- •Н.Ф. Рожков
- •Информационно-измерительная техника в медицине ОмГту-2004
- •1 Общие понятия о биологической и медицинской кибернетике
- •2 Определение характеристик слухового ощущения и звуковые измерения.
- •2.1 Необходимые теоретические сведения
- •3 Модели кровообращения. Физические основы клинического метода измерения давления крови
- •3.1 Модели кровообращения
- •Рис 3.1
- •3.2 Физические основы клинического метода измерения давления крови
- •4 Физические основы электрокардиографии (экг)
- •5 Принципы компьютерной обработки и анализ данных
- •5.1 Особенности компьютерного анализа данных
- •5.2 Современная технология анализа данных
- •5.3 Программные средства анализа данных
- •5.4 Определение основных статистических характеристик с использованием электронных таблиц Excel
- •5.5 Выявление достоверности различий
- •5.6 Выявление взаимосвязей
- •5.7 Использование пакета Excel для решения более сложных задач обработки данных
- •6 Исследования параметров внешнего дыхания
- •6.1 Методы исследования функций внешнего дыхания
- •7 Ритмокардиография Физиологические основы
- •8 Возможности диагностики и лечения магнитным полем
- •8.1 Основные понятия
- •8.2 Магнитные свойства тканей организма
- •8.3 Способ диагностики заболевания различных органов человека
- •8.4 Лечение электромагнитными полями
- •9 Биофизические основы методов реографии и реоплетизиографии
- •9.1 Электрические свойства тканей организма
- •9.2 Биоимпедансные исследования, положенные в основу методов реографии и реоплетизмографии
- •9.3 Биоимпедансные характеристики живых тканей на переменном токе
- •9.4 Устройство для измерения импеданса тканей организма человека
5.4 Определение основных статистических характеристик с использованием электронных таблиц Excel
Демонстрационный пример 1.
Рассмотрим две группы больных тахикардией, одна из которых (контрольная) получала традиционное лечение, другая (исследуемая) получала лечение по новой методике. Ниже приведены частоты сердечных сокращений (ЧСС) для каждой группы (ударов в минуту).
Контроль |
|
|
|
|
|
|
151 |
Исследование |
135 |
126 |
115 |
140 |
121 |
112 |
130 |
Требуется провести статистический анализ этих данных.
Решение
Для проведения статистического анализа, прежде всего, необходимо ввести данные в рабочую таблицу. Открываем новую рабочую таблицу. Вводим в ячейку А1 слово «Контроль». Затем в ячейки А2:А8 — соответствующие значения ЧСС. Аналогично в ячейки В1:В8 вводим значения ЧСС исследуемой группы.
Отметим, что рассматриваемые группы больных со статистической точки зрения являются выборками.
Выборка — группа элементов, выбранная для исследования из всей совокупности элементов. Задача выборочного метода состоит в том, чтобы сделать правильные выводы относительно всего собрания объектов, их совокупности. Например, врач делает заключения о составе крови пациента на основе анализа ее нескольких капель.
При статистическом анализе, прежде всего, необходимо определить характеристики выборки, и важнейшей является среднее значение.
Среднее значение (Хс, М) — центр выборки, вокруг которого группируются элементы выборки.
Для определения среднего значения в контрольной группе необходимо установить табличный курсор в свободную ячейку (А9). На панели инструментов нажать кнопку Вставка функции. В появившемся диалоговом окнеМастер функций выбрать категорию Статистические и функцию СРЗНАЧ, после чего нажать кнопку ОК. Появившееся диалоговое окно СРЗНАЧ за серое поле мышью отодвинуть вправо на 1—2 см от данных (при нажатой левой кнопке). Указателем мыши ввести диапазон данных контрольной группы для определения среднего значения (А2 : А8). Нажать кнопку ОК. В ячейке А9 появится среднее значение выборки — 145,714.
В качестве упражнения требуется в ячейке В9 определить среднее значение ЧСС для исследуемой выборки.
Упражнение 1
Табличный курсор установить в ячейку В9. На панели инструментов нажать кнопку Вставка функции (ƒх). В появившемся диалоговом окне выбрать категорию Статистические и функцию СРЗНАЧ, после чего нажать кнопку ОК.
Появившееся диалоговое окно СРЗНАЧ за серое поле Мышью отодвинуть вправо на 1—2 см от данных (при нажатой левой кнопке). Указателем мыши ввести диапазон данных для определения среднего значения (В2:В8). Нажать кнопку ОК. В ячейке В9 появится среднее значение выборки — 125,571. Следующей по важности характеристикой выборки является мера разброса элементов выборки от среднего значения. Такой мерой является среднее квадратичное или стандартное отклонение.
Стандартное отклонение (среднее квадратическое отклонение) — параметр, характеризующий степень разброса элементов выборки относительно среднего значения. Чем больше среднее квадратическое отклонение, тем дальше отклоняются значения элементов выборки от среднего значения. Стандартное отклонение обычно обозначается буквой σ (сигма).
Для определения стандартного отклонения в контрольной группе необходимо установить табличный курсор в свободную ячейку (А10). На панели инструментов нажать кнопку Вставка функции.
В появившемся диалоговом окне Мастер функций выбрать категорию Статистические и функцию СТАНДОТКЛОн, после чего нажать кнопку ОК. Появившееся диалоговое окно СТАНДотклон за серое поле мышью отодвинуть вправо на 1—2 см от данных (при нажатой левой кнопке). Указателем мыши ввести диапазон данных контрольной группы для определения стандартного отклонения (А2:А8). Нажать кнопку ОК. В ячейке А10 появится стандартное отклонение выборки — 12, 29В. Существует правило, согласно которому при отсутствии артефактов данные должны лежать в диапазоне М (в примере 145,7+/-36,9)
В качестве упражнения требуется в ячейке В10 определить стандартное отклонение ЧСС для исследуемой выборки.
Упражнение 2
Табличный курсор установить в ячейку В1О. На панели инструментов нажать кнопку Вставка функции. В появившемся диалоговом окне выбрать категорию Статистические и функцию СТАНДОТКЛОН, после чего нажать кнопку ОК.
Появившееся диалоговое окно СТАНДОТКЛОН за серое поле мышью отодвинуть вправо на 1 —2 см от данных (при нажатой левой кнопке). Указателем мыши ввести диапазон данных для определения стандартного отклонения (В2:В8). Нажать кнопку ОК. В ячейке В10 появится стандартное отклонение выборки — 10,277