Міністерство охорони здоров'я України

Львівський національний медичний університет

імені Данила Галицького

« Затверджено »

на методичній нараді

кафедри медичної інформатики

Завідувач кафедри

________________________

«___»_____________ 2015 р.

Методичні рекомендації

для самостійної роботи студентів

при підготовці до практичного заняття

Навчальна дисципліна	Медична інформатика
Модуль №1	Основи інформаційних технологій в системі охорони здоров’я. Обробка та аналіз медико-біологічних даних
Змістовий модуль №2	Медичні дані. Методологія обробки та аналізу інформації
Тема заняття 7:	Перевірка статистичних гіпотез. Кореляційний аналіз
Курс:	ІІ
Факультет:	Медичний, стоматологічний

Львів - 2015

Актуальність теми. В охороні здоров'я і клінічній медицині використовуються різні статистичні концепції для прийняття рішень у питаннях встановлення клінічного діагнозу, прогнозування можливих результатів здійснення тих або інших заходів у конкретній групі населення, прогнозування перебігу захворювання у окремого хворого, вибір індивідуального лікування хворого і т.д. Статистика знаходить повсякденне застосування в лабораторній практиці. Знання статистики стало важливим для розуміння і критичної оцінки повідомлень у медичних журналах. Отож, знання принципів статистики необхідне для планування, проведення і аналізу досліджень, які присвячені оцінці різних ситуацій і тенденцій в охороні здоров'я, а також для виконання наукових досліджень у всіх напрямках медично-біологічних наук.

Статистика- розділ математики, присвячений математичним методам систематизації, обробки й використання статистичних даних для наукових і практичних висновків.

Застосування статистики у медицині необхідне як на рівні співтовариств медиків, так і на рівні окремих пацієнтів. У медицині діагностують і лікують безліч пацієнтів, які відрізняються один від одного за своїми характеристиками, такими як маса тіла, вік, зріст, артеріальний тиск, рівень холестерину, імуноглобулінів і т.д. Значення показників, на підставі яких людину можна вважати здоровою, змінюються від одної особи до іншої. Немає двох абсолютно однакових пацієнтів, або двох груп осіб, проте рішення, які стосуються окремих хворих або груп населення, потрібно приймати, виходячи із досвіду, отриманого відносно інших хворих або груп популяцій з подібними біологічними і соціальними характеристиками. Зважаючи на існуючі відмінності ці рішення не можуть бути абсолютно точними - вони завжди зв'язані із деякою невизначеністю. У цьому і полягає ймовірнісна природа медицини.

Складнощі виникають при спробах узагальнити характеристики в групі хворих або популяційній групі; вирішити яке значення тієї або іншої характеристики буде ідеальним, нормальним, середнім і т.п.; зіставити дві групи хворих або дві групи популяцій по конкретній характеристиці. Для вирішення цих питань застосовують статистичні методи обробки даних.

Конкретні цілі заняття:

інтерпретувати:

• типи даних і шкали вимірювання;

• етапи статистичного аналізу даних;

• види розподілів;

• етапи перевірки гіпотез;

застосовувати:

• критерії перевірки гіпотез;

• основи теорії кореляційного та регресійного аналізу;

демонструвати:

• навички використання статистичних методів обробки медико-біологічних даних.

Базовий рівень підготовки

Назви попередніх дисциплін	Отримані навики
Елективний курс «Європейський стандарт комп'ютерної грамотності»	Володіти навичками роботи з програмним забезпеченням комп'ютера: вміти завантажувати електронні таблиці, вводити дані та формули, виконувати елементарні операції над табличними даними.

Перелік основних термінів, які повинен засвоїти студент при підготовці до заняття.

Термін	Визначення
Випадкова величина	Величина, яка в результаті експерименту, який може бути повторений при незмінних умовах велику кількість разів, може прийняти значення х1, х2,..., хп.
Закон розподілу випадкових величин	Функціональна залежність між значеннями випадкових величин та ймовірностями з якими вони приймають ці значення. Закон розподілу може бути заданий у вигляді таблиці, формули або графіка.
Функція розподілу	Це функція F(x), котра задає ймовірність того, що випадкова величина Х приймає у випробовуванні значення менше х: F(x)=Р(Х<х).
Статистичні гіпотези	Це припущення, котрі відносяться до виду розподілу випадкової величини або окремих його параметрів.
Рівень значущості	Ймовірність з якою може бути відхилена нульова гіпотеза, коли вона є вірною.
Довірча ймовірність	Ймовірність прийняття правильності рішення.
Критична область	Сукупність значень, при яких основна гіпотеза не приймається

Теоретичні питання до заняття.

- Випадкова величина.

- Закони розподілу випадкових величин.

- Вибірка. Вибіркові закони розподілу.

- Статистична оцінка параметрів розподілу.

- Статистичні гіпотези.

- Перевірка статистичних гіпотез про закон розподілу.