Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Исправленный вариант математика.doc
Скачиваний:
19
Добавлен:
09.11.2019
Размер:
13.23 Mб
Скачать

§6. Проверка гипотез. Критерии значимости

Очень часто перед исследователем встает задача, выяснить, являются ли различия между средними арифметическими двух выборок EMBED Equation.3 достоверными или случайными (недостоверными), т.е. относятся ли эти выборки к двум разным генеральным совокупностям или к одной и той же (например, достоверны ли различия показателей физического развития детей двух соседних районов, достоверно ли улучшение физиологических показателей у больных при применении нового метода лечения и т.д.).

В этом случае для анализа используется так называемый t-тест, или t-критерий Стьюдента, который называют еще критерием достоверности, или критерием значимости.

В рассматриваемом нами случае t-критерий можно рассчитать как

EMBED Equation.3 EMBED Equation.3 EMBED Equation.3 ,

где EMBED Equation.3 - ошибка разности.

Полученное значение t-критерия сравнивают с табличными значениями EMBED Equation.3 . Определяют, какой вероятности при данном объеме изучаемых выборок соответствует полученное значение t. Например, если сравниваются большие выборки и t равно или больше 2, то это значит, что вероятность различий средних арифметических двух сравниваемых выборок равна 0,95 и более. При медико-биологических исследованиях различия с такой вероятностью считаются достоверными. Если t меньше 2, то это означает, что различий действительно нет, или число наблюдений недостаточно, а наблюдаемая разница случайна.

§ 7. Элементы корреляционного и регрессионного анализа

Взаимосвязь между различными параметрами, признаками, присущими живому организму, является объектом пристального внимания врача. Анализ этих взаимосвязей, постоянно меняющихся в процессе жизнедеятельности, – один из основных этапов в клиническом изучении течения заболевания и выздоровления, определении прогноза заболевания.

7.1. Характер взаимосвязи между признаками

Все многообразие связей между отдельными признаками, свойствами явлений или параметрами функционирующего объекта можно разделить на две основные группы: функциональные и статистические.

Зависимость, при которой одному и тому же числовому значению первого признака EMBED Equation.3 соответствует только одно числовое значение второго признака EMBED Equation.3 , называется функциональной. Т.е. можно записать, что EMBED Equation.3 . Примером может служить закон Ома, который устанавливает прямо пропорциональную зависимости между напряжением и током.

В живой природе такая однозначная четкая взаимосвязь встречается редко. Чаще проявляется взаимосвязь, при которой одному и тому же числовому значению первого признака соответствует несколько (ряд) случайных значений другого признака. Такая взаимосвязь называется корреляционной связью (от лат. сorrelatio – соотношение, связь). Простейшим примером может служить наблюдение: при данном росте человек может иметь различный вес.

Существуют несколько видов выражения корреляционной взаимосвязи.

Если признаки выражены количественными (числовыми) характеристиками, то используют коэффициент парной и ранговой корреляции, корреляционное отношение, коэффициент множественной и частной корреляции, коэффициент множественной детерминации.

Связь между признаками, изменения которых носит качественный характер (гиперпигментация кожи, увеличенная и плотная печень и т.п.) изучают используя коэффициент качественной альтернативной корреляции (тертрахорического показателя), критерия 2, показателя сопряженности Пирсона и Чупрова и др. Имеются методы и для оценки качественно–количественной корреляции (у одного признака изменяется числовое значение, а у другого – качественный показатель (например, при стенокардии: повышение артериального давления и бледность покровов).