15. Когортні дослідження.

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.

• Дослідження інсиденса – дослідження захворюваності – основний спосіб реєстрації оцінки є реєстрація нових випадків захворюваності впродовж певного часу.

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

15. Порівняння груп за якісною ознакою. Таблиці спряження. Критерій , -критерій, критерії Фішера і МакНемара.

Порівняння груп за якісною ознакою. t-критерій Стьюдента, χ2-критерій (коли дані номінальні, незалежні змінні, нічого не вимагає від розподілу) Фішера (для малих вибірок, коли очікувані частоти менше 5, сила зв’язку між ознаками - двостороння), поправка Йетса (на неперервність; коли n менше 10, очікувані частоти ≥5, 20%; використовується тільки для незалежних змінних)

Таблиця спряженості - засіб представлення спільного розподілу двох змінних, призначене для дослідження зв'язку між ними. Таблиця спряженості є найбільш універсальним засобом вивчення статистичних зв'язків, так як в ній можуть бути представлені змінні з будь-яким рівнем вимірювання. У таблицях спряженості можуть бути представлені як абсолютні , так і відносні частоти. Таблиці використовуються для перевірки гіпотези про наявність зв'язку між двома ознаками(Критерій " хі-квадрат"), а також для вимірювання тісноти зв'язку (Коефіцієнт фі, Коефіцієнт Крамера)

F-тестом або критерієм Фішера (F-критерієм, φ*-критерієм) Цей тест являє собою розширення тесту Уилкоксона для випадку наявності більш ніж двох залежних вибірок . Він ґрунтується на рангових послідовності , які будуються для значень всіх змінних що беруть участь в тесті .

Статистика тесту так чи інакше зводиться до відношення вибіркових дисперсій (сум квадратів, ділених на «ступеня свободи»). Щоб статистика мала розподіл Фішера, необхідно, щоб чисельник і знаменник були незалежними випадковими величинами і відповідні суми квадратів мали розподіл Хі квадрат. Для цього потрібно, щоб дані мали нормальний розподіл. Крім того, передбачається, що дисперсія випадкових величин, квадрати яких підсумовуються, однакова.

Є критерій Фішера та точний критерій Фішера ,

Критерій Фішера може бути 1 і 2 сторонній

1. сторонній – це беремо, щось більше або щось менше розподілу.

2. сторонній – це беремо з 2-х сторін ( для маленьких вибірок)

Якщо дані зв’язані існує критерій МакНемара – для оцінки результатів двократних вимірів одних і тих самих обстежуваних. Тільки коли у нас дві послідовності. Ті хто приймають участь не повинні спілкуватись.

Тест хі-квадрат за методом МакНемара ( McNemar )

Даний тест застосовується виключно при наявності дихотомічних змінних . При цьому для двох залежних змінних з'ясовується , чи відбуваються які-небудь зміни в структурі розподілу їх значень . У більшості спостережень порівняння проводиться з урахуванням тимчасового чинника за схемою " до - після " .