим
- 7. Мо́да — значение чаще других встречаемое во множестве наблюдения. Например: 6, 2, 6, 6, 8, 9,
- 8. Расчет размера выборки Генеральная совокупность Суммарная численность объектов наблюдения (люди) обладающих определенным набором признаков (пол, возраст,
- 9. Репрезентативность выборки Свойство выборки корректно отражать генеральную совокупность. Одна и та же выборка может быть репрезентативной
- 10. Систематическая ошибка отбора — показывает что выводы, сделанные применительно к какой-либо группе, могут оказаться неточными вследствие
- 11. Выбор метода для статистического анализа Шкала измерения При проведении исследования у каждой единицы наблюдения определяются значения
- 12. Пример: сравнение показателей сердечной деятельности у спортсменов и лиц, ведущих малоподвижный образ жизни. При этом у
- 13. Количество сопоставляемых совокупностей В большинстве случаев - основная и контрольная группы. Основной, или опытной, принято считать
- 14. Связанные, или парные, совокупности, когда речь идет об одних и тех же людях, но сравниваются значения
- 15. Особенностью планирования клинических исследований - исследователь никогда не имеет в своем распоряжении всей популяции (генеральной совокупности).
- 16. Таким образом, прежде чем выбрать объем групп для данного исследования, необходимо: понять, переменные какого типа (количественные,
- 17. Важным также является вопрос нормальности распределения изучаемых совокупностей. От этого зависит, можно ли применять методы параметрического
- 18. В каком случае использовать параметрический, а в каком - непараметрический метод? Непараметрические методы наиболее приемлемы, когда
- 19. кривая нормального распределения (Колокол Гаусса). Нормальность распределения - при таком распределении большая часть значений группируется около
- 20. Непараметрические методы - когда исследователь ничего не знает о параметрах исследуемой популяции (отсюда и название методов
- 21. Различия между независимыми выборками Две независимые выборки: U-критерий Манна-Уитни и др. Обычно, когда имеются две выборки
- 22. Несколько независимых групп: критерий Краскела-Уоллиса и др. Если вы имеете несколько групп, то можете использовать Дисперсионный
- 23. Различия между зависимыми выборками Две зависимые выборки: критерий Вилкоксона и др. Если вы хотите сравнить две
- 24. Среднеквадратическое отклонение (сигма) в теории вероятностей и статистике наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно
- 25. выборочное стандартное отклонение Если повторить извлечение выборок того же самого объема из популяции, маловероятно, что оценки
- 26. Ошибка среднего В случае если есть, как обычно, только одна выборка, нашей лучшей оценкой среднего популяции
- 27. t-критерий Стьюдента – общее название для класса методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на распределении
- 28. Как рассчитать t-критерий Стьюдента? Для сравнения средних величин t-критерий Стьюдента рассчитывается по следующей формуле: где М1
- 29. Как интерпретировать значение t-критерия Стьюдента? Полученное значение t-критерия Стьюдента необходимо правильно интерпретировать. Для этого нам необходимо
- 32. Скачать презентацию