1. Во всех случаях использовать только параметрические критерии

2. Увеличить объем выборки

3. Уменьшить объем выборки

4. Ни один из указанных выше способов не подходит

Задача №1.

Необходимо выяснить, существуют ли различия средних значений показателя FG в двух группах больных. Результаты измерений приведены в таблице.

Таблица

Показатель FG
Группа 1	Группа 2
2	8
3	8
2	9
2	10
3	8
2	8
2	9
3	7
1	7

Указать:

1. Статистические критерии, которые были использованы,

2. Результат применения критериев,

3. Вывод

Задача №2.

Необходимо, оценить влияние метода лечения на риск развития осложнения. Оценку провести, используя метод расчета показателя числа больных, которых необходимо лечить (ЧБНЛ). Данные представлены в таблице.

Таблица

	Метод 1	Метод 2
Осложнение	31	6
Без осложнения	11	23

Указать:

1. Результат применения критериев,

2. Вывод

ВАРИАНТ 4

Тест №1.

Для проверки равенства дисперсий распределений двух выборок, в случае, когда они подчиняются нормальному закону распределения используют:

А) Критерий Вилкоксона

B) Критерий Стьюдента

C) Критерий Фишера

D) Критерий Спирмена

Тест №2.

Мода это:

A) Характеристика центра статистического распределения

B) Значение, делящее распределение пополам, так что справа и слева от него находится равное число значений

C) Значение с наивысшей частотой встречаемости

D) Квадрат стандартного отклонения

Тест №3

При проверке статистических гипотез ошибкой второго рода называют

1. отклонение альтернативной гипотезы H₁, когда она является верной

2. принятие альтернативной гипотезы H₁, когда она является верной

3. отклонение нулевой гипотезы H₀, когда она является верной

4. отклонение нулевой гипотезы H₀, когда она является неверной

Тест №4

При проверке статистических гипотез непараметрические критерии используются

1. в случае, когда известен закон распределения значений анализируемых признаков

2. в случае, когда закон распределения значений анализируемых признаков неизвестен

3. если применение параметрических критериев не позволяет отвергнуть нулевую гипотезу

4. для сравнения трех и более выборок

Тест №5

Ошибка среднего

A) характеризует ширину нормального распределения

B) отражает точность оценки среднего значения

C) представляет собой разницу между min. и max. значениями

D) является центром статистического распределения

Тест №6

Для точечной оценки параметров распределения признака применяют:

A) корреляционный анализ

B) регрессионный анализ

C) критерии Стьюдента и Фишера

D) методы описательной статистики

Тест №7

При изучении влияния препарата на стабилизацию уровня сахара в крови было установлено, что средние значения уровня сахара до введения препарата и после статистически значимо различаются (р=0,01). Экспериментальные данные не подчиняются нормальному закону распределения. Какой вывод о влиянии препарата можно сделать в этом случае?

1. Не выявлено влияния препарата на среднее значение уровня сахара в крови (p=0,01).

2. Применение препарата приводит к изменению уровня сахара в крови (p=0,01).

3. Для окончательного вывода нужно провести однофакторный дисперсионный анализ.

4. Для окончательного вывода нужно воспользоваться критерием ².

Тест №8

Сравнивая 2-е статистические совокупности, которые подчиняются нормальному закону распределения, экспериментатор получил значение критерия Стьюдента T_ф=1,7. Критическое значение коэффициента Стьюдента для этого случая равно 2,9. Какой вывод должен сделать экспериментатор?

1. Для окончательного вывода нужно провести однофакторный дисперсионный анализ.

2. Для окончательного вывода нужно воспользоваться критерием ².

3. Принимается альтернативная гипотеза.

4. Принимается нулевая гипотеза.

Тест №9

Для выявления влияния препарата на показатель крови в группе больных были проведены измерения этого показателя до проведения лечения и после проведения лечения. Распределение значений показателя отличается от нормального. Для проверки гипотезы необходимо использовать

1. Критерий Стьюдента для независимых выборок.

2. Парный критерий Стьюдента для связанных выборок.

3. Критерий Вилкоксона для независимых выборок.

4. Парный критерий Вилкоксона для связанных выборок.

Тест №10

Для выявления влияния препарата на показатель крови были проведены измерения этого показателя в группе больных, пролеченных этим препаратом, аналогичной группе больных, которым давали плацебо и группе здоровых пациентов. Распределение значений показателя не отличается от нормального. Для проверки гипотезы необходимо использовать

1. Критерий Вилкоксона для независимых выборок.

2. Парный критерий Вилкоксона для связанных выборок.

3. Однофакторный дисперсионный анализ.

4. Критерий Крускала-Уоллиса.

Тест №11

Методы множественных сравнений в случае, когда распределение значений не отличается от нормального используются

1. Для выявления связи между признаками

2. Для сравнения дисперсий в трех и более группах

3. Для сравнения средних значений значений в трех и более группах

4. Для установления вида зависимости результирующего признака от факторного

Тест №12

Для построения математических моделей зависимости одного признака от другого используется

1. Регрессионный анализ

2. Корреляционный анализ

3. Множественные сравнения

4. Ни один из перечисленных выше методов

Тест №13

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R= 0,1 (не отличается от 0 на уровне значимости p=0,2).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Необходимо проверить расчеты

2. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

3. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

4. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

Тест №14

Методы регрессионного анализ используются

1. Для выявления связи между признаками

2. Для установления вида зависимости результирующего признака от факторного

3. Для сравнения дисперсий в трех и более группах

4. Для сравнения средних значений значений в трех и более группах

Тест №15

Для оценки качества модели классификации используется

1. Показатель относительного риска.

2. Показатели чувствительности и специфичности.

3. Формула Байеса.

4. Показатель доли необъясненной дисперсии.

Тест №16

При сравнении модели на обучающем и тестовом множестве установлена адекватность модели на обучающем множестве и, что различие качества прогнозирования не является статистически значимым (p=3,9). Следовательно, может быть сделан вывод о том, что

1. Необходимо проверить расчеты

2. Полученная модель может быть использована на практике

3. Полученная модель не может быть рекомендована к практическому применению

4. Для проверки необходимо подобрать другое тестовое множество

Тест №17

Для проведения количественной оценки клинического эффекта для вновь разработанной методикой проведения терапии по сравнению с традиционной установлено, показатель снижения абсолютного риска развития осложнений САР= 50% (95% ДИ ­ 20%– 80%). Следовательно, может быть сделан вывод о том, что

1. Новая методика является более эффективной, чем традиционная (p<0,05)

2. Не установлено, что новая методика является более эффективной, чем традиционная (p>0,05)

3. Новая методика является более эффективной, чем традиционная (p<0,95)

4. Необходимо провести дополнительные расчеты

Тест №18

Для проведения количественной оценки клинического эффекта для вновь разработанной методикой проведения терапии по сравнению с традиционной установлено, показатель снижения абсолютного риска развития осложнений САР= 95%Следовательно, может быть сделан вывод о том, что

1. Новая методика является более эффективной, чем традиционная (p<0,05)

2. Не установлено, что новая методика является более эффективной, чем традиционная (p>0,05)

3. Новая методика является более эффективной, чем традиционная (p<0,95)

4. Необходимо провести дополнительные расчеты

Тест №19

При проведении продольного исследования всегда

1. Исследуемые группы формируются после проведения исследования

2. Исследуемые группы формируются до проведения исследования

3. Проводится однократное обследование объектов исследования

4. Проводится многократное обследование объектов исследования

Тест №20

При проведении планирования исследования для уменьшения вероятности ошибки второго рода применяемых критериев необходимо