3. Выборочный метод наблюдения – основной метод научного исследования.

Множество мыслимых объектов изучаемого явления, называется генеральной совокупностью. Сплошное наблюдение всех объектов генеральной совокупности проводится редко, например, при ежедневной регистрации всех больных, обратившихся за медицинской помощью в поликлинику или ведении историй болезни на всех больных, находящихся на стационарном лечении. В научных целях чаще используют выборочный метод наблюдения, в котором наблюдается только часть объектов генеральной совокупности. Сущность выборочного метода состоит в том, чтобы по некоторой части генеральной совокупности (по выборке) выносить суждение о ее свойствах в целом.Часть объектов, отобранных из генеральной совокупности по определенным правилам, называется выборкой, или выборочной совокупностью.

Чтобы выводы, полученные в результате анализа выборки, адекватно отражали свойства генеральной совокупности, выборка должна быть репрезентативной (представительной). Такую выборку можно сформировать при соблюдении двух требований:

• случайностью отбора объектов однородной генеральной совокупности в выборку, когда каждый объект генеральной совокупности должен иметь одинаковую вероятность попадания в выборку;

• выборка должна иметь достаточную численность независимых наблюдений.

Число случаев наблюдений в выборке n называется объемом выборки. Выборочный метод наблюдения является основным при выполнении конкретных целей и задач исследования с применением различных методов многомерного статистического анализа.

Экспериментально установлено, что надежные результаты статистического анализа можно получить, если число случаев наблюдений n больше в 3 – 5 раз числа входных контролируемых факторов и выходных параметров. Достоверность БД определяет качество статистического анализа и, следовательно, выводов и рекомендаций по результатам исследований.

4. Задачи статистического описания переменных.

Для определения методов статистического анализа данных (БД) необходимо знать характер распределения и числовые характеристики всех переменных, входящих в матрицу наблюдений. Наилучшие результаты многомерного статистического анализа данных медико-биологических исследований получают тогда, когда распределение входных контролируемых факторов и параметров нормальное или близкое у нему.

Основными задачами статистического описания переменных являются:

• определение числовых характеристик переменных и оценка их точности и надежности;

• определение статистических рядов переменных и оценка их соответствия теоретическим законам распределения;

• оценка значимости различия показателей в независимых и связанных выборках.

По числовым характеристикам, таким, как среднее арифметическое значение, среднее квадратичное отклонение, средняя квадратичная ошибка среднего значения определяют доверительные интервалы, решаются задачи нормирования и оценивается значимость различий показателей в различных условиях.

Статистический ряд распределения дает представление о виде распределения показателя в диапазоне полученных наблюдений и является основой для оценки его соответствия с тем или иным теоретическим законам распределения. Графической иллюстрацией статистического ряда распределения является гистограмма и кумулятивная кривая.

Оценка значимости различия показателей в независимых и связанных выборках – одна из основных задач решаемых исследователями при сравнении методов профилактики, лечения различных заболеваний, состояния работоспособности членов трудовых коллективов в различных условиях и т.д.

Прикладной программный продукт MS EXCELпредставляет широкие возможности для полного статистического описания переменных БД.