1. Відкриті дослідження.

- вид клінічних досліджень в якому і лікар, і пацієнт знають, який препарат приймає пацієнт, їм відомо, які саме чинники вивчаються, хто є суб'єктом експерименту, а хто відноситься до членів контрольної групи і т.д.

2. Сліпий метод та 4 рівня його реалізації. – вид клінічних досліджень в якому обстежувані не знають хто отримав препарат а хто плацебо.

4 рівні:

• - той хто розподіляє по групах, не знає кому що буде призначено.

• - пацієнти не знають хто саме отримає препарат.

• - лікарі які проводять спостереження не знають хто саме отримав препарат.

• - той, хто обробляє результати дослідження не знає яка група куди належить.

3. Поняття плацебо. Плацебо – це лікарська форма яка не відрізняється від досліджуваного предмету за зовнішнім виглядом, смаком та запахом, але яка не здійснює специфічної дії.

4. Дослідження "до - після".

досліджується один об'єкт, але в різних станах: до введення контрольованої змінної і після її введення.

5. Ефект Готорна.

Обстежувані, які беруть участь в експерименті, відчувають до себе підвищену увагу, усвідомлюючи, що вони є предметом спеціального інтересу, люди підсвідомо змінюють свою поведінку не залежно від характеру лікування або його намагаючись показати наявність / відсутність ефекту.

6. Парадокс Сімпсона – це ефект або таке явище в статистиці, коли при наявності 2 груп даних, в кожних з яких є однаково направлена залежність при об’єднанні цих груп направлення залежності змінюються на протилежне.

7. Статистична гіпотеза.

На основі проведеного дослідження формується основне припущення -статистична гіпотеза - припущення відносно параметрів або форми розподілу генеральної сукупності, яке перевіряється на основі даних вибіркового спостереження. Позначається гіпотеза літерою Н

В ході перевірки статистичної гіпотези необхідно встановити, чи узгоджуються дані спостереження з висунутою гіпотезою, чи можна відмінності між гіпотезою і результатами дослідження віднести до випадкових або ж ці відмінності зумовлені впливом яких-небудь факторів.

Найбільш часто перевіряється припущення про те, що отримана за вибіркою величина незначно відрізняється від гіпотетичної (теоретично припустимої) або встановленої величини в генеральній сукупності. Для перевірки цього положення висувається гіпотеза про те, що істинна різниця між фактичними і гіпотетичними показниками дорівнює нулю. В зв'язку з цим гіпотезу, що перевіряється, називають нульовою і позначають Н0. Нульову гіпотезу ще називають основною або робочою гіпотезою.

У кожному випадку нульовій гіпотезі протиставляється альтернативна (конкуруюча) гіпотеза (Н1), яка заперечує нульовій гіпотезі. Вирішуються за допомогою перевірки статистичних гіпотез.

8. Рівень значущості та довірча ймовірність статистичної гіпотези.

Рівень значущості – відсоток тих подій які заперечують даній гіпотезі.

Довірча ймовірність – відсоток тих подій які підтверджують дану гіпотезу.

9. Помилки І-го та ІІ-го роду.

α- помилка (1-го роду) – відкинути Но коли вона вірна (відмінностей немає, а говорити що є).

р≤0.05 – відкидаємо Но і приймаємо Н1 (відмінності є).

Рівень значущості (р) – відсоток тих подій які заперечують даній гіпотезі.

β – помилка (2-го роду) – прийняти Но коли вона є помилковою (є відмінності, а говорити, що їх немає)

• Пов’язана з потужністю критеріїв та n (кількість)

10. Методи формування контрольних груп: продольні, проспективні, історичні.

Продольні - називають дослідження , в яких виділяється група людей , за якими протягом деякого часу спостерігають і повторно , хоча б один раз, оцінюють їх стан.

• варіант описового дослідження, яке проводиться в певний момент часу, з метою оцінки розповсюдження захворювання, результату захворювання тощо.

Проспективне дослідження - таке дослідження в якому група хворих спеціально формується для дослідження і цілеспрямовано досліджується.

Найбільш складними є популяційні проспективні (когортні) дослідження – пацієнт відслідковується у часі. Для такого дослідження вибирають і потім відстежують велику вибірку з популяції. В ході спостереження фіксують зміни, зазвичай - виникнення нових захворювань , їх розвиток і ускладнення.

Когорта – група осіб, які з самого початку поєднані будь-якою спільною ознакою, який спостерігають впродовж визначеного часу, щоб прослідкувати, що буде відбуватись в подальшому.

• Інсиденс – дослідження захворюваності – основний спосіб оцінки є реєстрація нових випадків захворюваності впродовж визначеного часу.

• Ретроспективні дослідження – когорт визначається вже по зібраному матеріалі (архіви)

Історичні - дослідження можуть бути виконано шляхом аналізу наявних даних в історіях хвороби чи інших документах .

11. Недолікі продольних, проспективни та історичних методів формування контрольних груп.

Когортне дослідження включає тих пацієнтів, що мають захворювання. Дослідники намагаються відтворити ті фактори, що на них впливають, але ті, хто мав такі фактори, але не захворів, не включаються в дослідження

Буває що є наслідок, але немає фактору впливу

З часом відбувається втрата членів когорти

З часом змінюється статус дії фактору

12. Параметричні методи порівняння двох кількісних вибірок: критерії Ст’юдента та Левена для незалежних і зв’язаних вибірок.

Ст’юдента зв'язаний (парний) t - критерій, що застосовують для порівняння показників двох груп, між елементами яких існує специфічний зв'язок. Це означає, що кожному елементу першої групи відповідає елемент другої групи, схожий на нього за певним параметром, що цікавить дослідника. Найчастіше порівнюють параметри одних і тих самих осіб до і після певної події або дії (наприклад, у процесі проведення лонгітюдного дослідження або формувального експерименту). Тому цей критерій використовують для порівняння показників одних і тих самих осіб до і після обстеження, експерименту або закінчення певного часу.

Левена використовується для оцінки рівності дисперсій двох вибірок Вважається , що критерій \ менш чутливий до відхилень від нормальності . більш стійкий критерій

13. Непараметричні методи порівняння двох кількісних вибірок: критерії Манна-Вітні, Вальда-Вольфовица і Колмогорова-Смірнова для незалежних вибірок.

Манн-вітні-це найвідоміший і найпоширеніший тест непараметричного порівняння двох незалежних вибірок . Він заснований на використанні однієї загальної послідовності значень обох вибірок. Цей метод визначає , чи достатньо мала зона перехрещуються значень між двома рядами ( ранжируваною поруч значень параметра в першій вибірці і таким же в другій вибірці ) . Чим менше значення критерію , тим імовірніше , що відмінності між значеннями параметра в вибірках достовірні .

критерій Вальда - Вольфовица використовується для перевірки гіпотези H0. Значення обох груп шикуються в єдину послідовність за рангом. Потім проводиться підрахунок кількості змін ознаки групи, за допомогою якого можна знайти кількість безперервних послідовностей. Якщо з'являються однакові значення (рангові зв'язки),то виводяться значення мінімального і максимального числа можливих безперервних послідовностей. Виходячи з кількості безперервних послідовностей, можна знайти ймовірність помилки р. Даний тест не придатний для змінних з малим числом категорій, так як в цьому випадку дуже сильно зростає кількість рангових зв'язків.

Класичний критерій Колмогорова - Смирнова призначений для перевірки простих гіпотез про належність аналізованої вибірки деякого повністю відомому закону розподілу .

14. Непараметричні методи порівняння двох кількісних вибірок: критерії знаків та Вілкоксона для зв’язаних вибірок.

Критерій знаків - використовується при перевірці нульової гіпотези про рівність медіан двох безперервно розподілених випадкових величин . Критерій застосовується для пари зв'язаних вибірок . Це непараметричний критерій , тобто він не використовує ніяких даних про характер розподілу , і може застосовуватися в широкому спектрі ситуацій ,однак при цьому він може мати меншу потужність , ніж більш спеціалізовані критерії . Застосовують у тих випадках, коли порівнювані вибірки однакового розміру природним образом розбиваються па пари (зв'язані вибірки). Наприклад, показники тих самих хворих до прийому препарату і після.

Критерій Уилкоксона ( Вілкоксона ) для зв'язкових вибірок - непараметричний статистичний критерій , застосовується для оцінки відмінностей між двома залежними вибірками , взятими із закону розподілу , відмінного від нормального , або виміряний з використанням порядкової шкали. Критерій є рангових ,тому він інваріантний по відношенню до будь-якого монотонного перетворення шкали вимірювання.

15. Проблема множинного порівняння.

Множинні порівняння виникають, коли необхідно на одній і тій же вибірці паралельно перевірити ряд статистичних гіпотез .

Наприклад, критерій Стьюдента та Левена може бути використаний для перевірки гіпотези про відмінність середніх тільки для парних груп. Якщо план дослідження більшого числа груп, абсолютно неприпустимо просто порівнювати їх попарно. Для коректного вирішення цього завдання можна скористатися , поправкою Бонфероні.

Щоб дізнатись, яка саме група відрізнялася від інших це дозволяють зробити методи множинного порівняння, які в свою чергу бувають параметричні і непараметричні .

Ці методи дають можливість провести множинні порівняння так , щоб ймовірність хоча б одного невірного висновку залишалася на обраному рівні значущості ,наприклад , 5 % .

Серед параметричних критеріїв :

• критерій Стьюдента для множинних порівнянь

• критерій Ньюмана - Кейлса

• критерій Тьюки

• критерій Шеффе

• критерій Даннет

Серед непараметричних :

• критерій Краскела - Уолліса

• медіанний критерій

15. Поправка Бонферроні.

Поправка Бонферроні вводиться для корективи та точності множинного порівняння, використовується якщо є більше 3-х груп порівняння. Проте ця поправка не дає повного захисту від неправильних висновків вже при порівнянні 30 і більше змінних.

15. Дисперсійний аналіз.

Дисперсійний аналіз (ANOVA) являє собою статистичний метод аналізу результатів, які залежать від якісних ознак.

В основі дисперсійного аналізу лежить припущення про те , що одні змінні можуть розглядатися як причини (фактори, незалежні змінні), а інші як наслідки (залежні змінні). Незалежні змінні називають іноді регульованими чинниками саме тому, що в експерименті дослідник має можливість варіювати ними і аналізувати отриманий результат .

Основною метою дисперсійного аналізу є дослідження значущості відмінностей між середніми за допомогою порівняння (аналізу) дисперсій. Поділ загальної дисперсії на кілька джерел , дозволяє порівняти дисперсію ,викликану відмінностями між групами , з дисперсією , викликаної внутрішньогрупової мінливістю.

За допомогою дисперсійного аналізу досліджують вплив однієї або декількох незалежних змінних (факторів) на одну залежну змінну (однофакторний аналіз) або на декілька залежних змінних (багатфакторний аналіз).

Однофакторний дисперсійний аналіз використовується у тих випадках, коли є в розпорядженні три або більше незалежних вибірок, отриманих з однієї генеральної сукупності шляхом зміни якого-небудь фактора, для якого, з якихось причин, немає кількісних вимірів.

Багатофакторний аналіз дозволяє перевірити вплив декількох факторів на залежну змінну.

Методи: Однофакторна параметрична модель: метод Шеффе .

Однофакторна непараметрична модель: критерій Крускала - Уолліса

Двухфакторная непараметрична модель : критерій Фрідмана