14… Зависимости между объёмом выборки, статистической значимостью, величиной и надёжностью зависимости.

Зависимости между величиной и надёжностью зависимости

Несмотря, на то, что величина и надежность зависимости являются различными характеристиками взаимосвязи между переменными, нельзя сказать, что они совершенно независимы.

Чем больше величина зависимости между переменными в выборке, тем больше она надежна.

Сильнее зависимость – выше надежность.

Указанная связь между зависимостью и зависимостью имеет место только при фиксированном объеме выборки, поскольку, при различных объемах выборки одна и та же зависимость может оказаться как высоко значимой, так и незначимой вовсе.

Объем выборки и надежность результата

Если наблюдений мало, то соответственно имеется мало возможных комбинаций значений этих переменных и таким образом вероятность случайного обнаружения комбинации значений показывающих сильную зависимость относительно велика.

Для обнаружения слабой связи нужна большая выборка.

Даже если выборка совершенно репрезентативна, но мала по объему, эффект не будет статистически значимым. Если реальная зависимость (в популяции) очень сильная, тогда она может быть обнаружена с высокой степенью значимости даже в очень маленькой выборке.

Если зависимость сильная, она может быть обнаружена с высокой степень значимости даже на малой выборке.

Уверенность в отсутствие связи.

Чем слабее зависимость между переменными, тем большего объема требуется выборка, чтобы значимо ее обнаружить.

Необходимый минимальный размер выборки возрастает, когда степень эффекта, которого нужно доказать, убывает.

Если зависимость между переменными почти отсутствует, объем выборки, необходимый для значимого обнаружения зависимости почти равен объему всей популяции, который предполагается бесконечным.

11…Статистическая обработка медицинских данных. Виды исследований.

Статистические переменные – это то, что можно измерять, контролировать или измерять в исследованиях. Вместо термина переменная используются слова: показатель, признак, средство, характеристика и т.п.

Два основных вида исследования

Пассивные(исследование корреляций - зависимость или связь)-исследователь не влияет на переменные, а только измеряет их с целью найти одновременное изменение переменных.

Активные – (экспериментальные)-исследователь варьирует значение некоторых переменных и изучает воздействие одних переменных на другие.

Анализ данных во втором случае так же сводится к вычислению корреляции(зависимости) между переменными, на которые воздействуют и переменные, на которые влияет это воздействие. Доказать причинную связь между переменными можно только экспериментально.

Например: когда измеряется переменная А, изменяется и переменная В. То есть переменная А оказывает влияние на переменную В (причинная связь).

Результатом корреляционного исследования иногда удается интерпритировать в терминах причинно-следственных отношениях на основе некоторых теорий. Но сами по себе данные не могут обосновать причинность.

Зависимые и независимые переменные

Независимые переменные изменяются самим исследователем.

Зависимые переменные только измеряются или регистрируются. Они актуальны в экспериментах исследования, где исследователь изменяет переменные и они не зависимы от объекта исследования.

Другие переменные должны зависеть от условий, которыми эти независимые переменные являются. Зависимость проявляется в ответной реакции исследуемого объекта на экспериментальное воздействие.