- •Вниманию авторов! Требования к оформлению пособия.
- •Тема 1. Введение в биостатистику. Типы данных.
- •Номинальные переменные
- •Порядковые переменные
- •Количественные данные. Интервальные переменные
- •Задача-эталон
- •Решение
- •План исследования
- •Тема 2. Варияционный ряд. Числовая характеристика дискретного статистического ряда. Средние величины. Полигон.
- •Задача-эталон
- •Тема 3. Дисперсия. Стандартное отклонение. Стандартная ошибка среднего. Доверительный интервал.
- •Задача-эталон
- •Тема 4. Интервальный статистический дискретный ряд распределения. Числовые характеристики интервального статистического ряда. Гистограмма.
- •График 1. Гистограмма
- •Задача-эталон
- •Тема 5. Нулевая гипотеза. Альтернативная гипотеза. Ошибки первого и второго рода.
- •Основные свойства гипотезы
- •Статистические гипотезы.
- •Обобщённая методика проверки статистических гипотез
- •Принятие неправильного решения
- •Задача-эталон
- •Решение
- •Тема 6. Нормальное распределение, характеристика, графическая проверка.
- •Значение
- •Нормальное распределение в природе и приложениях
- •Для оценки «крутизны» (островершинности) распределения пользуются характеристикой – эксцессом.
- •Проверка на нормальность(r-ч.0,06%)
- •Задача-эталон Критерии Колмогорова – Смирнова
- •Тема 8. Критерий Стюдента
- •Задача-эталон
- •Тема 9. Дисперсионный анализ
- •Задача-эталон
- •Тема 10. Отношение шансов. Относительный риск. Таблица сопряженности.
- •1. История разработки показателя отношения шансов
- •2. Для чего используется показатель отношения шансов?
- •3. Условия и ограничения применения отношения шансов
- •4. Как рассчитать отношение шансов?
- •5. Как интерпретировать значение отношения шансов?
- •Задача-эталон
- •1. История разработки показателя относительного риска
- •2. Для чего используется относительный риск?
- •3. Условия и ограничения применения относительного риска
- •4. Как рассчитать относительный риск?
- •5. Как интерпретировать значение относительного риска?
- •Задача-эталон
- •Тема 11. Критерий χ2 Пирсона.
- •1. История разработки критерия χ2
- •2. Для чего используется критерий χ2 Пирсона?
- •3. Условия и ограничения применения критерия хи-квадрат Пирсона
- •4. Как рассчитать критерий хи-квадрат Пирсона?
- •5. Как интерпретировать значение критерия хи-квадрат Пирсона?
- •6. Пример расчета критерия хи-квадрат Пирсона
- •Задача-эталон
- •Анализ таблицы сопряженности
- •Тема12. Корреляционный анализ
- •Задача-эталон
- •Задача-эталон
- •Тема 13. Анализ выживаемости.
- •Задача-эталон
Задача-эталон
Измерение пульса 15 больных, после определенной процедуры.
х |
60 |
65 |
68 |
70 |
72 |
75 |
78 |
80 |
m |
1 |
1 |
2 |
5 |
3 |
1 |
1 |
1 |
∑ m = n =15
X
в
=
Измерение пульса у 15 больных контрольной группы
У |
60 |
65 |
68 |
70 |
72 |
75 |
78 |
80 |
m |
1 |
1 |
5 |
3 |
2 |
1 |
1 |
1 |
∑ m = n =15
У
в
=
Оценка дисперсии
tэкс=
tкр
tэкс>tкр= Н0 гипотезу отвергаем
Тема 9. Дисперсионный анализ
Для сравнения генеральных средних (более двух) нескольких нормально распределенных совокупностей с одинаковыми дисперсиями по результатам наблюдений применяется дисперсионный анализ.
Дисперсионный анализ –это статистический метод оценки связи между факторным и результативным признаками в различных группах . Эти группы формируются случайным образом, основанные на определении различий (разнообразия) значений признаков.В основе дисперсионного анализа лежит анализ отклонений всех единиц исследуемой совокупности от среднего арифметического. Мерой отклонения берется дисперсия.
При проведении однофакторного дисперсионного анализа рекомендуется (необходимое условие применения);
-нормальность распределения анализируемых групп или соответствие выборочных групп генеральным совокупностям с нормальным распределением;
-независимость (не связанность) распределения наблюдений в группах;
-наличие частоты (повторность) наблюдений.
В зависимости от количества изучаемых факторов различают однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ.
Однофакторный дисперсионный анализ изучает действие некоторого фактора А, имеющий L постоянных уровней на нормально распределенную величину Х. В основе однофакторного дисперсионного анализа лежит тесная связь между различием в групповых средних Х и соотношения между двумя видами дисперсии. Общая дисперсия = остаточный(внутригрупповая) + факторный(межгрупповая).
Doбщ. = Dфакт + D ост.,
Doбщ. - общая дисперсия наблюдаемых значений (вариант), характеризуется разбросом вариант от общего среднего. Измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Общее разнообразие складывается из межгруппового и внутригруппового;
Dфакт - факторная (межгрупповая) дисперсия, характеризуется различием средних в каждой группе и зависит от влияния исследуемого фактора, по которому дифференцируется каждая группа. Например, в группах различных по этиологическому фактору клинического течения пневмонии средний уровень проведенного койко-дня неодинаков — наблюдается межгрупповое разнообразие.
D ост. - остаточная (внутригрупповая) дисперсия, которая характеризует рассеяние вариант внутри групп. Отражает случайную вариацию, т.е. часть вариации, происходящую под влиянием неуточненных факторов и не зависящую от признака — фактора, положенного в основание группировки. Вариация изучаемого признака зависит от силы влияния каких-то неучтенных случайных факторов, как от организованных (заданных исследователем), так и от случайных (неизвестных) факторов.
Факторная дисперсия характеризует влияние фактора А, на величину Х, остаточная - влияние случайных причин.Если значение факторной дисперсии существенно выше значения остаточной дисперсии то считается фактор оказывае влияние на результативный признак.
Двухфакторный дисперсионный анализ – влияние двух одновременно действующих факторов А и В на формирование значении нормально распределенной случайной величины Х.
