- •Биостат
- •Биологическая статистика как наука.
- •Значение биологической статистики в исследовательской работе и профессиональной подготовке специалистов-биологов.
- •Понятие о наименьшей выборочной единице (единице наблюдения) и данных в биологии.
- •Генеральная совокупность и выборка.
- •Количественные переменные: дискретные и непрерывные.
- •Ранговая шкала измерений в биометрии.
- •Производные переменные: пропорции, индексы.
- •Стратифицированный отбор при формировании выборок.
- •Систематический отбор при формировании выборок.
- •Группировка данных в вариационный ряд.
- •Способы графического изображения вариационного ряда: полигон (кривая) распределения, гистограмма.
- •Полностью случайный отбор и его реализация при помощи таблиц случайных чисел.
- •Теоретические распределения случайных величин и их свойства: биномиальное распределение, распределение Пуассона, нормальное распределение.
- •Коэффициенты асимметрии и эксцесса.
- •Меры разброса единиц совокупности: дисперсия и стандартное отклонение. Коэффициент вариации.
- •Структурные средние. Мода. Медиана. Квантили.
- •Расчет параметров описательной статистики при качественной изменчивости.
- •Оценка репрезентативности выборочных показателей при помощи стандартной ошибки.
- •Способы определения достаточного объема выборки.
- •Способы представления средних величин, мер разброса, стандартных ошибок и доверительных интервалов в научных публикациях.
- •Статистические критерии (тесты).
- •Вероятность справедливости нулевой гипотезы (уровень значимости).
- •Мощность статистического критерия (теста).
- •Понятие о параметрических и непараметрических критериях (тестах).
- •Способы трансформации данных для приведения их к нормальному распределению: логарифмирование, извлечение квадратного корня, угловое преобразование.
- •Назначение дисперсионного анализа (anova).
- •Нулевая гипотеза при дисперсионном анализе.
- •Понятие о многофакторном дисперсионном анализе.
- •39. Допущения дисперсионного анализа. Проверка нормальности распределения данных: визуальный анализ гистограммы распределения, тесты Колмогорова-Смирнова.
- •Непараметрические аналоги однофакторного дисперсионного анализа: тест Крускала-Уоллиса и тест Фридмана.
- •Сравнение двух групп. Тест Стьюдента как частный случай дисперсионного анализа.
- •Тест Стьюдента для парных измерений.
- •Использование доверительных интервалов для проверки гипотезы о равенстве двух средних.
- •Непараметрические аналоги критерия Стьюдента: тест Манна-Уитни, тест Уилкоксона, тест Уэлча.
- •Понятие о функциональной и корреляционной зависимостях.
- •Коэффициент корреляции Пирсона и оценка его статистической значимости.
- •Частная и множественная корреляции.
- •Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
- •Назначение регрессионного анализа.
- •Связь коэффициента регрессии с коэффициентом корреляции.
- •Статистическая значимость регрессии. Проверка нулевой гипотезы о равенстве коэффициента регрессии нулю.
- •Стандартные ошибки параметров регрессионного уравнения.
- •Коэффициент детерминации. Анализ остатков. Оценка величины остаточной дисперсии.
- •Понятие о многомерной совокупности и многомерном пространстве. Принцип «сворачивания» информации, заключенной в многомерных совокупностях.
- •60. Кластерный анализ и области его применения. Правила объединения объектов в кластеры. Графическое изображение результатов кластерного анализа.
- •61. Дискриминантный анализ и области его применения. Дискриминантное уравнение и его параметры.
- •62. Анализ главных компонент и области его применения. Принцип ортогональности главных компонент.
Генеральная совокупность и выборка.
Генеральная совокупность — совокупность объектов или наблюдений, все элементы которой подлежат изучению при статистическом анализе. Отобранная тем или иным способом часть генеральной совокупно-сти называется выборочной совокупностью или выборкой. Генеральная совокупность может быть конечной или бесконечной. Общую сумму членов генеральной совокупности называют ее объемом и обозначают буквой N.
Объем выборки (n), должен содержать не менее двух единиц. Выборочный метод (по определенной части генеральной совокупности судить о ее свойствах в целом.) Выборка должна быть достаточно представительной (представлять генеральную совокупность). Выборка должна быть репрезентативной (способом рандомизации или случайным отбором вариант из генеральной совокупности.) Если выборка не является репрезентативной, она—смещенной.
Способы отбора вариант:
повторный (по схеме «возвращения» учтенных единиц в генеральную совокупность.)
бесповторный (учтенные единицы не возвращаются; его обычно применяют в практике.)
По механизму отбора вариант из генеральной совокупности различают выборки:
• простую случайную;
• систематическую;
• стратифицированную;
• кластерную.
Количественные переменные: дискретные и непрерывные.
Признаки: на количественные (континуальные) и качественные (атрибутивные или категориальные).
Количественные поддаются непосредственному измерению или счету, имеют конкретные числовые значения.
непрерывными (мерными) (рост, вес, температура организма, содержание), варьируют непрерывно, их величина может принимать в определенных пределах между минимальным и максимальным показателем признака любые числовые значения.
дискретными (счетными). (количество яиц у птицы, лепестков у цветка, зерен в колосе, число глазков на клубне картофеля, пятен на надкрыльях жука) варьируют прерывисто или дискретно: их числовые значения выражаются только целыми числами.
Качественные признаки не поддаются непосредственному измерению или счету и учитываются по наличию их свойств у отдельных членов изучаемой группы. (пол, национальность человека, его имя, фамилия, цвет глаз, волос.)
типы:
порядковые (можно упорядочить, оценки или фамилии и имена (по возрастанию или убыванию).
Номинальные (нельзя упорядочить, национальность, пол.
Альтернативныме (если признаки можно противопоставить друг другу, женский – мужской, больной – здоровый.)
Ранговая шкала измерений в биометрии.
Для классификации признаков также пользуются шкалами, которые разделяют на метрические (если есть или может быть установлена единица измерения) и неметрические (если единицы измерения не могут быть установлены).
С. Стивенсом предложена классификация из 4 типов шкал измерения:
• номинативная, или номинальная, или шкала наименований;
• порядковая, или ранговая шкала;
• интервальная, или шкала равных интервалов;
• шкала равных отношений.
Ранговая шкала – это шкала, классифицирующая по принципу «больше – меньше». Классификационные ячейки в порядковой шкале образуют последовательность от ячейки «самое малое значение» к ячейке «самое большое значение» (или наоборот)— классами или рангами. Единица измерения в шкале порядка – расстояние в 1 класс или в 1 ранг, при этом расстояние между классами и рангами может быть разным.
Данные в такой шкале выстраивают (ранжируют), чаще всего, по возрастанию. Затем каждой варианте присваивается ранг (R) – порядковый номер того места, которое оно занимает в этом ряду. Одинаковым по величине вариантам присваивается один и тот же средний ранг, который находится как среднее арифметическое между такими вариантами.
Сумма всех присвоенных рангов для группы численностью n должна равняться:
