Вороненко Соц медицина учебник. Социальная медицина как наука о здоровье общества и охране здоровья
 Скачать 5.8 Mb.
|
|
Квадрат отклонения теоретических данных от фактических и средний квадрат отклонения.
n1=(S-1)(r-1), где S- число групп больных (для нашего примера 3) r- число результативных групп (три). Число степеней свободы n1=(3-1)(3-1)=4. Полученный результат превышает табличные значения  для n1=4 по всем уровням вероятности. Итак, мы можем сделать вывод о сущности (вероятности) разницы и наличия связи между показателями при различных методах лечения - "нулевая гипотеза" не подтвердилась.Критерий соответствия не является абсолютно универсальным и имеет некоторые недочеты:
Рассмотренные в предыдущих разделах статистические параметры (среднее арифметическое, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации, средняя ошибка), используются для анализа вариационных рядов, являются его параметрами и требуют представления выходных данных в количественном виде. Однако при проведении медицинских исследований достаточно часто приходится использовать методы статистического анализа данных, представленных в полуколичественном, полу качественном и качественном виде. Совокупность статистических методов, что позволяют оценить их результаты как в количественном (численном), так и в полуколичественном и качественном виде объединяют в группу непараметрических критериев оценки. Использование их не потребует расчета параметров вариационного ряда. Тут имеет значение порядок расположения вариантов в совокупностях. Статистическая оценка наблюдений с помощью непараметрических критериев, как правило, проще, нежели оценка параметрическими методами и не требует громоздких расчетов. Преобладающая большинство параметрических статистических методик предусматривает наглядность нормального распределения вариантов в исследуемой совокупности. Однако на практике встречается не только нормальное распределение, но и другие распределения признаков. Наглядность таких ситуаций использования параметрических критериев повышает достоверность ошибок. Практическое использование непараметрических критериев, не связано с определенной формой распределения исследуемых признаков, делает целесообразным их самостоятельное использование или в комплексе с непараметрическими критериями. Не взирая не определенную простоту методик, надежность непараметрических критериев достаточно высока. Они могут быть использованы для оценки вероятности медико-биологических результатов одной совокупности, разницы двух и более выборочных совокупностей. Учитывая, что одним из наиболее важных разделов их использования является оценка вероятности разницы сравниваемых наблюдений, весь комплекс указанных методик можно разделить на две группы:
Первую группу используют для оценки вероятности разницы по результатам, которые получены для одной группы больных на протяжении разных периодов (до лечения - после лечения, первый день - пятый день и др.). Сравнение их результатов может быть проведено по критериям знаков и Вилкоксона. Критерий знаков - позволяет включить в анализ до 100 пар наблюдений и базируется на подсчете числа однонаправленных результатов при парном их сравнении. В табл.1 приведена динамика скорости оседания эритроцитов (СОЭ) за 10-дневный период лечения. Таблица 1 Динамика скорости оседания эритроцитов (СОЭ)
Основные этапы расчета по критериям знаков:
T-критерий Вилкоксона предусматривает возможность по-парного сравнения от 6 до 25 пар наблюдений. Его целесообразно использовать в тех случаях, когда выявляется неоднозначные количественные изменения исследуемого параметра (снижение и повышение). При этом учитывают не только направление разницы, но и ее величину. Методика анализа по Т-критерию Вилкоксона приведена в табл. 2. Таблица 2 Уровень артериального давления при гипертонической болезни до и после лечения
Критерий Вилкоксона Т=5 не превышает табличного значения для данного числа наблюдений n= 9, T0,05 =6. Однако можно сделать вывод о сущности (статистической вероятности) динамики артериального давления у больных после лечения. Другая группа непараметрических критериев - критерии, которые используют в случае сравнения независимых совокупностей. Такими типовыми примерами их практического использования является сравнение исследуемой и контрольной групп больных, результатом двух групп наблюдений, что относится к различным заболеваниям или степени тяжести патологии. Для сравнения независимых совокупностей используют:
Однако наиболее мощным в данной группе является критерий Колмогорова-Смирнова ( λ2 ), методика использования его приведена ниже в таблице 3. Таблице 3 Изменение радиоактивности крови облученных животных, которые получали (Х) лечение и не получали (У) лечение (условные единицы)
Для данного задания λ2 =1,28. Сравнивая полученный результат с пограничным значением λ20,05=1,84 и λ20,01=2,65, делаем вывод о не существенность разницы между сравниваемыми группами. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||