Кафедра общественного здоровья и здравоохранения По дисциплине Доказательная

исследования.
лекция № 6 для студентов 1 курса, обучающихся по специальности

060101 -– «Лечебное дело»
Зав. кафедрой ОЗиЗ
К.м.н. доц. Шульмин А. В.
 
Красноярск, 2011

информации.
IV. Обработка информации.
V. Анализ результатов исследования.
VI. Внедрение результатов исследования в

практику и оценка эффективности внедрения.

проводится данное исследование.

Задачи исследования - дают ответ на вопрос как

будет достигнута цель.

и отсутствие факта (воздействие препарата и т. д.).
Доказанное отсутствие результата

это тоже результат!

реакция
Пропорции при смешивании веществ
Температура при которой протекает реакция

простоты и воспроизводимости физических и химических экспериментов утрачивается. А значит,

на передний план выдвигаются статистические проблемы»

листы бумаги и ручка;
Что бы доказать наличие химических или физических

реакций: интеллект, инструментарий, реагенты и приборы фиксирующие результаты;
Что бы ДОКАЗАТЬ ВОЗДЕЙСТВИЕ ФАКТОРА или группы факторов НА БИОЛОГИЧЕСКИЙ ОБЪЕКТ: интеллект, инструментарий, реагенты и приборы фиксирующие результаты и НАУКА СТАТИСТИКА

вопросов (что, где, когда, сколько?).
Определяет субъектов исследования.

главных компонентов :
программы сбора материала;
программы его разработки (табличной

сводки);
программы анализа.
Прежде всего устанавливается объект исследования и единица наблюдения.

предметов или явлений - единиц наблюдений, взятых в определённых границах

времени и пространства.
Единица наблюдения - первичный элемент статистической совокупности, являющейся носителем признаков, подлежащих регистрации, изучению в ходе исследования.
Учетные признаки – признаки подлежащие регистрации в ходе статистического исследования.

в работу практического врача участковой больницы
или

у 1
пациента
Результат получен
у группы
пациентов
Убедитесь в типичности выборки

для данного заболевания

Убедитесь в случайности выборки

Убедитесь в достаточном размере выборки

типичность выборки для данного заболевания
Докажите случайность формирования выборки
Докажите достаточный размер

выборки

нерепрезентативной выборки считается случай, происшедший во время президентских выборов в

1936 году[1]. Журнал «Литрери Дайджест», успешно прогнозировавший события нескольких предшествующих выборов, ошибся в своих предсказаниях, разослав десять миллионов пробных бюллетеней своим подписчикам, а также людям, выбранным по телефонным книгам всей страны и людям из регистрационных списков автомобилей. В 25 % вернувшихся бюллетеней (почти 2,5 миллиона) голоса были распределены следующим образом:
57 % отдавали предпочтение кандидату-республиканцу Альфу Лэндону 40 % выбрали действующего в то время президента-демократа Франклина Рузвельта
На действительных же выборах, как известно, победил Рузвельт, набрав более 60 % голосов. Ошибка «Литрери Дайджест» заключалась в следующем: желая увеличить репрезентативность выборки, — так как им было известно, что большинство их подписчиков считают себя республиканцами, — они расширили выборку за счёт людей, выбранных из телефонных книг и регистрационных списков. Однако они не учли современных им реалий и в действительности набрали ещё больше республиканцев: во время Великой депрессии обладать телефонами и автомобилями могли себе позволить в основном представители среднего и высшего класса (то есть большинство республиканцев, а не демократов).

ммоль/л.

4,3 [3,7;6,2] ммоль/л (Ме [P10;P90]).

и выборочные исследования?
Понятие о генеральной совокупности
Все субъекты, подходящие для проведения

исследования
Самая большая генеральная совокупность – все человечество
Методы аналитической статистики при исследовании генеральной совокупности не применяются
Понятие выборки

выборке можно распространить на всю генеральную

совокупность (с известным допущением, выражаемым через вероятности ά- и β-ошибок)

денег
Меньше времени
Меньше головной боли (?)

реально существующей ситуации в генеральной совокупности

выборку?
или
Как избежать ошибки отбора selection bias
и
Насколько я готов ошибиться исходя

из того, что обследована будет не генеральная совокупность а выборка из нее?

не основанные на вероятностях non-probability samples
Выборки вероятностные probability samples
Рандомизация randomization

случайная simple random sample

Систематическая выборка systematic sample

Удобная выборка sample of

convenience

на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может

попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.

Sample saze

Andrey Rodionov MD, MPH

простой вероятностной выборки. На основе списка генеральной совокупности через определённый

интервал (К) отбираются респонденты. Величина К определяется случайно. Наиболее достоверный результат достигается при однородной генеральной совокупности, иначе возможны совпадение величины шага и каких-то внутренних циклических закономерностей выборки (смешение выборки). Минусы: такие же как и в простой вероятностной выборке.

«удобными» единицами выборки — с группой студентов, спортивной командой, с друзьями

и соседями. Если необходимо получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такая выборка вполне обоснована. «Удобную» выборку часто используют для предварительного тестирования анкет.

Sample saze

Andrey Rodionov MD, MPH

выборка stratified sample
Зонная выборка zone sample
Многоэтапная выборка multilevel sample

школа, бригада и т. п.). Отобранные элементы подвергаются сплошному обследованию. Отбор статистических

единиц может быть организован по типу случайной или систематической выборки. Минус: Возможность большей однородности, чем в генеральной совокупности.

Sample saze

Andrey Rodionov MD, MPH

чисел
Программа PEPI

структуре

– кластерная
Третий этап – стратифицированная по полу

нулевой гипотезы
Истинноот рицательные
ά-ошибка
нет
β-ошибка
Истинноположительные
да
Результат проверки истинности нулевой гипотезы
нет
да
Нулевая гипотеза истинна

ошибки – P value, величина p.
Какую величину p мы можем

допустить?
pά <0.05
pβ <0.2 (0.1)
Что такое pά <0.05 pβ <0.2
0.05 0.2
5% 20%
1/20 1/5

говорит о том, что я готов найти различия по какому-нибудь

параметру менее чем в 5% выборок одинаковой численности, формируя их одну за другой случайным образом из генеральной совокупности, или что меньше чем одна выборка из двадцати не будет адекватно представлять по этому параметру генеральную совокупность или более чем 95% (более чем 19 из 20) всех таких выборок будут адекватно представлять генеральную совокупность.

размер выборки?

переменной
Какое распределение более точно характеризуется выборкой из восьми единиц наблюдения?
Размер

выборки зависит от размера генеральной совокупности, т.е. от распространенности состояния или числа его новых случаев, величины измеряемой количественной переменной

разброс значений
Какое распределение более точно характеризуется

выборкой из восьми единиц наблюдения?

Размер выборки зависит от размаха колебаний, разброса значений признака или от дисперсии изучаемой переменной

100-139, 140-169
Какое распределение более точно характеризуется выборкой из восьми единиц

наблюдения?

Размер выборки зависит от величины различия, которое мы хотим найти

более точно характеризуется выборкой из восьми единиц наблюдения?
Размер выборки зависит

от величин допустимых α и β ошибок

α(β) = 0.05 α(β) = 0.35

– распространенность, частота новых случаев или величина изучаемой переменной
α и

β- ошибки – обычно 0.05 и 0.2(0.1) соответственно
МЗР – минимальное значимое различие, обнаружение которого нами запланировано

Для нормального распределения

Zά (для ά=0.05) = 1.96 Zβ (для β=0.2) = 0.84

количество пар
Sd – стандартное отклонение для n различий
D – минимальное

значимое различие
Zα – для α=5% = 1.96
Zβ – для β=20% = 0.84

группы (при условии, что n=n1=n2
S – стандартное отклонение для n

различий
D – минимальное значимое различие
Zα – для α=5% = 1.96
Zβ – для β=20% = 0.84

с практической и познавательной целью используют упрощенную формулу
Она дает чуть

меньшее значение n, чем должно быть в действительности и чуть большую вероятность β-ошибки

групп 1 и 2, при условии, что n=n1=n2
p (доля1+доля2)/(группа1+группа2)
D –

минимально приемлемые различия
Zα = 1.96
Zβ = 0.84

= 1.96
SD – стандартное отклонение для измеряемой величины
M – величина

измеряемой переменной

расчета минимального размера выборки
Литературные данные
Пилотное исследование
Используйте проверенные компьютерные программы (PEPI)
Доступна

бесплатная версия

его иногда называют, критерия Стьюдента для долей, должно выполнятся правило

np и n(1 – p) больше 5 или 500 для %. Если хотя бы для одной выборки это условие не выполняется, то критерий z неприменим, и нужно воспользоваться точным критерием Фишера.
Пример выборка 20 человек соотношение признака 20% к 80%, 20*20=400<500

ни одно значение ожидаемой частоты в группе должно быть меньше

5, и общая выборка должна составлять, как минимум, 20 человек в противном случае нужно воспользоваться точным критерием Фишера.
Многие статистические пакеты учитывают этот принцип!!!

чем для 300 случаев, или, более мягкое правило, - не

менее, чем 50 испытуемых для каждого фактора. Comprey & Lee (1992) приводят такие указания касательно размера выборки в факторном анализе: 50 очень плохо, 100 плохо, 200 сойдет, 300 хорошо, 500 очень хорошо, 1000 отлично.

исключающие друг друга и одинаково важные. Я разумею путь статистического

доказательства, с одной стороны, и точное клиническое наблюдение каждого отдельного случая — с другой”.
В. А. Манассеин

публикаций

математики и математической статистики: Учебник для мед. вузов
 
- дополнительная;
1. А.

Петри, К. Сэбин Наглядная медицинская статистика. – М.: ГЭОТАР- Медиа, 2009. – С. 71-86.
2. Зайцев В. М., Лифляндский В. Г., Маринкин В. И. Прикладная медицинская статистика: Учебное пособие. - СПб.: Фолиант, 2006. – С. 262-286.