
- •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.
- •Полностью случайный отбор и его реализация при помощи таблиц случайных чисел.
- •Стратифицированный отбор при формировании выборок.
- •Систематический отбор при формировании выборок.
- •Группировка данных в вариационный ряд.
- •Способы графического изображения вариационного ряда: полигон (кривая) распределения, гистограмма.
- •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.
Полностью случайный отбор и его реализация при помощи таблиц случайных чисел.
При простой случайной выборке
1) формируют основу выборочного наблюдения, в которой каждому элементу присваивается уникальный идентификационный номер.
2) генерируются случайные числа, чтобы определить номера элементов, которые будут включены в выборку. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой, жребием или с помощью таблицы случайных чисел.
Формой группировки являются статистические таблицы
Простые (четырехпольные таблицы, применяемые по альтернативной группировке, когда одна группа вариант противопоставляется другой)
Сложные (многопольные таблицы, применяемые при изучении корреляционной зависимости и при выяснении причинно-следственных отношений между варьирующими признаками.
!Статистические таблицы имеют не только иллюстративное, но и аналитическое значение, позволяя обнаруживать связи между варьирующими признаками.
Стратифицированный отбор при формировании выборок.
Стратифицированная, расслоенная выборка – это процесс, состоящий из двух этапов, в котором совокупность сначала делится на подгруппы (слои, кластеры). Затем элементы случайным образом выбираются из каждого слоя. Элементы, относящиеся к одному слою, должны быть как можно более однородными, а относящиеся к разным слоям – наоборот, как можно более разнородными. Для стратификации можно использовать несколько переменных, но больше двух применяют редко. Количество слоев в расслоенной выборке должно быть не больше шести.
!используются все слои
Цель стратифицированной выборки – увеличение точности.
Систематический отбор при формировании выборок.
При проведении систематического отбора из основы выборочного наблюдения последовательно выбирают каждый i-й элемент. Интервал вы-борки i определяется как отношение объема совокупности N к объему выборки n, с округлением результата до ближайшего целого числа. (совокупность состоит из 100 тысяч элементов, а желательный объем вы-борки равен тысяче объектов. В этом случае интервал выборки i равен 100. Выбирается случайное число между 1 и 100. Если, например, это число равно 23, то выборка состоит из элементов 23, 123, 223, 323, 423, 523 и т.д.)
Группировка данных в вариационный ряд.
вариационный ряд – это ряд вариант (значений признака), расположенных в порядке возрастания (или убывания).
Способы графического изображения вариационного ряда: полигон (кривая) распределения, гистограмма.
Графики (гистограммы) дискретных (безынтервальных) рядов строятся с использованием таблицы частот.
расположить варианты выборки в порядке возрастания или убывания
подсчитать, сколько раз каждая из них встречается в выборке.
Безынтервальный вариационный ряд строится, когда исследуемый признак варьирует дискретно и слабо. В таких случаях, чаще всего, ширина интервала равна 1.
При построении графика (или гистограммы) по оси абсцисс откладывают значения вариант (хi), по оси ординат – их частоты (fi)==> гистограмма распределения частот. При соединении вершин перпендикуляров прямыми линиями получается геометрическая фигура в виде многоугольника — полигон распределения частот.
Линия, соединяющая вершины перпендикуляров — вариационная кривая или кривая распрделения частот вариационного ряда.
Откладывая по оси абсцисс частоты, а по оси ординат —значения классов с последующим соединением геометрических точек прямыми линиями—кумулятой, получают линейный график—огивой.