4.РУС. Основы научных навыков, 2020 тгму статистика Статистика

• Название: Основы научных навыков, 2020 тгму статистика Статистика
• Дата: 20.09.2022
• Размер: 1.39 Mb.
• Имя файла: 4.РУС.pptx
• Тип: Документы; #687853

Основы научных навыков, 2020 ТГМУ

Статистика

Статистика - сфера исследования, которая связана со сбором, организацией, суммированием и с анализом данных для полноценной разработки выводов.

Описательная описывает характеристики переменных

Заключительная используется для анализа данных исследований, их обработки и выводов исследований

Данные

Переменная - наблюдаемый показатель (или величина), который может иметь различные значения. Например, возраст является переменной величиной, который может изменяться в диапазоне от 0 до 120 лет.

Переменные

Переменные - данные, полученные из наблюдений, которые могут иметь различные значения (например, возраст пациента).

Количественные

Качественные, или категориальные

Количественная переменная

Измеряется и дает информацию о количестве (например, вес);
Может быть дискретной и непрерывний:
Дискретная переменная - представлена целыми числами (например, количество пациентов);
Непрерывная переменная - может быть выражена не только целыми числами (например, холестерин в крови).

Качественная переменная

Предоставляет информацию о качественных характеристиках (например, пол);

Может быть двух типов:

Номинальная качественная переменная непосредственная (например, различные заболевания);
Ординальная – постоянная (например, стадии развития заболевания).

Популяция Популяция - большое количество объектов исследований.

      Например,

  Жители любой страны, пациенты с астмой, дети до 10 лет.

Размер выборки

Размер выборки - группа, выбранная из изучаемой популяции.
Он должен быть оптимальна как с точки зрения надежности результатов, а также с точки зрения экономии времени и финансов.
Результаты могут быть обобщены для всего населения (например, для людей, живущих в регионе с бронхиальной астмой и проходящих лечение в медицинском центре).

Измерение и масштаб измерения

Измерение - присвоение объектам нумерации. Для измерения употребляют различные типы шкал.
- По номинальной шкале. Oбъектам наблюдения присваиваются названия и классифицируются на схожие или взаимоисключаемые категории. Например: пол может быть определен по номинальной шкале (мужчина и женщина).

Измерение и масштаб измерения

По порядковой шкале. Например, уровень образования в школе, можно представить последовательно с первого по двенадцатый класс.
По интервальной шкале. Oбъекты в соответствии с масштабом измерения ставятся по строго определенными интервалами.
По измерительной шкале. Объекты содержат нулевое начало и относительные показатели, которые могут представлены как соотношение двух чисел.

Описательная статистика

Используется для описания основных характеристик данных, полученных в результате различных исследований.

Два типа распределения данных:

Центральное (номинальное) распределение - характеризуется параметрами центрального расположения;
 Рассеянное (дисперсное) распределение;
Вариация или ранжирование данных - для эффективной обработки данных, полученных в результате исследований, размещение различных значений переменной в соответствии с убывающей или увеличивающейся очередью


Измерение - присвоение объектам нумерации. Для измерения употребляют различные типы шкал.
По номинальной шкале объектам наблюдения присваиваются названия и классифицируются на схожие или взаимоисключаемые категорий. Например: пол может быть определен по номинальной шкале (мужчина и женщина).


По порядковым конкретным критериям. Например, уровень образования в школе, можно представить последовательно с первого по двенадцатый класс.
По интервальной шкале объекты в соответствии с масштабом измерения ставятся по строго определенными интервалами.
Измерительная шкала содержит нулевое начало и относительные показатели, которые могут представлены как соотношение двух чисел.


Вариация или ранжирование данных необходима для эффективной обработки данных, полученных в результате исследований, размещение различных значений переменной в порядке убывания или увеличения.
Центральные параметры местоположения используются, чтобы характеризовать
Среднюю арифметическую величину;
Среднюю геометрическую величину;
Моду;
Медиану

Средняя арифметическая

Средняя арифметическая - это один из параметров для определения центрального местоположения. Средняя арифметическая равна отношению данных наблюдений к количеству наблюдений.

Медиана

Медиана – центральный, серединчатый параметр.
Если нечетное, то медиана равна [(n+1)/2].
Если четное, то медиана равна (n/2+1);

Мода

Мода это часто повторяющаяся переменная в ряду.

Типы данных

Постоянные данные - имеют фиксированное значение (например, количество пальцев);
Переменные данные - имеют значения переменных, могут быть количественными или качественными (категориальными);
Типы категориальных данных: номинальные, обычные и интервальные (промежуточные)

Типы данных

Номинальные - имеют только имя (аллергические реакции, раса, место жительство и т.д.
Ординальные данные - следуют определенной последовательности (тяжесть заболевания, интенсивность аллергической реакции, должностное ранжирование);
Интервал данных - имеет заданную последовательность и постоянный интервал

Способы представление данных

При помощи текста

При помощи таблиц

При помощи графиков и диаграмм

Демонстрация данных при помощи текста

Относительно легко описать данные текстом,
Для этого слушателю нужно относительно много времени
Не имеет визуального эффекта по сравнению с двумя другими формами (таблицами и графиками)
Текстовое представление данных будет более эффективным, если предложения написать простым языком и грамматически правильно


Таблица может быть простой, показывающей одну переменную, или сложной, содержащей две или более переменных;
Основные переменные могут быть представлены следующим образом: качественные переменные - в определенной последовательности и количественные переменные - в восходящей или нисходящей последовательности или в свободном распределении


Названия должны быть короткими, видимыми и понятным;
Строки и столбцы должны иметь четкие заголовки, подзаголовки и соответствующие единицы измерения;
Примечания под таблицей должны содержать пояснения и сокращения в расшифрованном виде;
Если таблица содержит данные из других публикаций, необходимо указать источник под таблицей;
В случае электронных таблиц, подготовленных к публикации, необходимо следовать инструкциям издателя

Демонстрация данных при помощи графиков и диаграмм

График представляет собой чертеж, показывающий количественную зависимость объектов друг от друга или процесса через систему координат;
В большинстве случаев на вертикальной оси (ось Y), откладывают числовое значение, а на горизонтальной оси (ось X) показывают качественный показатель.

Линейный График

Линейный график используют для удобства определения взаимосвязей данных или их тенденций

Гистограмма

Гистограмма - это набор столбцов, которые следуют друг за другом без интервалов и представляют непрерывные количественные переменные. Горизонтальная ось отражает количественные переменные, а вертикальная ось - частоту их распространения.

Кривая частоты

Кривая частоты представляет собой линейный график, который соединяет средние точки пиков столбцов гистограммы; Она может использоваться для одновременного отображения нескольких данных и демонстрации формы распределения (например, нормальное, асимметричное и т. Д.).

Кривая выживаемости

Кривая выживания показывает нам изменения в событиях или вероятность их развития в определенные промежутки времени;
Кривая Каплана-Мейера - используется для обозначения исхода заболевания и для сравнения эффективности различных видов лечения.

Простая аксиальная (столбчатая) диаграмма

Простая аксиальная (столбчатая) диаграмма, т.е. гистограмма используемая для обозначения качественных переменных, может быть горизонтальной или вертикальной. Столбцы должны быть одинаковыми по ширине, включая расстояние между ними - равным или равным половине ширины столбца.

Комбинированная гистограмма

На комбинированной диаграмме представлено много данных, которые сгруппированы и представляют собой комбинацию из нескольких столбцов; На таких диаграммая расстояния между колоннами нет

Точечная диаграмма

Обычно, точечная диаграмма используется для представления конкретного исследования. Она может отображаться в линейной форме, отражая диапазон данных наблюдения и распространения. Каждая точка на точечном графике показывает две переменные от двух наблюдений (например, рост и вес) и дает нам корреляцию между ними. Собранные точки вместе указывают на высокую скорость корреляции, в то время как рассеянные точки указывают на низкую скорость корреляции.

Гусеничная диаграмма

Гусеничная диаграмма чаще используется в метааналитических исследованиях - для представления выбранных данных в соответствии с определенными критериями, которые получены из материалов уже использованных исследований.

Критерии отбора / Критерии исключения

Критерии отбора - характеристики, которые определяют целевую и доступную популяцию (клинические, демографические, географические, показатели, дата помещения в клинику)
 Критерии исключения - характеристики, по которым субъект исследования исключается из исследования (например, неспособность пациента получить данные по этическим причинам или если субъект исследования не может в полной мере участвовать в исследовании).

Правила и критерии выборки

Предмет исследования должен быть выбран только из исследуемой популяции
Случайное распределение - все субъекты исследования имеют равную вероятность быть включенными в исследовательские группы, и их включение в ту или иную группу не зависит от конкретного человека (исследователь, врач, другой участник исследования)


Случайная выборка является необходимым условием для получения и обобщения достоверных результатов.
Случайное распределение испытуемых в разных группах позволяет равномерно распределить характеристики этих особей.
 Неправильный выбор целевых групп групп по полу, возрасту, расе или тяжести заболевания станет причиной ошибки в результатах исследования
При исследовании нового препарата причиной ошибки часто является отбор заинтересованных пациентов в исследуемую группу с высокой вероятностью получения желаемого результата.
Существуют непредвиденные ошибки при случайной выборке.

Диагностические тесты

Используется для диагностики заболевания, его наличия, для определения течения или отрицания, для контроля концентрации лекарств в биологических жидкостях и т.д.

Идеальные характеристики теста:

Достоверность,
Безопасность,
Скорость,
Простота в исполнении,
Дешевизна


Истинно-положительный (результат теста положительный у больного субъекта);
Ложно-положительный (результат теста положительный у здорового субъекта);
Истинно-отрицательный (результат теста отрицательный у здорового субъекта);
Ложно-отрицательный (результат теста отрицательный у больного субъекта).

Чувствительность теста

Чувствительность теста - рассчитывается как отношение числа людей с положительным тестом к общему количеству пациентов с заболеванием.
Специфика теста - рассчитывается путем сравнения количества людей с отрицательным результатом теста с общим количеством людей без заболевания.

Диагностические тесты

Диагностические тесты часто дают численный результат. В таком случае критический порог определяется количеством положительных или отрицательных тестов.
Высокочувствительные тесты в основном используются для скрининга - для выявления пациентов. Во время скрининговых тестов, в случае положительного результата теста, окончательная проверка (утверждение) результата проводится с помощью другого теста с более высокой чувствительностью.

I - исследователь определяет необходимость нового диагностического теста, а также целесообразность его введения;

II - исследователь определяет метод выборки;

III - исследователь выбрал наиболее точный тест («золотой стандарт»), с которым котором сравниваются результаты исследования нового теста;

IV - исследователь убежден, что «золотой стандарт» и исследовательский тест могут быть использованы во всех методах исследования стандартным и слепым методом;

V - исследователь определяет достоверность, чувствительность и специфику результата. Диагностическая ценность нового теста должна быть не меньше, чем у существующих;  VI - исследователь обрабатывает количественные и качественные данные. Специфика теста, чувствительность и другие данные должны быть отражены в публикации результатов этого исследования
Преимущества использования программ компьютерной статистики во время исследований.
Кроме того, необходимо знание ограничений, возможностей и доступности компьютерных программ.
Возможность обмена данными между разными программами.
Сгенерированный компьютером статистический анализ, который был практически невозможен в прошлом.

Microsoft Access

SAS - Система статистического анализа

Является комплексным программным пакетом для обработки данных, представления и статистического анализа.
Последний процедурный язык программирования четвертого поколения основан на крупномасштабной библиографической информации о функции обработки и анализа данных.