15 Билет

1. Одномоментные исследования. Особенности метода. Основные задачи. Преимущества и недостатки.

Одномоментные исследования.

Исследование, которое включает в качестве объектов всех людей в популяции в некий момент, или репрезентативную выборку всех подобных людей, включая тех, кто имеет заболевание, и имеет своей целью описать популяцию в данный момент, обычно обозначается как одномоментное (или кросс-секционное) исследование. Одномоментное исследование, которое выполняется для того, чтобы определить распространенность, называется исследованием распространенности. Обычно информация о воздействии анализируется вместе с информацией о заболевании, таким образом, чтобы субпопуляции с различным воздействием могли бы быть сравнены в соответствии с распространенностью у них заболеваний. Одномоментные исследования часто опираются на воздействия, которые не меняются, такие как группа крови и другие, мало меняющиеся характеристики человека. Для таких воздействий настоящая информация является полезной. Одномоментные исследования могут включать формирование выборки в соответствии со статусом заболевания.

2. Достоверность результатов статистических исследований, основные методики, их применение в практической деятельности врача

Нулевая и альтернативная гипотезы

Проверка гипотезы имеет огромное значение в медицинских исследованиях, потому что позволяет исследователю делать обобщения о генеральной совокупности на основе вероятностей из результатов выборочного исследования.

Цель исследователя – доказать, что данные наблюдения, полученные при исследовании статистически значимы. Проверка гипотезы подтверждает (или опровергает) утверждение, что данные наблюдения не возникли случайно, а отражают подлинную связь между зависимыми и независимыми событиями.

Нулевая гипотеза (Н_о) утверждает, что нет разницы между попавшими и не попавшими под воздействие факторов (риска) субъектами в отношении риска развития события (заболевания и т.п.). Наблюдаемая разница является случайной.

Альтернативная гипотеза (Н_А) утверждает, что есть разница между попавшими и не попавшими под воздействие факторов (риска) субъектов в отношении риска развития события (заболевания и т.п.). Наблюдаемая разница не является случайной.

Если данные исследования статистически значимы и нулевая гипотеза не получила подтверждения, она может быть отвергнута и принимается альтернативная.

БИЛЕТ № 16.

1. Длительные (продольные) исследования. Определение. Виды. Преимущества и недостатки.

. Длительное или постоянное наблюдение за определенным контингентом называют продольным исследованием. Оно позволяет устанавливать связь между действием факторов риска и возникновением заболеваний, даже в тех случаях, когда эти события разделены значительным промежутком времени. Различают короткие исследования продолжительностью до трех лет и полные долгосрочные исследования от рождения до зрелости.

Распределение продольных исследований на ретроспективные и проспективныеотносится к времени возникновения исследуемых явлений. В ретроспективных исследованиях изучаются характеристики, когда заболевание было еще до начала исследования, в проспективных - изучается вероятность его возникновения в будущем. Обычно аналитические исследования начинаются с ретроспективного исследования. Ретроспективное исследование чаще проводится как исследования «случай-контроль». При проведении такого вида исследования формируются две группы. Сначала осуществляется отбор фуппы пациентов с исследуемым заболеванием (первая группа) и подобной по другим признакам группы лиц без этого заболевания (вторая группа). Затем ретроспективно (по архивным данным или воспоминаниям, суждениям; данным,

1. Корреляция, видыкоэффициентовкорреляции.

2. . Коэффициент корреляции— это число, которое находится между -1 и +1, определяет силу линейной связи двух случайных переменных. Положительное значение коэффициента корреляции означает, что с увеличением одной из переменных другая также растет, из уменьшенные одной из них уменьшается и другая. Негативное значение значит, что с ростом одной переменной другая уменьшается, с уменьшением одной из них другая растет. Коэффициент корреляции равняется нулю — значит, что между переменными отсутствует взаимосвязь.

Определение характера связи между определенными параметрами проводят путем расчета коэффициента корреляции.

Направленность связи – определяется по знаку коэффициента корреляции.
Прямая связь – динамика параметров однонаправленная – увеличение одного параметра обуславливает увеличение другого.		Обратная – динамика параметров разнонаправлена – увеличение одного параметра обуславливает уменьшение другого.
Сила связи
Слабая r=0.01-0.29	Средняя r=0.30-0.69		Сильная r=0.70-0.99

Коэффициент парной корреляции отображает характер связи 2 признаков.

Он дает характеристику обобщенной «неочищенной» связи между параметрами. Он может быть рассчитан при сопоставлении двух рядов в виде

• рангового коэффициента корреляции (ρ) и

• линейного коэффициента корреляции (r).

Корреляционная зависимость различается по направлению, силе и форме связи.

По направлению корреляционная связь может быть положительной ("прямой") и отрицательной ("обратной"). Степень, сила или теснота корреляционной связи определяется по величине коэффициента корреляции. Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции.Максимальное возможное абсолютное значение коэффициента корреляции r = 1,00; минимальное r = 0,00.

БИЛЕТ № 17.

1. Экспериментальныеисследования. Определение. Виды. Задачи.

Экспериментальное исследование — это сравнительное исследование при преднамеренном вмешательстве в одну из исследуемых групп (рандомизированный клинический эксперимент). Контролируемое испытание, это экспериментальное исследование (воздействие оказывает исследователь). Эксперимент в медицине получил распространение сравнительно недавно. Значение контролируемых исследований трудно переоценить. Клагодаря рандомизации группы различаются только исследуемым признаком, тем самым преодолевается основной недостаток обсервационных исследований. Экспериментальное исследовании никто до ею завершения не знает.к чему оію приведет. Это уменьшает риск невольной подтасовки. Может быть, по этой причине контролируемые испытания нередко приводят к заключению о неэффективности того или иного метода лечения, когда обсервационное исследование, напротив, доказываем его эффективность.

2.Коэффициентранговойкорреляции, методика, нахождения, его оценка.Коэффициент ранговой корреляции (Спирмена) - непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями.Особенность коэффициента Спирмена – простота вычисления при недостаточнойточностипозволяетегоиспользовать для ориентировочногоанализа с проведениембыстрыхрасчетов, при определенииданных в получисленном описательном виде/

Этапы расчета:

1) Определить ранги значения каждой величины рядов X и Y.

Ранжирование обоих рядов должно быть однонаправленным.

2) Определить отклонение значений одного ряда от другого (dxy).

Их сумма с учетом знаков должна равняться 0.

3) Возвести полученные результаты в квадрат, и определить их сумму

(

4) Подставляем полученные результаты в формулу:

ρ =1-

где - сумма квадратов разностей рангов, а - число парных наблюдений.

Для оценки достоверности коэффициент корреляции должен превышать свою погрешность не меньше, чем в 2,5 – 3 раза при достаточном числе наблюдений.

При большом числе наблюдений (n˃100) средняя ошибка рангового коэффициента корреляции вычисляется по формуле:

mρ

√n

Оценка достоверности коэффициента корелляции проводится по тем же принципам, что используются для других показателей с определением числа наблюдений (числа степеней свободы вариационных рядов n'=n-2. Полученные результаты сравнивают с табличными значениями для соответствующих ступеней вероятности ошибки первого типа.

БИЛЕТ № 18.

1. Типыошибок в эпидемиологическихисследованиях. Определение. Условиявозникновения.

Ошибки первого и второго типа

Правдивость

Н_о правдива Н_о ложна

Допускание Но П Решение равильно	Ошибка II типа
ОтверганиеНо Ошибка I типа	Правильно

Н_оправдива = статистически не значима

Н_оложна = статистически значима

Допускание Н_о = статистически не значимо

Отвергание Н_о = статистически значимо

Ошибки I типа (α – альфа)

Если Н_о правдива в действительности и, полученные в ходе исследования данные статистически не значимы, правильное решение – принять нулевую гипотезу. С другой стороны: если Н_о правдива, а полученные данные статистически значимы, решение отвергнуть Н_о будет не верным и будет сделана ошибка. Ее называют ошибкой I типа (альфа). Т.о., ошибка I типа отвергает Н_о, когда последняя верна.

Ошибки II типа (β – бета)

Если в действительности Н_о ложна и полученные данные статистически значимы, правильным будет отвергнуть Н_о. С другой стороны, если Н_о ложна и полученные данные статистически не значимы , решение принять Н_о будет неправильным и будет сделана ошибка. Это ошибка II типа (бета). Т.о., ошибка II типа принимает Н_о, когда последняя ложна.

Для оценки достоверности результатов выборочных исследований определяют: