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
ВВЕДЕНИЕ В СТАТАНАЛИЗ
Содержание
- 1. ВВЕДЕНИЕ В СТАТАНАЛИЗ
- 2. СТАТИСТИКА – наука о сборе, представлении и
- 3. Из теории информацииДанные - функциональные значения информационных
- 4. Диссертация – «информационный продукт»
- 5. Процесс исследования 1. Замысел, основная идея исследования
- 6. Процесс исследования 4. Информация: состав, структура; способ
- 7. Итог защиты – «признать выводы обоснованными»Диссертация –
- 8. Гипотезы - задачиИнтерпретационная – что это?Описательная –
- 9. Цель, задачиОбоснованиеВыводы, практические рекомендацииНаучная новизна
- 10. Виды клинических задачДиагностика состояний. Верификация!!!!!!Возникновение, течение болезни.Этиология
- 11. Массивы данныхСостав;Структура; Типы данных – правила фиксации, способы кодирования.Дизайн:Тип исследования.Конкретные группы: суть, размер, способ формирования.
- 12. Требования к информацииК структуре массива (зависимые и
- 13. Принципы формирования массиваМинимальная достаточность; Что обеспечит новизну?;Единая
- 14. Что может статистика?Статистическое описание, оцениваниеСравнение групп, этапов, проверка гипотезСтатистическое моделированиеПридать исследованию, анализу наукообразность
- 15. Что статистика не может?Улучшить выборкуОценить неизвестные признакиИсправить ошибки в измеренияхДать интерпретацию результатов
- 16. Этапы статистического анализаПостановка задачиПодготовка данных к анализуПроверка данныхОбоснованный выбор методов статистического анализаАнализ.Интерпретация результатовПредставление результатов
- 17. I. Постановка задачиGarbage in, garbage out Никакая
- 18. II. Подготовка данныхРазбиение области значений на интервалы,
- 19. Подготовка данныхИмпорт из баз данных, текстовых файлов или электронных таблиц.Непосредственный вводВерификация данных
- 20. III. Проверка данныхОшибки набораАртефактыВыпадающие значения
- 21. Типы информацииМассовые исследования (десятки тысяч наблюдений и
- 22. IV. Обоснованный выбор методов статистического анализаТипы данныхВид
- 23. VI. Интерпретация результатовОтсутствие достоверных результатов не является
- 24. VII. Представление результатов«Единые требования к статьям, представляемым
- 25. V. Основные этапы анализа данныхПодготовка данных: заполнение
- 26. Разведочный анализНормальноеМожно применять стандартные методы: t-критерии и
- 27. Описание данныхОсновные дескриптивные статистики. Дескриптивные статистики для группированных данных.Графики для дескриптивных статистик.
- 28. Описание данных
- 29. Описание данных
- 30. Описание данныхВозраст Stem-and-Leaf Plot (диаграмма ветвей и листьев)
- 31. Описание данных
- 32. Моделирование Корреляционный, регрессионный, факторный анализ. Классификационные деревья, нейронные сети.Временные ряды, анализ выживаемости.
- 33. Для графических объектовТаблицы с цифрами намного хуже
- 34. Таблицы с цифрами
- 35. Таблицы с цифрами
- 36. Секторные круговые диаграммы – сопоставление частей и целого.
- 37. Секторные круговые диаграммы – сопоставление частей и целого.Ж – 65 челМ – 45 чел
- 38. Секторные круговые диаграммы – сопоставление частей и целого.
- 39. Столбиковые – сравнение групп.
- 40. 4. Графики линейные – отображение динамики,
- 41. box&whisker plot – наглядность, полнота.
- 42. box&whisker plot – наглядность, полнота.
- 43. box&whisker plot – наглядность, полнота.
- 44. box&whisker plot – наглядность, полнота.
- 45. box&whisker plot – наглядность, полнота.
- 46. Классификационное дерево
- 47. Кривые выживаемости
- 48. BMDP, SASStatistica for Windows, SPSS, StadiaStata, Statgraphics, EPI, MEDcalcСтатистические системы
- 49. Благодарю за внимание!
- 50. Скачать презентанцию
СТАТИСТИКА – наука о сборе, представлении и анализе данныхБИОСТАТИСТИКА (биометрия) – статистика в приложении к демографии, эпидемиологии, клиническим исследованиям
Слайды и текст этой презентации
Слайд 2СТАТИСТИКА – наука о сборе, представлении и анализе данных
БИОСТАТИСТИКА (биометрия)
– статистика в приложении к демографии, эпидемиологии, клиническим исследованиям
Слайд 3Из теории информации
Данные - функциональные значения информационных кодов для действий
аппарата их интерпретации, абстрагированные от природы симметричных взаимодействий лежащих в
основе переноса этих кодов.
Слайд 5Процесс исследования
1. Замысел, основная идея исследования (из предмета, целей,
задач) (II):
есть эффект - нет эффекта;
выше – ниже;
связь есть –
связи нет;причина – следствие.
2. Дизайн исследования (план, схема работы):
Единица исследования;
Ее характеристики;
Группы наблюдений, способы их формирования;
Этапы наблюдений и требования к ним (динамика).
Окончательная детализация гипотез(III):
что предполагаем об отдельных параметрах в конкретных группах, подгруппах;
что предполагаем о соотношениях.
3. Выбор методов и методик исследования (целесообразность, возможность).
Слайд 6Процесс исследования
4. Информация:
состав, структура;
способ фиксации;
точность измерений;
правила кодирования;
объем выборок, размеры групп.
5.
Сбор данных.6. Анализ.
7. Интерпретация результатов (возможен возврат до уровня предмета исследования).
Слайд 7Итог защиты – «признать выводы обоснованными»
Диссертация – описание процесса:
актуальность проблемы
→ цель → задачи →информация →анализ →выводы
Информация – что,
в каком объеме, как собираем + процедуры сбора
Слайд 8Гипотезы - задачи
Интерпретационная – что это?
Описательная – каков этот объект?
Систематизирующая
– упорядоченность в описании, классификации, типологии, эмпирическом обобщении.
Объяснительная – почему?
Экстраполяционная
– в какой степени это имеет значение для другого места, времени и объекта.Методологическая – как это лучше изучать.
Слайд 10Виды клинических задач
Диагностика состояний. Верификация!!!!!!
Возникновение, течение болезни.
Этиология и патогенез. Возможности
измерений.
Прогнозирование состояний. ЧТО??????
Оценка методов профилактики, лечения, реабилитации.
Слайд 11Массивы данных
Состав;
Структура;
Типы данных – правила фиксации, способы кодирования.
Дизайн:
Тип исследования.
Конкретные
группы: суть, размер, способ формирования.
Слайд 12Требования к информации
К структуре массива (зависимые и независимые переменные);
По
типам данных (max количественных);
К правилам кодирования;
К точности измерений;
По
способам фиксации сведений; Независимые и связные выборки;
Объем выборок, размеры групп, допустимость пропусков
Слайд 13Принципы формирования массива
Минимальная достаточность;
Что обеспечит новизну?;
Единая по одним и
тем же объектам исследования таблица;
Набор показателей «под задачи»;
Показатель
→ набор его значений. 1 показатель – 1 столбик;
Строка – все сведения одного и того же объекта;
Слайд 14Что может статистика?
Статистическое описание, оценивание
Сравнение групп, этапов, проверка гипотез
Статистическое моделирование
Придать
исследованию, анализу наукообразность
Слайд 15Что статистика не может?
Улучшить выборку
Оценить неизвестные признаки
Исправить ошибки в измерениях
Дать
интерпретацию результатов
Слайд 16Этапы статистического анализа
Постановка задачи
Подготовка данных к анализу
Проверка данных
Обоснованный выбор методов
статистического анализа
Анализ.
Интерпретация результатов
Представление результатов
Слайд 17I. Постановка задачи
Garbage in, garbage out
Никакая статистическая обработка данных
не может устранить неизвестную систематическую ошибку
Проверка гипотез (первичный анализ данных)
или выдвижение гипотез (вторичный анализ - post hoc analysis - data dredging)
Слайд 18II. Подготовка данных
Разбиение области значений на интервалы, округление и точность
Предварительные
расчеты
Использование стандартных шкал для клинических признаков
Пропущенные значения
Выбор объекта наблюдений
Контрольные
группыИнтервал нормы
Слайд 19Подготовка данных
Импорт из баз данных, текстовых файлов или электронных таблиц.
Непосредственный
ввод
Верификация данных
Слайд 21Типы информации
Массовые исследования (десятки тысяч наблюдений и сотни показателей).
Результаты отдельных
исследований (наблюдения за группами объектов).
Количественные и качественные признаки. Группирующие переменные.
Слайд 22IV. Обоснованный выбор методов статистического анализа
Типы данных
Вид распределения
Одно- и двусторонние
тесты
Связанные и несвязанные выборки
Проблема множественных сравнений (алгоритмы, выбор уровня Р)
Хи-квадрат
или ТКФКорреляция или регрессия
Слайд 23VI. Интерпретация результатов
Отсутствие достоверных результатов не является подтверждением нулевой гипотезы
Корреляционная
связь – не причинно-следственная
Валидизация многомерных моделей
Data dredging (post hoc analysis)
Соотношение
статистической и клинической, эпидемиологической и другой предметной значимостиОчень большие и очень маленькие выборки
Суррогатные исходы и конечные точки
Слайд 24VII. Представление результатов
«Единые требования к статьям, представляемым в международные биомедицинские
журналы» (Межд. журнал мед. практики, 1997, N 5, с. 53-64)
Число
наблюдений для каждого признака Описательная статистика -
M+SD, Me (LQ;UQ), % (n/N)
Точность результатов (оценки, Р)
ДИ (для основных результатов исследования) и Р
Указание на использованные стат. методы
Указание на использованный стат. пакет
Слайд 25V. Основные этапы анализа данных
Подготовка данных: заполнение таблиц, импорт, проверка
и сортировка.
Разведочный анализ: сопоставимость групп!!!, описательные статистики, графические методы.
Сравнение групп,
оценка динамики: параметрические и непараметрические методы.Выявление связей: корреляционный, факторный анализ.
Анализ зависимостей. Построение линейных и нелинейных моделей.
Слайд 26Разведочный анализ
Нормальное
Можно применять стандартные методы:
t-критерии и дисперсионный анализ.
Определение характера
распределений переменных, визуальный анализ зависимостей и идентификация возможных выбросов.
Отличное от
нормального
(или малая выборка)Необходимо использовать непараметрические критерии.
Сопоставимость групп: по полу, возрасту, особенностям патологии. Определяется дизайном работы
Слайд 27Описание данных
Основные дескриптивные статистики.
Дескриптивные статистики для группированных данных.
Графики для
дескриптивных статистик.
Слайд 32Моделирование
Корреляционный, регрессионный, факторный анализ.
Классификационные деревья, нейронные сети.
Временные ряды,
анализ выживаемости.
Слайд 33Для графических объектов
Таблицы с цифрами намного хуже диаграмм, графиков, схем.
Секторные
круговые диаграммы – сопоставление частей и целого.
Столбиковые – сравнение групп.
Графики
линейные – отображение динамики, но не более 5-ти линий на одном поле.Необходимо гораздо чаще демонстрировать корреляционные поля и box&whisker plot – наглядность, полнота.
Слайд 48BMDP, SAS
Statistica for Windows, SPSS, Stadia
Stata, Statgraphics, EPI, MEDcalc
Статистические системы
