3. Основні обробки динамічного ряду з метою визначення тренду.

Тренд – основна тенденція розвитку динамічної низки (до підвищення чи зниження рівнів ). Обробки динамічного ряду з цілю виявлення тренду: закріплення інтервалів, згладжування способом ковзання середньої, аналітичне вирівнювання. Всякий ряд теоретично може бути представлений у вигляді складових: тренд – основна тенденція розвитку динамічного ряду (до збільшення або зниженню його рівнів); циклічні ( періодичні) коливання, в тому числі сезонні; випадкові коливання . Вивчення тренду включає два основних етапи: ряд динаміки перевіряється на наявність тренду; відбувається вирівнювання тимчасового ряду і виділення тренду з екстраполяцією отриманих результатів. Перевірка на наявність тренду в динамічних рядах може бути здійснена за деякими критеріями: метод середніх. Вивчений ряд динаміки розбивається на декілька інтервалів, для кожного з яких виявляється середня величина. Визначається гіпотеза в значній різниці середніх. Якщо ця гіпотеза приймається, то признається наявність тренду. Фазочастотний критерій знаків першої різності (Валліса і Мура). Суть його заключається в наступному: наявність тренду в динамічному ряді затверджується в тому випадку, якщо цей ряд не має або має в певній кількості фази – зміна знаку абсолютного ланцюгового приросту. Виділення тренду може бути виконане трьома методами: збільшення і інтервалів, ковзаюча середня, аналітичне вирівнювання. Оцінка параметрів відбувається наступними методами: методом вибіркових точок, методом найменшої відстані, методів найменших квадратів(цей метод використовується найчастіше).

4. Аналіз та оцінка результатів у пов'язаних сукупностях, критерії знаків, Вілкоксона.

Найбільш поширеною формою статистичних показників є середні величини, які дають узагальнену кількісну характеристику певної ознаки в статистичній сукупності за певних умов місця і часу. Необхідність оцінки вірогідності отриманих результатів визначається об'ємом дослідження. Вона не проводиться при суспільному дослідженні, оскільки для всієї сукупності можна отримати тільки одне значення певного показника. Проте в системі медико - біологічних досліджень рідко використовують суцільні методи збору інформації – переважна частина досліджень є вибірковими. Оцінити вірогідність результатів вибіркового дослідження означає визначити, в якій мірі зроблені для нього висновки можна перенести на генеральну сукупність. Тобто за частиною явища міркувати про явище в цілому та основні притаманні йому закономірності. Для оцінки вірогідності результатів будь – яких вибіркових досліджень визначають середню похибку відносності чи середньої величини. Сукупність статистичних методів, що дозволяють оцінити їх результати як в кількісному, так і в напівкількісному та якісному вигляді об'єднують в групу непараметричних критеріїв оцінки. Використання їх не потребує розрахунку параметрів варіаційного ряду. Тут має значення порядок розташування варіантів в сукупностях. Статистична оцінка спостережень за допомогою непараметричних критеріїв, як правило, простіша ніж оцінка параметричними методами та не вимагає громіздких розрахунків. Критерій знаків дозволяє включати в аналіз до 100пар спостережень і базується на підрахунку числа одно направлених результатів при парному їх порівнянні. Основні етапи розрахунку за критерієм знаків: 1.Визначення спрямованості різниці в порівнюваних групах результатів.2.Підрахунок числа спостережень з позитивними та негативними результатами.3.Підрахунок числа знаків, які рідше зустрічаються.4.Порівняння меншого числа знаків з табличними критичними значеннями для відповідного числа спостережень. Т-критерій Вілкоксона передбачає можливість попарного порівняння від 6 до 25 пар спостережень. Його доцільно використовувати в тих випадках,коли виявляються неоднозначні кількісні зміни досліджуваного параметра. При цьому враховують не тільки спрямованість різниці,а і її величину. Методика аналізу Т-критерієм Вілкоксона: 1.Визначається різниця в парах спостереження між кінцевими та початковими рівнями АТ. 2.Рангування отриманих результатів за величиною різниці між показниками без врахування спрямованості змін. 3.Підрахунок суми однозначних рангів. 4.Оцінка з меншою сумою рангів шляхом порівняння визначеного Т-критерію з табличним значенням при відповідному числі пар спостережень.

Білет №8

1. Типи даних, принципи формування статистичних сукупностей(баз даних) для аналізу.

Статистична сукупність – це група, що складається з великого числа щодо однорідних елементів, взятих разом у відомих межах часу і простору. Статистична сукупність складається з окремих одиничних спостережень, проте це не проста механічна її сума, а спеціальним способом сформована група. Чисельність одиниць спостереження в сукупності визначає об'єм дослідження і позначається буквою «n». Завдання: збір об'єктів вірогідності і повної інформації про явища. Розрізняють 4 етапи: 1.складання плану та розрахунок програми(визначення мети, завдань, об'єкта, висновків, програм, збору, розрахунок та зведення). 2.реєстрація та збір статистичної інформації. 3.розробка та зведення даних. 4.статистичний аналіз, інтерпритація та порівняння рядів, впровадження в практику. За часом статистичні дослідження поділяються на: поточні(безперервні), періодичні(регулярні), моментні(одночасні). За ступенем охоплення: суцільні, не суцільні. За способо збору інформації: безпосередньо реєстрація, анкетування, викопіювання, опитування. Одиниця обліку – складова частини статистичної сукупності (окрема особа, явище…). Статистична сукупність – це сукупність відносно однорідних ознак або однорідних спостережень, взятих разом у відомих межах часу і простору. Статистична сукупність складається з окремих статистичних спостережень.