Соөж. биостат основа. Основы биостатистики. Выборочный метод
 Скачать 23.15 Kb.
|
|
Основы биостатистики. Выборочный метод. 1. Статистика - это общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи их с качественной стороной. В статистике свойство объектов или явлений, которое может быть наблюдаемо или измерено, называется признаком. Статистика, изучающая вопросы, связанные с биологией, медициной, фармацией, гигиеной и здравоохранением, называется биостатистикой. Роль биостатистики в практической и научной работе врача, медсестры, фармацевта велика. Биостатистика применяет различные методы: сбор данных, их обобщение, анализ и подведение итогов, основанных на полученных наблюдениях. Статистический анализ помогает добывать информацию из данных и оценивать качество этой информации. Задачи биостатистики: · количественное представление биологических фактов (измерение) – это выражение свойства отдельного биологического объекта в виде числа, варианты или значения переменной; · обобщенное описание множества фактов (статистическое оценивание) – это расчет показателей и параметров, которые полноценно характеризуют свойства множества однотипных объектов или выборки; · поиск закономерностей (проверка статистических гипотез) – это доказательство неслучайности отличий между сравниваемыми совокупностями, объектами, зависимости их характеристик от внешних или внутренних причин. 2. Первым этапом при проведении любого статистического исследования является сбор данных об анализируемом объекте или процессе в виде конкретных значений переменных. Сбором статистических данных называется процесс получения информации об элементах исследуемой совокупности и их свойствах. Эти данные являются предметом статистической обработки и анализа. Вторым этапом является анализ типов данных. Типы данных: количественные, качественные и даты (рисунок 1.1). Рисунок 1.1. Классификация типов данных Основные типы данных делятся на количественные и качественные. Количественные данные в свою очередь подразделяются на дискретные (прерывные) и непрерывные. Дискретные данные – количественные данные, которые представлены только в виде целого числа, т.е. не могут иметь дробную часть. Например: количество детей. Непрерывные данные – это данные, которые получают при измерении на непрерывной шкале, т.е. теоретически они могут иметь дробную часть. Например: масса тела, рост, артериальное давление и т.д. Непрерывные данные бывают интервальными и относительными. Интервальные данные – вид непрерывных данных, которые измеряются в абсолютных величинах, имеющих физический смысл. Относительные данные – вид непрерывных данных, отражающих долю изменения (увеличения или уменьшения) значения признака по отношению к исходному (или к какому-либо другому) значению этого признака. Эти данные являются безразмерными величинами или выражаются в процентах. Качественные данные – подразделяются на номинальные и порядковые. Номинальные данные – вид качественных данных, которые отражают условные коды неизмеряемых категорий (коды диагноза). Порядковые данные - вид качественных данных, которые отражают условную степень выраженности какого-либо признака (стадии онкологических заболеваний, степени сердечной недостаточности). Их основное отличие от дискретных количественных данных заключается в отсутствии пропорциональной шкалы для измерения выраженности признака. Бинарные (дихотомические) данные - особо выделяемый вид качественных данных. Признак такого типа имеет лишь два возможных значения (пол, наличие или отсутствие какого-либо заболевания). Особым видом данных являются даты. Поскольку в ряде случаев бывает необходимо произвести с ними некоторые арифметические действия (вычисление абсолютного периода времени между двумя событиями по датам этих событий). Иногда выделяют также некоторые особые подтипы данных, являющиеся частными случаями вышеперечисленных типов: ранги, очки, визуальные аналоговые шкалы, цензурированные данные. Перед тем как проводить угубленный статистический анализ, важно провести предварительный анализ данных. На этом этапе для сжатия и систематизации набора данных используют графические методы. Это позволяет оценить особенности набора данных и выявить аномалии, т.е. выбрать для дальнейшого анализа подходящие статистические методы. Дискретные данные могут быть представлены в виде таблицы, столбиковой диаграммы, пиктограммы, круговой диаграммы, точечного рисунка. Непрерывные данные могут быть представлены в виде группированной выборки, гистограммы, диаграммы «стебель с листьями» или «ящик с усами», кривой Лоренца и т.д. Смешанные данные могут быть представлены в виде диаграммы рассеяния. Графические методы представления данных. График, в котором статистические данные изображаются различными геометрическими фигурами, называется диаграммой. Виды наиболее часто используемых диаграмм: · Диаграммы, изображающие динамику явления, выраженного в показателях интенсивности, соотношения, наглядности, средних или абсолютных величинах, называются линейными (рисунок 1.2). Рисунок 1.2. Линейные диаграммы (график) · Вид линейной диаграммы, применяемой для изображения динамики явления за замкнутый цикл времени (сутки, неделя, месяц, год), называется радиальной (рисунок 1.3). Рисунок 1.3. Радиальные диаграммы · Диаграммы, изображающие динамику или статику явления в соответствии с избранным масштабом, называются столбиковыми (рисунок 1.4). Рисунок 1.4. Столбиковые диаграммы · Диаграммы, изображающие структуру явления, выраженного экстенсивными показателями, и представляющие собой прямоугольник, в котором цветом выделены составляющие его части в соответствии с их удельным весом, называются внутристолбиковыми (рисунок 1.5). Рисунок 1.5. Внутристолбиковая диаграмма График, который представляет собой смесь диаграммы и таблицы, эффективен для отображения данных по увеличению порядка величины, называется графиком «стебель и листья» (рисунок 1.6).
Рисунок 1.6. График «стебель и листья» График, который представляет собой прямоугольник, где две параллельных стороны соответствуют верхнему и нижнему квартилям данных, а линии, начинающиеся в конце прямоугольника, показывают минимальные и максимальные значения, называется график «ящик с усами» (рисунок 1.7). Рисунок 1.7. График «ящик с усами» 3. Измерение – это процедура сравнения объектов по определенным показателям или характеристикам (признакам, атрибутам). Шкала – необходимый, обязательный элемент измерительной процедуры. Основные типы измерительных шкал, применяемые в медико-биологических исследованиях: · номинальная или шкала наименований используетя для классификации свойств объекта, присвоения им числовых, буквенных и иных символьных характеристик (пол, национальность, цвет глаз, цвет волос, диагноз и т.д.); · порядковая или ранговая – упорядочивает значения признака (шкала стадий гипертонической болезни по Мясникову, шкала степеней сердечной недостаточности по Стражеско-Василенко-Лангу, шкала степени выраженности коронарной недостаточности по Фогельсону и др.); · интервальная – показывает «размах» отдельных измерений признака (время, шкала температур, тестовые баллы); · шкала отношений – выявляет соотношение измеренных значений признака (рост, вес, время реакции, количество выполненных заданий теста). 4. Статистическая совокупность – совокупность однородных по какому-либо признаку объектов, ограниченных пространством и временем (число детей, родившихся в стране в течение определенного года; число жителей одного города; число больных онкозаболеваниями в данной стране и т.д.). При медико-биологических, клинических, фармацевтических и других исследованиях в распоряжении исследователя практически никогда нет полной группы объектов, т.е. невозможно провести сплошное наблюдение, поэтому для исследования используют выборочный метод. Выборочный метод – метод статистического обследования, при котором из статистической совокупности выбирают ограниченное число объектов и их подвергают изучению. Выборочный метод находит широкое применение в медицине, биологии, здравоохранении и фармации. Например: нет возможности обследовать всех больных с определенной патологией, поэтому обследуют их некоторое число; нет возможности проверить все лекарственные препараты на соответствие стандарту, поэтому проводят их выборочный контроль и т.д. Генеральная статистическая совокупность - это совокупность, которая состоит из бесконечно большого числа элементов. Например: все больные с данной патологией; все жители данной территории и т.д. Выборочная совокупность (выборка) - это совокупность, которая состоит из части выбранных элементов наблюдения, способных охарактеризовать всю генеральную совокупность. Объем совокупности- это общее число элементов наблюдения. Объем генеральной совокупности обозначается «N», объем выборочной совокупности – «n». Если n≤30, то выборка считается малой. Элемент наблюдения - это каждый частный случай явления, которое изучается. Выборочный метод исследования является единственно возможным в случае бесконечной генеральной совокупности или в случае, когда исследование связано с уничтожением наблюдаемых объектов (например, проверка лекарственных препаратов). Кроме того, он позволяет существенно экономить затраты ресурсов. Недостатком этого метода является появление ошибок исследования, которые связаны с тем, что изучается только часть объекта. Главным свойством выборки является показательность(репрезентативность),т.е. ее свойство достаточно хорошо воспроизводить генеральную совокупность. Репрезентативность достигается, если объекты генеральной совокупности имеют одинаковую вероятностью попадания в выборку. Виды показательности: · качественная – это соответствие признаков элементов наблюдения в выборочной и генеральной совокупностях. · количественная- это достаточное число наблюдений. 5. Первым шагом систематизации материалов статистического наблюдения является определение статистического распределения выборки. Статистическое распределение выборки (или вариационный ряд) представляет собой таблицу, состоящую из двух столбцов (таблица 1.1). В первом столбце записываются значения варьирующего признака, называемые вариантами и обозначаемые «xi», а во втором столбце записываются числа, называемые частотами и обозначаемые «νi», показывающие сколько раз встречается каждый вариант. Таблица 1.1.
Варьирующие признаки могут иметь дискретный и непрерывный характер. Варианты признаков, которые являются целыми числами, называют дискретными. Например, число детей в семье, число пациентов, количество ампул в упаковке и т.д., Если варианты вариационного ряда выражены в виде дискретных величин, то такой вариационный ряд называют дискретным. Пример 1.1. В результате отдельных испытаний активности тетрациклина гидрохлорида были получены значения xi(в ED/мг): 925, 940, 760, 905, 995, 965, 940, 925, 940, 940, 905. Располагая значения активности и частоты в порядке возрастания, получим дискретный вариационный ряд (таблица 1.2): Таблица 1.2.
Дискретный вариационный ряд можно представить графически в виде многоугольника, называемого полигоном (рисунок 1.8).
|