Статистический+анализ

ФГБОУ ВО УГМУ Минздрава России Кафедра терапевтической стоматологии и пропедевтики стоматологических заболеваний

совокупность приемов и методов, направленных на то, чтобы проверить, насколько были верны предположения и гипотезы, а также ответить на

заданные вопросы.

КЛАСС СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Использование статистики в приложении к живому миру называют

«биометрией» или «биостатистикой».

Часто статистику сводят только к обработке экспериментальных данных, не обращая внимания на этап их получения. Статистические знания необходимы уже во время планирования эксперимента, чтобы полученные в ходе него показатели могли дать исследователю достоверную информацию.

Исследователь должен четко представлять себе, какого типа переменные будут в его работе.

Классы переменных

качественные

количественные

Какой диапазон может принимать переменная, зависит от шкалы измерений.

Основных шкалы:

1.номинальная;

2.ординальная;

3.интервальная;

4.рациональная (шкалу отношений).

Присутствуют лишь условные обозначения для описания некоторых классов объектов.

Пример, «пол» или «профессия пациента».

Подразумевает, что переменная будет принимать значения, количественные взаимоотношения между которыми определить невозможно.

Пример, невозможно установить математические отношения между мужским и женским полом. Условные числовые обозначения (женщины - 0, мужчины - 1, либо наоборот) даются абсолютно произвольно и предназначены только для компьютерной обработки.

• Номинальная шкала является качественной в чистом виде, отдельные категории в этой шкале выражают частотами (количество или доля наблюдений, проценты).

Предусматривает, что отдельные категории в ней могут выстраиваться по возрастанию или убыванию.

Вмедицинской статистике классическим примером

порядковой шкалы является градация степеней тяжести

заболевания. В данном случае мы можем выстроить

тяжесть по возрастанию, но все еще не имеем возможности задать количественные взаимоотношения,

т. е. дистанция между значениями, измеренными в

ординальной шкале, неизвестна или не имеет значения. Установить порядок следования значений переменной «степень тяжести» легко, но при этом невозможно определить, во сколько раз тяжелое состояние

отличается от состояния средней тяжести.

Ординальная шкала относится к полуколичественным

типам данных, и ее градации можно описывать как

частотами (как в качественной шкале), так и мерами центральных значений.

Имеет одну точку отсчета и только положительные значения.

Например, уровень глюкозы 10 ммоль/л - это в два раза большая концентрация по сравнению с 5 ммоль/л. Для температуры рациональной шкалой является шкала Кельвина, где есть абсолютный ноль (отсутствие тепла).

Количественная переменная может быть непрерывной, как в случае измерения температуры тела (это непрерывная интервальная шкала), или же дискретной, если мы считаем количество клеток крови или потомство лабораторных животных (это дискретная рациональная шкала).

«ПРОСТАЯ СЛУЧАЙНАЯ ВЫБОРКА».– генератор случайных чисел.

ИНТЕРВАЛЬНАЯ ВЫБОРКА. Если случайным образом выбрать начальную точку в выборочной рамке, а затем взять каждый второй, пятый или десятый объекты (в зависимости от того каких размеров группы требуются в исследовании), не является случайной, так как никогда не исключается вероятность периодических повторений данных в рамках выборочной рамки.

«СТРАТИФИЦИРОВАННОЙ ВЫБОРКИ», предполагает, что популяция состоит из нескольких различных групп и эту структуру следует воспроизвести в экспериментальной группе.

Например, если в популяции соотношение мужчин и женщин 30:70, тогда в стратифицированной выборке их соотношение должно быть таким же.

КЛАСТЕРНАЯ. Используется в случае, когда получение полной информации о выборочной рамке затруднено из-за ее размеров. Тогда выборка формируется из нескольких групп, входящих в популяцию.

КВОТНАЯ ВЫБОРКА- аналогична стратифицированной выборке, но здесь распределение объектов не соответствует таковому в популяции.