Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Методы сравнений статистических совокупностей
Содержание
- 1. Методы сравнений статистических совокупностей
- 2. Основные этапы статистического анализаОписание полученного массива данныхАнализ данных и проверка различных гипотез
- 3. Анализ данных и проверка различных гипотез1. Сформулируйте
- 4. Некоторые направления статистического анализаСравнение и определение достоверности
- 5. ВНИМАНИЕ ! При выборе статистического критерия или метода обратите внимание на условия их применения
- 6. Сравнение и определение достоверности различиянезависимые группыопыт-контрольсопряженные группы«до» и «после»Две группыпараметрическиенепараметрическиеНесколько групп
- 7. Статистические методы сравнения совокупностей включают в себя
- 8. Общие принципы сравнения совокупностей основываются на анализе так называемой нулевой гипотезы (Но).
- 9. Согласно этой гипотезе первоначально принимается, что между
- 10. Статистический анализ должен привести или к отклонению
- 11. Т.к. статистические различия всегда характеризуются определенным уровнем
- 12. В медико-биологических исследованиях общепризнанным минимальным уровнем значимости является р=0.05,
- 13. -если при сравнении совокупностей полученный при исследовании
- 14. -если при сравнении совокупностей полученный в исследовании
- 15. Это может быть связано как с реальным
- 16. Параметрические методы оценки достоверности различий обобщающих коэффициентов
- 17. Параметрические методы оценки требуют знания характера распределения
- 18. Уровень значимости в этих методах определяется с
- 19. - если t ф > t 0,05,
- 20. Методы расчета критерия «t»
- 21. 1.При сопоставлении двух независимых серий наблюдений:
- 22. для частотных показателей:
- 23. для средних величин:
- 24. Для оценки достоверности полученного критерия «t» при
- 25. Для числа наблюдений меньше 30 достоверность критерия
- 26. При оценке двух методов операции в двух
- 27. Так как представлены результаты сравнения средних величин
- 28. Так как n > 30 для оценки
- 29. Для оценки эффективности вакцинации против гриппа провели
- 30. Так как представлены результаты сравнения двух относительных
- 31. Так как n1,2 > 30 для оценки
- 32. Сравнение двух сопряженных совокупностей по "разностному методу".
- 33. Для сравнения степени однородности статистических групп используется
- 34. Непараметрические методы оценки достоверности различий обобщающих коэффициентов
- 35. Положительные стороны непараметрических методов:не требуют предварительного расчета
- 36. Отрицательные стороны непараметрических методов: дают менее точные
- 37. При сравнении сопряженных (взаимосвязанных) совокупностей критерий знаков (Z) критерий Вилкоксона (Т) критерий Манна-Уитни-модификация
- 38. При сравнении независимых совокупностей критерий Манна-Уитни
- 39. При альтернативном распределении совокупностей точный метод Фишера для четырехпольных таблиц (Р)
- 40. Оценка достоверности различий по методу "хи-квадрат"(критерию соответствия, критерию Пирсона, коэффициенту согласия)
- 41. Область применения метода:определение достоверности различий в нескольких
- 42. Преимущества метода: не зависит от формы распределения;
- 43. Ограничения метода:величина полученного "хи -квадрата" зависит от
- 44. Суть метода заключается в том, что в
- 45. "Ожидаемые числа" сопоставляют с фактическим. Если Но-гипотеза
- 46. Чем больше теоретические числа, рассчитанные на основе
- 47. Хи - квадрат" рассчитывается по формуле:гдер - фактические данные;р1-"ожидаемые",теоретические числа, рассчитанные на основе Но- гипотезы.
- 48. При альтернативном распределении применяется упрощенная формула,
- 49. всего всего
- 50. гдер-частота встречаемости признака в одной ( pi)
- 51. Оценка достоверности результатов:1. Рассчитаный по формуле "хи-квадрат" оценивается
- 52. 2. Приближенную оценку можно провести по формуле Романовсксго: для f 1,64= -
- 53. Скачать презентанцию
Основные этапы статистического анализаОписание полученного массива данныхАнализ данных и проверка различных гипотез
Слайды и текст этой презентации
Слайд 2Основные этапы статистического анализа
Описание полученного массива данных
Анализ данных и проверка
различных гипотез
Слайд 3Анализ данных и проверка различных гипотез
1. Сформулируйте вопрос, на который
Вы хотите ответить с помощью статистического анализа.
2. Выберите наиболее адекватный
для
ответа на данный вопрос
статистический критерий или метод. 3. Правильно интерпретируйте его результаты.
Слайд 4Некоторые направления статистического анализа
Сравнение и определение достоверности различия
Выявление и измерение
взаимосвязи между признаками
Изучение динамики явления
Анализ выживаемости
Анализ прогностических факторов
Слайд 5ВНИМАНИЕ !
При выборе статистического критерия или метода обратите внимание на
условия их применения
Слайд 6 Сравнение и определение достоверности различия
независимые группы
опыт-контроль
сопряженные группы
«до» и «после»
Две
группы
параметрические
непараметрические
Несколько групп
Слайд 7 Статистические методы сравнения совокупностей включают в себя следующие методы
Оценка
достоверности различия обобщающих коэффициентов (параметрические и непараметрические);
Оценка достоверности различий в
распределении совокупностей ;Стандартизация обобщающих коэффициентов.
Слайд 8Общие принципы сравнения совокупностей основываются на анализе так называемой нулевой
гипотезы (Но).
Слайд 9Согласно этой гипотезе первоначально принимается, что между совокупностями (показателями) различия
случайны (не достоверны) , т.е., что обе группы вместе составляют
один и тот же однородный материал, одну совокупность.
Слайд 10Статистический анализ должен привести или к отклонению Но-гипотезы, если доказана
достоверность полученных различий,
или к ее сохранению, если достоверность различий
не доказана, т.е. различия признаны случайными.
Слайд 11Т.к. статистические различия всегда характеризуются определенным уровнем значимости, то принятие
решения по отбрасыванию или сохранению Но - гипотезы связано с
оценкой уровня значимости.
Слайд 12В медико-биологических исследованиях общепризнанным минимальным уровнем значимости является р=0.05,
Слайд 13-если при сравнении совокупностей полученный при исследовании уровень значимости меньше
0,05 (р < 0,05),
то Но-гипотеза отбрасывается и различия в
совокупностях признаются достоверными, воспроизводящимися при повторных исследованиях с определенной вероятностью;
Слайд 14-если при сравнении совокупностей полученный в исследовании уровень значимости больше
0,05 (р > 0,05),
то Но- гипотеза признается верной
(
т.е.подтвержденной), что свидетельствует об отсутствии достоверных различий между совокупностями. 
Слайд 15Это может быть связано как с реальным отсутствием различий, так
и с недостаточным объемом выборки, который не позволяет проявиться основным
закономерностям изучаемого явления.
Слайд 17Параметрические методы оценки требуют знания характера распределения (только для нормального
распределения) изучаемого признака и
его параметров (средних величин, стандартного отклонения
и др.). 
Слайд 18Уровень значимости в этих методах определяется с помощью расчета критерия
t и сравнения его значения с табличным, который соответствует определенному
уровню значимости:
Слайд 19- если t ф > t 0,05, то р
0,05 и Но - гипотеза отвергается;
- если t ф
t 0,05, то р > 0,05 и Но- гипотеза принимается,при этом t ф - фактический критерий, рассчитанный исследовании;
t 0,05 - табличное значение критерия t для р = 0.05.
Слайд 24Для оценки достоверности полученного критерия «t» при числе наблюдений больше
30 можно пользоваться следующей закономерностью:
если критерий t ≥ 2, то
он достоверен, т.к. соответствует р ≥ 0,95 или р ≤ 0,05если критерий t ≥ 3, то он достоверен с большей степенью достоверности, т.к. соответствует р ≥ 0,99 или р ≤ 0,01.
Слайд 25Для числа наблюдений меньше 30 достоверность критерия t определяется по
таблице Стьюдента.
Для определения табличного значения критерия t необходимое число
степеней свободы рассчитывается по формуле: n1 = n 1 + n 2 - 2где n 1- число наблюдений в одной совокупности
п 2- число наблюдений в другой совокупности.
Слайд 26При оценке двух методов операции в двух группах больных (n1=
145; n2=147) в качестве критерия была взята средняя длительность послеоперационного
периода. Необходимо оценить достоверность различия по этому критерию. (Предполагается нормальное распределение изучаемого признака.)Средняя длительность послеоперационного периода в соответствующих группах больных: метода №1: 1=9 дней, m1=0,3 дн.
метода №2: 2=11 дней, m2=0,2 дн.
Слайд 27Так как представлены результаты сравнения средних величин в двух независимых
совокупностях,
и распределение изучаемого признака предполагается нормальным,
то для оценки достоверности
различия можно использовать соответствующий критерий t.t = =5,0
Слайд 28Так как n > 30 для оценки достоверности критерия t
можно использовать следующую закономерность: t0,05 ≥ 2; t0,01 ≥ 3.
Вывод: Т.к.
tфакт.(5,0) > t0,01 (3), следовательно различия в средней длительности послеоперационного периода достоверны (р < 0,01), и по этому показателю метод №1 достоверно лучше метода №2.
Слайд 29Для оценки эффективности вакцинации против гриппа провели изучение заболеваемости среди
привитых и непривитых. Необходимо оценить достоверность различия между этими показателями.
Заболеваемость
непривитых: Р1=13,2 ‰, m1=0,9 ‰Заболеваемость привитых: Р2=10,6 ‰, m2=1,1 ‰
Слайд 30Так как представлены результаты сравнения двух относительных величин в двух
независимых совокупностях, то для оценки достоверности различия можно использовать соответствующий
критерий t.
Слайд 31Так как n1,2 > 30 для оценки достоверности критерия t
можно использовать следующую закономерность: t0,05 ³ 2; t0,01 ³ 3.
Вывод: Т.к.
tфакт.(1,8) < t0,05 (2), следовательно различия в уровнях заболеваемости гриппом среди привитых и непривитых статистически недостоверно, и нет оснований считать противогриппозную вакцину эффективной.
Слайд 33Для сравнения степени однородности статистических групп используется критерий Фишера..Его значение
велико в ряде специальных разделов статистики, особенно в дисперсионном анализе.
За Но-гипотезу в этом случае принимается признание равенства дисперсий в сравниваемых совокупностях. Критерий Фишера рассчитывается по формуле:
Слайд 35Положительные стороны непараметрических методов:
не требуют предварительного расчета параметров распределения (средних
величин, стандартного отклонения и др.);
не требуют предварительного знания характера распределения;
позволяют
сравнивать совокупности с номинальными и порядковыми признаками;просты в применении.
Слайд 36Отрицательные стороны непараметрических методов:
дают менее точные результаты, чем параметрические
методы;
имеют существенные ограничения в применении по числу наблюдений.
Слайд 37При сравнении сопряженных (взаимосвязанных) совокупностей
критерий знаков (Z)
критерий Вилкоксона
(Т)
критерий Манна-Уитни-модификация
Слайд 38 При сравнении независимых совокупностей
критерий Манна-Уитни
критерий Розенбаума (Q)
критерий Уайта (К или Т)
критерий Ван дер Вандена (X)
серийный критерий (S)
критерий Колмогорова - Смирнова (λ)
Слайд 39При альтернативном распределении совокупностей
точный метод Фишера для четырехпольных таблиц
(Р)
Слайд 40
Оценка достоверности различий по методу "хи-квадрат"(критерию соответствия, критерию Пирсона, коэффициенту
согласия)
Слайд 41Область применения метода:
определение достоверности различий в нескольких сравниваемых группах и
при нескольких результатах с определенной степенью достоверности;
определение наличия связи между
явлениями без измерения ее величины;оценка идентичности (близости) распределений двух и более вариационных
Слайд 42Преимущества метода:
не зависит от формы распределения;
может использоваться для
сравнения нескольких групп (признаков)
используется на абсолютных цифрах;
Слайд 43Ограничения метода:
величина полученного "хи -квадрата" зависит от перегруппировки материала. Если
группировки не ярко выражены, результат не показателен;
действует лишь как
суммарный показатель различия, не устанавливая отклонение каких именно групп друг от друга обусловило конечный результат,группы должны быть как можно более однородны для предупреждения "погашения влияний";
ожидаемые числа" при расчете должны быть не менее 5;
не следует применять, если число наблюдений < 20
служит для оценки независимых совокупностей
Слайд 44Суть метода заключается в том, что в сравниваемых группах предполагается
отсутствие различий в распределении совокупностей (отсутствие связи между исследуемыми факторами),
т.е. формулируется Но-гипотеза.На основании этой гипотезы рассчитывается новое распределение признаков в совокупности по группам (расчет т.н. "ожидаемых чисел")
Слайд 45"Ожидаемые числа" сопоставляют с фактическим.
Если Но-гипотеза верна, то теоретические
и фактические числа должны совпасть, и рассчитанный "хи -квадрат" будет
равен О,либо отклонение теоретических чисел от фактических будет незначительно и полученный •хи-квадрат" не превысит своего критического значения.
Слайд 46Чем больше теоретические числа, рассчитанные на основе Но-гипотезы, будут отличаться
от фактических,
тем более "хи -квадрат" будет отличаться от О,
тем с большей вероятностью можно отклонить Но-гипотезу и говорить о статистической достоверности имеющихся различий в сравниваемых совокупностях.
Слайд 47Хи - квадрат" рассчитывается по формуле:
где
р - фактические данные;
р1-"ожидаемые",теоретические числа,
рассчитанные на основе Но- гипотезы.
Слайд 48 При альтернативном распределении применяется упрощенная формула, которая рассчитывается на
основе таблицы взаимной сопряженности (четырехпольной таблицы ):
Слайд 50где
р-частота встречаемости признака в одной
( pi) и другой (
р2 ) группе;
q-альтернативный р показатель;
п -число наблюдений;
a;b;c;d -абсолютные числа
в клетках таблицы.
Слайд 51 Оценка достоверности результатов:
1. Рассчитаный по формуле "хи-квадрат" оценивается по таблице χ2:
достоверности различий подтверждается и Но-гипотезы отклоняется, если χ2 факт.> χ2 0,05
при числе степеней свободы ( f )• не более 30.Расчет f проводится по формуле:
f= (с-1)( г-1),
где с-число групп по горизонтали ( без итоговых);
г-число граф по вертикали (без итоговых).
