НАЙДВАРТАЙ БАЙДЛЫН СТАТИСТИК

- Англинайдвартай байдал / хүчинтэй байдал, статистик; ГерманБаталгаажуулах, статистик. Статистикийн тестийн тууштай байдал, бодитой байдал, хоёрдмол утгагүй байдал эсвэл К.-Л. хэмжилтийн багц. Д.с. ижил үр дүнд хүрэх эсэхийг шалгахын тулд ижил сэдвээр ижил тестийг (эсвэл асуулга) давтан шалгаж болно; эсвэл ижил объектыг хэмжих ёстой тестийн өөр өөр хэсгүүдийг харьцуулах замаар.

Антинази. Социологийн нэвтэрхий толь бичиг, 2009

Бусад толь бичгүүдээс "СТАТИСТИКИЙН НАЙДВАРТАЙ БАЙДАЛ" гэж юу болохыг харна уу.

НАЙДВАРТАЙ БАЙДЛЫН СТАТИСТИК- Англи хэл. найдвартай байдал / хүчинтэй байдал, статистик; Герман Баталгаажуулах, статистик. Статистикийн тестийн тууштай байдал, бодитой байдал, хоёрдмол утгагүй байдал эсвэл К. л. хэмжилтийн багц. Д.с. ижил туршилтыг давтан хийх замаар баталгаажуулж болно (эсвэл ... ... Тайлбар толь бичигсоциологийн чиглэлээр

Статистикийн хувьд санамсаргүй тохиолдох магадлал эсвэл бүр илүү туйлын утга бага байвал утгыг статистикийн ач холбогдолтой гэж нэрлэдэг. Энд хэт туйлшралыг туршилтын статистикийн тэг таамаглалаас хазайх зэрэг гэж ойлгодог. Энэ ялгааг ...... Википедиа гэж нэрлэдэг

Статистикийн тогтвортой байдлын физик үзэгдэл нь түүврийн хэмжээ ихсэх тусам санамсаргүй үйл явдлын давтамж эсвэл физик хэмжигдэхүүний дундаж утга нь тодорхой тогтмол тоо руу чиглэдэг. Статистикийн үзэгдэл ... ... Википедиа

ЗӨРҮҮЛЭЛИЙН ХҮЧИН БАЙДАЛ (ижил төстэй байдал)- судалж буй үзүүлэлтүүдийн (хувьсагчийн) түүврийн хоорондын ялгаа, ижил төстэй байдлын ач холбогдлын түвшинг тогтоох аналитик-статистикийн журам ... Орчин үеийн боловсролын үйл явц: үндсэн ойлголт, нэр томъёо

ТАЙЛАН, СТАТИСТИК Нягтлан бодох бүртгэлийн том толь бичиг

ТАЙЛАН, СТАТИСТИК- холбогдох байгууллагууд аж ахуйн нэгж (байгууллага, байгууллага) -аас хууль ёсны тайлангийн баримт бичиг (статистикийн тайлан) хэлбэрээр шаардлагатай мэдээллийг авдаг улсын статистикийн ажиглалтын хэлбэр. Эдийн засгийн том толь бичиг

Системчилсэн ажиглалтын арга техникийг судалдаг шинжлэх ухаан массын үзэгдэл нийгмийн амьдралхүн, тэдгээрийн тоон тодорхойлолтыг эмхэтгэх, эдгээр тодорхойлолтыг шинжлэх ухааны аргаар боловсруулах. Тиймээс онолын статистик бол шинжлэх ухаан ... ... нэвтэрхий толь бичигФ. Брокхаус ба И.А. Эфрон

Корреляцийн коэффициент- (корреляцийн коэффициент) Корреляцийн коэффициент нь хоёрын хамаарлын статистик үзүүлэлт юм. санамсаргүй хэмжигдэхүүнКорреляцийн коэффициентийг тодорхойлох, корреляцийн коэффициентийн төрөл, корреляцийн коэффициентийн шинж чанар, тооцоолох, хэрэглэх ... ... Хөрөнгө оруулагчдын нэвтэрхий толь бичиг

Статистик- (Статистик) Статистик бол үзэгдэл, үйл явцын тоон өөрчлөлтийг судалдаг онолын ерөнхий шинжлэх ухаан юм. Улсын статистик, статистикийн үйлчилгээ, Росстат (Госкомстат), статистик мэдээлэл, асуулгын статистик, борлуулалтын статистик, ... ... Хөрөнгө оруулагчдын нэвтэрхий толь бичиг

Корреляци- (Корреляци) Корреляци гэдэг нь хоёр ба түүнээс дээш санамсаргүй хэмжигдэхүүний статистик хамаарлыг хэлнэ Корреляцийн тухай ойлголт, корреляцийн төрөл, корреляцийн коэффициент, корреляцийн шинжилгээ, үнийн хамаарал, Форекс контент дээрх валютын хосуудын хамаарал ... ... Хөрөнгө оруулагчдын нэвтэрхий толь бичиг

Номууд

• Судалгаанд математик, математикийн судалгаа: Оюутнуудын судалгааны үйл ажиллагааны арга зүйн цуглуулга, В.И.Борзенко. арга зүйн хөгжилбайгууллагад хамаарна судалгааны үйл ажиллагааоюутнууд. Цуглуулгын эхний хэсэг нь судалгааны аргыг ашиглахад зориулагдсан болно ...

Үр дүнгийн статистик ач холбогдол (p-утга) нь түүний "үнэн"-д итгэх итгэлийн тооцоолсон хэмжүүр юм ("түүврийн төлөөлөл" гэсэн утгаараа). Техникийн хувьд p-утга нь үр дүнгийн найдвартай байдлыг харгалзан буурдаг хэмжүүр юм. Өндөр p-утга нь түүвэрт олдсон хувьсагчдын хоорондын хамааралд итгэх итгэлийн доод түвшинтэй тохирч байна. Тухайлбал, p-утга нь ажиглагдсан үр дүнг нийт хүн амд хүргэхтэй холбоотой алдааны магадлал юм. Жишээлбэл, p-утга нь 0.05 (жишээ нь 1/20) нь түүвэр дэх хувьсагчдын хоорондын хамаарал нь түүврийн зүгээр л санамсаргүй шинж чанар байх магадлал 5% байгааг харуулж байна. Өөрөөр хэлбэл, популяцид энэ хамаарал байхгүй бөгөөд та ижил төстэй туршилтуудыг олон удаа хийх юм бол туршилтын хорин давталтын нэгд нь хувьсагчдын хооронд ижил эсвэл илүү хүчтэй хамааралтай байх болно.

Олон судалгаанд p-утга 0.05 нь алдааны түвшний "зөвшөөрөгдөх хил" гэж тооцогддог.

Ямар түвшний ач холбогдлыг үнэхээр "чухал" гэж үзэх ёстойг шийдэхдээ дур зоргоос зайлсхийх арга байхгүй. Үр дүнг худал гэж үгүйсгэх тодорхой түвшний ач холбогдлыг сонгох нь дур зоргоороо юм. Практикт эцсийн шийдвэр нь үр дүнг априори (өөрөөр хэлбэл туршилт хийхээс өмнө) урьдчилан таамаглаж байсан эсэх, эсвэл олон тооны өгөгдөлтэй харьцуулсан олон дүн шинжилгээ, харьцуулалтын үр дүнд дараа нь олсон эсэх, мөн уламжлалаас хамаарна. тухайн судалгааны чиглэл. Ерөнхийдөө олон салбарт p 0.05 нь статистикийн ач холбогдлын хувьд хүлээн зөвшөөрөгдөх хязгаар боловч энэ түвшинд алдаа гарах магадлал нэлээд өндөр (5%) байдгийг санах нь зүйтэй. p 0.01 түвшинд чухал ач холбогдолтой үр дүнг ерөнхийд нь статистикийн хувьд ач холбогдолтой гэж үздэг бөгөөд үр дүн нь p 0.005 эсвэл p 0.001 түвшин нь өндөр ач холбогдолтой гэж тооцогддог. Гэсэн хэдий ч ач холбогдлын түвшний энэхүү ангилал нь нэлээд дур зоргоороо бөгөөд зөвхөн судалгааны тодорхой чиглэлээр практик туршлага дээр үндэслэн батлагдсан албан бус тохиролцоо гэдгийг ойлгох хэрэгтэй.

Өмнө дурьдсанчлан, хамаарал, найдвартай байдлын хэмжээ нь хоёр юм янз бүрийн шинж чанаруудхувьсагчдын хоорондын хамаарал. Гэхдээ бүрэн бие даасан гэж хэлж болохгүй. Ерөнхийдөө энгийн хэмжээтэй түүврийн хувьсагчдын хоорондын хамаарлын (харилцаа) үнэ цэнэ их байх тусам илүү найдвартай байдаг.

Хэрэв бид популяцид харгалзах хувьсагчдын хооронд ямар ч хамаарал байхгүй гэж үзвэл судалж буй түүвэр дэх эдгээр хувьсагчдын хооронд ямар ч хамаарал байхгүй болно гэж найдаж байна. Иймээс түүвэрт хамаарал илүү хүчтэй байх тусам түүнийг гаргаж авсан популяцид энэ хамаарал байхгүй байх магадлал төдий чинээ бага байна.

Түүврийн хэмжээ нь харилцааны ач холбогдолд нөлөөлдөг. Хэрэв цөөн тооны ажиглалт байгаа бол эдгээр хувьсагчийн утгуудын боломжит хослолууд цөөн байдаг тул хүчтэй хамаарлыг харуулсан утгуудын хослолыг санамсаргүйгээр илрүүлэх магадлал харьцангуй өндөр байдаг.

Статистикийн ач холбогдлын түвшинг хэрхэн тооцдог. Та хоёр хувьсагчийн хоорондын хамаарлын хэмжүүрийг аль хэдийн тооцоолсон гэж бодъё (дээр тайлбарласны дагуу). Таны өмнө байгаа дараагийн асуулт бол "энэ донтолт хэр чухал вэ?" Жишээлбэл, хоёр хувьсагчийн тайлбарласан дисперсийн 40% нь хамаарлыг чухал болгоход хангалттай юу? Хариулт: "тохиромжтой." Тухайлбал, ач холбогдол нь түүврийн хэмжээнээс ихээхэн хамаардаг. Өмнө дурьдсанчлан, маш том түүврийн хувьд хувьсагчдын хоорондын маш сул хамаарал нь мэдэгдэхүйц байх ба жижиг түүврийн хувьд маш хүчтэй хамаарал ч найдвартай биш юм. Тиймээс статистикийн ач холбогдлын түвшинг тодорхойлохын тулд түүврийн хэмжээ тус бүрийн хувьсагчдын хоорондын хамаарлын "том" болон "ач холбогдол"-ын хоорондын хамаарлыг илэрхийлэх функц хэрэгтэй. Энэ функц нь "популяцид ийм хамаарал байхгүй гэж үзвэл тухайн хэмжээтэй түүвэрт өгөгдсөн утгын (эсвэл түүнээс дээш) хамаарлыг олж авах магадлал хэр байгааг" яг таг хэлэх болно. Өөрөөр хэлбэл, энэ функц нь ач холбогдлын түвшинг (p-утга) өгөх бөгөөд ингэснээр энэ хамаарал нь популяцид байхгүй гэсэн таамаглалыг буруугаар үгүйсгэх магадлалыг бий болгоно. Энэхүү "алтернатив" таамаглалыг (хүн амын хамаарал байхгүй гэсэн) ихэвчлэн тэг таамаглал гэж нэрлэдэг. Алдаа гарах магадлалыг тооцоолох функц нь шугаман бөгөөд зөвхөн өөр өөр түүврийн хэмжээтэй өөр өөр налуутай байвал тохиромжтой байх болно. Харамсалтай нь энэ функц нь илүү төвөгтэй бөгөөд үргэлж ижил байдаггүй. Гэсэн хэдий ч ихэнх тохиолдолд түүний хэлбэр нь мэдэгдэж байгаа бөгөөд өгөгдсөн хэмжээтэй дээжийг судлахдаа ач холбогдлын түвшинг тодорхойлоход ашиглаж болно. Эдгээр шинж чанаруудын ихэнх нь маш их холбоотой байдаг чухал ангитархалтыг хэвийн гэж нэрлэдэг.

Судалгаа нь ихэвчлэн баримт ашиглан баталгаажуулах шаардлагатай зарим таамаглалаас эхэлдэг. Энэхүү таамаглал - таамаглал нь объектын тодорхой багц дахь үзэгдэл эсвэл шинж чанаруудын холболттой холбоотой томьёолдог.

Баримт дээр ийм таамаглалыг шалгахын тулд тэдгээрийн тээвэрлэгчдийн харгалзах шинж чанарыг хэмжих шаардлагатай. Гэхдээ бүх өсвөр насныхны түрэмгий байдлыг хэмжих боломжгүй байдаг шиг бүх эмэгтэй, эрэгтэй хүмүүсийн түгшүүрийг хэмжих боломжгүй юм. Тиймээс судалгааг зөвхөн холбогдох популяцийн төлөөлөгчдийн харьцангуй бага бүлэгт хамруулсан болно.

Нийт хүн ам- энэ бол судалгааны таамаглал дэвшүүлсэн объектуудын бүхэл бүтэн багц юм.

Жишээлбэл, бүх эрчүүд; эсвэл бүх эмэгтэйчүүд; эсвэл хотын бүх оршин суугчид. Судалгааны үр дүнд үндэслэн судлаачийн дүгнэлт гаргах гэж буй нийт хүн ам, жишээлбэл, тухайн сургуулийн нэгдүгээр ангийн бүх сурагчдын тоогоор илүү даруухан байж болно.

Тиймээс, хүн амын тоо нь хязгааргүй биш боловч, дүрмээр бол тасралтгүй судалгаа хийх боломжгүй олон тооны боломжит сэдвүүд юм.

Дээж эсвэл дээж- энэ бол түүний шинж чанарыг судлахын тулд нийт хүн амын дундаас тусгайлан сонгосон тооны хязгаарлагдмал объект (сэтгэл судлалд - субьект, судалгаанд оролцогчид) юм. Үүний дагуу нийт хүн амын шинж чанарын түүвэр судалгааг нэрлэжээ сонгомол судалгаа. Бараг бүх сэтгэл зүйн судалгаасонгомол шинж чанартай бөгөөд тэдгээрийн олдвор нь популяцид хамааралтай.

Тиймээс, таамаглал дэвшүүлж, харгалзах ерөнхий популяци тогтоосны дараа судлаач түүврийг зохион байгуулах асуудалтай тулгардаг. Түүвэр нь түүврийн судалгааны дүгнэлтийг нэгтгэх үндэслэлтэй байх ёстой - ерөнхий ойлголт, тэдгээрийг нийт хүн амд хуваарилах. Судалгааны дүгнэлтийн бодит байдлын гол шалгуурууд— энэ нь түүврийн төлөөлөл ба (эмпирик) үр дүнгийн статистикийн найдвартай байдал юм.

Түүврийн төлөөлөл- өөрөөр хэлбэл, түүний төлөөлөх чанар нь түүврийн судалж буй үзэгдлүүдийг ерөнхий популяцид хувьсах байдлын үүднээс бүрэн дүүрэн илэрхийлэх чадвар юм.

Мэдээжийн хэрэг, зөвхөн нийт хүн ам л судалж буй үзэгдлийн бүх хүрээ, хувьсах шинж чанараараа бүрэн дүр зургийг өгч чадна. Тиймээс төлөөлөх чадвар нь түүврийн хязгаарлагдмал хэмжээгээр үргэлж хязгаарлагддаг. Судалгааны үр дүнг нэгтгэх хил хязгаарыг тодорхойлох гол шалгуур нь түүврийн төлөөлөл юм. Гэсэн хэдий ч судлаачийн хувьд түүврийн хангалттай төлөөллийг олж авах боломжийг олгодог арга техникүүд байдаг (Эдгээр аргуудыг "Туршилтын сэтгэл судлал" курст судалдаг).

Эхний бөгөөд үндсэн арга бол энгийн санамсаргүй түүвэрлэлт юм. Энэ нь нийт хүн амын гишүүн бүр түүвэрт хамрагдах тэгш боломжийг хангах явдал юм. Санамсаргүй сонголт нь нийт хүн амын хамгийн олон янзын төлөөлөгчдийг түүвэрт оруулах боломжтой болгодог. Энэ тохиолдолд сонгон шалгаруулалтад ямар нэгэн тогтмол байдал үүсэхээс зайлсхийхийн тулд тусгай арга хэмжээ авдаг. Энэ нь эцэст нь түүвэрт судлагдсан өмчийг бүх зүйлд биш юмаа гэхэд хамгийн их олон янзаар харуулах болно гэж найдаж байна.

Төлөөлөгч байдлыг хангах хоёр дахь арга бол давхрагатай санамсаргүй түүвэрлэлт буюу нийт хүн амын шинж чанарын дагуу сонгох явдал юм. Энэ нь судалж буй эд хөрөнгийн хувьсах чанарт нөлөөлж болох шинж чанаруудыг урьдчилан тодорхойлохыг шаарддаг (энэ нь хүйс, орлогын түвшин, боловсролын түвшин гэх мэт байж болно). Дараа нь нийт хүн амын дунд эдгээр чанараараа ялгаатай бүлгүүдийн (давхарга) эзлэх хувийг тодорхойлж, түүвэр дэх харгалзах бүлгүүдийн ижил хувийг өгнө. Цаашилбал, түүврийн дэд бүлэг бүрт субъектуудыг энгийн санамсаргүй сонголтын зарчмын дагуу сонгоно.

Статистикийн найдвартай байдал,эсвэл статистикийн ач холбогдол, судалгааны үр дүнг статистик дүгнэлтийн аргуудыг ашиглан тодорхойлно.

Судалгааны үр дүнгээс тодорхой дүгнэлт гарган шийдвэр гаргахдаа алдаа гаргахаас даатгуулсан уу? Мэдээж үгүй. Эцсийн эцэст бидний шийдвэрүүд нь түүврийн популяцийн судалгааны үр дүн, мөн бидний сэтгэлзүйн мэдлэгийн түвшинд тулгуурладаг. Бид алдаанаас бүрэн ангид байдаггүй. Статистикийн хувьд ийм алдаа нь 1000 тохиолдлоос нэгээс илүүгүй тохиолдвол зөвшөөрөгдөх боломжтой гэж үздэг (алдааны магадлал α = 0.001 эсвэл зөв дүгнэлт хийх итгэлийн магадлалын холбогдох утга p = 0.999); 100-аас нэг тохиолдолд (алдаа гарах магадлал α = 0.01 эсвэл зөв дүгнэлт гаргах итгэлийн магадлалын холбогдох утга p = 0.99) эсвэл 100-аас таван тохиолдолд (алдаа гарах магадлал α = 0.05 эсвэл холбогдох утга) зөв гарцын итгэлийн магадлал p = 0.95). Сүүлийн хоёр түвшинд сэтгэл зүйд шийдвэр гаргадаг.

Заримдаа ярьж байна статистик хүчин төгөлдөр байдал, "ач холбогдлын түвшин" (α гэж тэмдэглэсэн) гэсэн ойлголтыг ашигла. p ба α-ийн тоон утгууд нь 1000 хүртэл бие биенээ нөхдөг - үйл явдлын иж бүрэн багц: бид зөв дүгнэлт хийсэн эсвэл бид андуурсан. Эдгээр түвшинг тооцдоггүй, тогтоосон байдаг. Ач холбогдлын түвшинг нэг төрлийн "улаан" шугам гэж ойлгож болох бөгөөд тэдгээрийн огтлолцол нь энэ үйл явдлын талаар санамсаргүй байдлаар ярих боломжийг олгоно. Эрх бүхий эрдэм шинжилгээний тайлан, нийтлэл бүрт гаргасан дүгнэлтийг дүгнэлт хийсэн p эсвэл α утгын заалттай хавсаргасан байх ёстой.

Статистикийн дүгнэлтийн аргуудыг курст нарийвчлан авч үзсэн болно " Математик статистик". Одоогийн байдлаар тэд дугаарт тодорхой шаардлага тавьдаг гэдгийг бид зүгээр л тэмдэглэж байна дээжийн хэмжээ.

Харамсалтай нь шаардлагатай дээжийн хэмжээг урьдчилан тодорхойлох хатуу заавар байдаггүй. Түүнээс гадна судлаач ихэвчлэн шаардлагатай бөгөөд хангалттай тооны талаархи асуултын хариултыг хэтэрхий оройтсон байдаг - зөвхөн судалгаанд хамрагдсан түүврийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийсний дараа л авдаг. Гэсэн хэдий ч хамгийн ерөнхий зөвлөмжийг томъёолж болно:

1. Оношилгооны техникийг боловсруулахад хамгийн том түүврийн хэмжээ шаардлагатай - 200-аас 1000-2500 хүн.

2. 2 дээжийг харьцуулах шаардлагатай бол тэдгээрийн нийт тоо 50-аас доошгүй хүн байх; харьцуулсан дээжийн тоо ойролцоогоор ижил байх ёстой.

3. Аливаа шинж чанарын хамаарлыг судалж байгаа бол түүврийн хэмжээ 30-35 хүнээс багагүй байна.

4. Илүү их хэлбэлзэлсудлагдсан шинж чанар нь түүврийн хэмжээ их байх ёстой. Тиймээс түүврийн нэгэн төрлийн байдлыг нэмэгдүүлэх замаар хувьсах чадварыг бууруулж болно, жишээлбэл, хүйс, нас гэх мэт. Энэ нь мэдээжийн хэрэг дүгнэлтийг нэгтгэх боломжийг бууруулдаг.

Хараат болон бие даасан дээж.Судалгааны ердийн нөхцөл байдал нь судлаачийн сонирхсон шинж чанарыг цаашид харьцуулах зорилгоор хоёр ба түүнээс дээш дээж дээр судлах явдал юм. Эдгээр дээжүүд нь тэдгээрийн зохион байгуулалтын журмаас хамааран өөр өөр харьцаатай байж болно. Бие даасан дээж Нэг түүврээс аль нэг сэдвийг сонгох магадлал нь өөр түүврээс аль нэг сэдвийг сонгохоос хамаардаггүй гэдгээрээ онцлог юм. эсрэг, хамааралтай дээжНэг түүврийн субьект бүрийг тодорхой шалгуурын дагуу өөр түүврийн субьектээр хуваарилдаг гэдгээрээ онцлог юм.

В ерөнхий тохиолдолХараат түүвэр нь харьцуулсан түүврийн субьектуудыг хос хосоор нь сонгох, бие даасан түүвэр нь субьектуудын бие даасан сонголт гэсэн үг юм.

"Хэсэгчилсэн хамааралтай" (эсвэл "хэсэгчилсэн бие даасан") дээжийн тохиолдлуудыг хүлээн зөвшөөрөх боломжгүй гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй: энэ нь тэдний төлөөллийг урьдчилан таамаглах боломжгүй байдлаар зөрчиж байна.

Эцэст нь хэлэхэд сэтгэлзүйн судалгааны хоёр парадигмыг ялгаж салгаж болно гэдгийг бид тэмдэглэж байна.

Гэж нэрлэдэг R-арга зүйЭнэ нь зарим нөлөөлөл, хүчин зүйл эсвэл бусад өмчийн нөлөөн дор зарим өмчийн (сэтгэл зүйн) хувьсах чадварыг судлах явдал юм. Дээж нь сэдвүүдийн багц юм.

Өөр нэг арга, Q-арга зүй,янз бүрийн өдөөгч (нөхцөл байдал, нөхцөл байдал гэх мэт) нөлөөн дор субьект (хувь хүн) -ийн хувьсах чадварыг судлахад хамаарна. Энэ нь тухайн үеийн нөхцөл байдалтай тохирч байна дээж нь урамшууллын багц юм.

Статистик нь эрт дээр үеэс амьдралын салшгүй хэсэг байсаар ирсэн. Хүмүүс түүнтэй хаа сайгүй тааралддаг. Статистикийн үндсэн дээр хаана, ямар өвчин түгээмэл байдаг, тухайн бүс нутагт эсвэл хүн амын тодорхой хэсэгт юу илүү эрэлт хэрэгцээтэй байгаа талаар дүгнэлт гаргадаг. Тэр ч байтугай төрийн байгууллагад нэр дэвшигчдийн улс төрийн хөтөлбөрийг барьж байгуулахад үндэслэдэг. Тэдгээрийг жижиглэн худалдааны сүлжээнүүд бараа бүтээгдэхүүн худалдаж авахдаа ашигладаг бөгөөд үйлдвэрлэгчид санал болгохдоо эдгээр өгөгдлийг удирддаг.

Статистикууд тоглож байна чухал үүрэгнийгмийн амьдралд болон түүний бие даасан гишүүн бүрт, тэр ч байтугай жижиг зүйлд нөлөөлдөг. Жишээлбэл, ихэнх хүмүүс тодорхой хот, бүс нутагт бараан өнгийг илүүд үздэг бол орон нутгийн худалдааны цэгүүдээс цэцгийн хэвлэмэл бүхий тод шар өнгийн борооны цув олох нь маш хэцүү байх болно. Гэхдээ ийм нөлөө үзүүлдэг эдгээр өгөгдлийг ямар тоо хэмжээгээр нэмдэг вэ? Жишээлбэл, "статистикийн ач холбогдол" гэж юу вэ? Энэ тодорхойлолтод яг юуг хэлээд байна вэ?

Энэ юу вэ?

Статистик нь шинжлэх ухааны хувьд янз бүрийн үнэт зүйлс, ойлголтуудын хослолоос бүрддэг. Үүний нэг нь "статистикийн ач холбогдол" гэсэн ойлголт юм. Энэ бол хувьсагчийн утгын нэр бөгөөд бусад үзүүлэлтүүд гарч ирэх магадлал бага байдаг.

Жишээлбэл, 10 хүн тутмын 9 нь өглөөний мөөгөнд резинэн гутал өмсдөг намрын ойбороотой шөнийн дараа. Хэзээ нэгэн цагт тэдний 8 нь зотон мокасинаар ороох магадлал маш бага юм. Тиймээс, үүнд тодорхой жишээ 9 тоо нь "статистикийн ач холбогдол" гэж нэрлэгддэг хэмжигдэхүүн юм.

Үүний дагуу, хэрэв бид өгөгдсөнийг цаашид хөгжүүлэх юм бол практик жишээ, гутлын дэлгүүрүүд зуны улирлын сүүлчээр бусад үетэй харьцуулахад резинэн гутал их хэмжээгээр худалдаж авдаг. Тиймээс статистикийн үнэ цэнийн хэмжээ нь энгийн амьдралд нөлөөлдөг.

Мэдээжийн хэрэг, нарийн төвөгтэй тооцоолол, жишээлбэл, вирусын тархалтыг урьдчилан таамаглахдаа олон тооны хувьсагчдыг харгалзан үздэг. Гэхдээ тооцооллын нарийн төвөгтэй байдал, хувьсах утгуудын тооноос үл хамааран статистик мэдээллийн чухал үзүүлэлтийг тодорхойлохын мөн чанар нь ижил юм.

Үүнийг хэрхэн тооцдог вэ?

Тэгшитгэлийн "статистикийн ач холбогдол"-ын үзүүлэлтийн утгыг тооцоолоход ашигладаг. Өөрөөр хэлбэл, энэ тохиолдолд бүх зүйлийг математик шийддэг гэж маргаж болно. Хамгийн энгийн сонголтТооцоолол гэдэг нь дараахь параметрүүдийг багтаасан математик үйлдлийн гинжин хэлхээ юм.

• судалгаа эсвэл объектив өгөгдлийн судалгаанаас олж авсан хоёр төрлийн үр дүн, жишээлбэл, худалдан авалт хийсэн дүнг a, b гэж тэмдэглэсэн;
• хоёр бүлгийн үзүүлэлт - n;
• хосолсон дээжийн эзлэх хувийн үнэ - p;
• үзэл баримтлал " стандарт алдаа"- С.Э.

Дараагийн алхам бол тестийн ерөнхий үзүүлэлтийг тодорхойлох явдал юм - t, түүний утгыг 1.96 тоотой харьцуулна. 1.96 нь Оюутны t-тархалтын функцийн дагуу 95%-ийн мужийг дамжуулдаг дундаж утга юм.

n ба p-ийн утгуудын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ гэсэн асуулт ихэвчлэн гарч ирдэг. Энэ нюансыг жишээгээр тодруулахад хялбар байдаг. Та эрэгтэй, эмэгтэй хүмүүсийн тодорхой бүтээгдэхүүн, брэндэд үнэнч байхын статистикийн ач холбогдлыг тооцоолж байна гэж бодъё.

Энэ тохиолдолд үсгийн ард дараахь зүйл зогсох болно.

• n - санал асуулгад оролцогчдын тоо;
• p нь тухайн бүтээгдэхүүнд сэтгэл хангалуун байгаа хүмүүсийн тоо юм.

Энэ тохиолдолд ярилцлагад хамрагдсан эмэгтэйчүүдийн тоог n1 гэж тооцно. Үүний дагуу n2 эрэгтэй байна. Үүнтэй ижил утга нь p тэмдэгт дээр "1" ба "2" цифрүүдтэй байх болно.

Туршилтын үзүүлэлтийг оюутны тооцооны хүснэгтийн дундаж утгуудтай харьцуулах нь "статистикийн ач холбогдол" гэж нэрлэгддэг зүйл болж хувирдаг.

Баталгаажуулалт гэж юу вэ?

Аливаа математикийн тооцооллын үр дүнг үргэлж шалгаж болно, үүнийг бага ангийн хүүхдүүдэд заадаг. Статистикийн үзүүлэлтүүдийг тооцооллын гинжин хэлхээ ашиглан тодорхойлдог тул тэдгээрийг шалгадаг гэж үзэх нь логик юм.

Статистикийн ач холбогдлыг шалгах нь зөвхөн математик биш юм. Статистик нь асуудлыг шийддэг их хэмжээнийХувьсагч ба янз бүрийн магадлалууд нь үргэлж тооцоолох боломжгүй байдаг. Өөрөөр хэлбэл, хэрэв бид нийтлэлийн эхэнд өгсөн резинэн гуталтай жишээ рүү буцах юм бол дэлгүүрийн бараа худалдан авагчдын найдах статистик мэдээллийн логик бүтэц нь хуурай, халуун цаг агаарт саад болж болзошгүй бөгөөд энэ нь ердийн зүйл биш юм. намар. Энэ үзэгдлийн үр дүнд олж авах хүмүүсийн тоо резинэн гутал, буурах болно, мөн цэгүүдалдагдал хүлээх. Мэдээжийн хэрэг математикийн томьёо нь цаг агаарын гажгийг урьдчилан таамаглах боломжгүй юм. Энэ мөчийг "алдаа" гэж нэрлэдэг.

Тооцоолсон ач холбогдлын түвшинг шалгахдаа яг ийм алдаа гарах магадлалыг харгалзан үздэг. Энэ нь тооцоолсон үзүүлэлтүүд болон хүлээн зөвшөөрөгдсөн ач холбогдлын түвшин, мөн уламжлалт таамаглал гэж нэрлэгддэг утгуудыг харгалзан үздэг.

Ач холбогдолын түвшин гэж юу вэ?

"Түвшин" гэсэн ойлголт нь статистикийн ач холбогдлын үндсэн шалгуурт багтдаг. Үүнийг хэрэглээний болон практик статистикт ашигладаг. Энэ бол болзошгүй хазайлт, алдааны магадлалыг харгалзан үздэг нэг төрлийн утга юм.

Түвшин нь бэлэн дээжийн ялгааг тодорхойлоход үндэслэсэн бөгөөд тэдгээрийн ач холбогдол, эсвэл эсрэгээр санамсаргүй байдлыг тогтоох боломжийг олгодог. Энэ ойлголт нь зөвхөн дижитал утгатай төдийгүй тэдгээрийн кодыг тайлах төрөл юм. Тэд утгыг хэрхэн ойлгохыг тайлбарлаж, үр дүнг дундаж индекстэй харьцуулах замаар түвшинг өөрөө тодорхойлдог бөгөөд энэ нь ялгааны найдвартай байдлын түвшинг харуулдаг.

Тиймээс, түвшний тухай ойлголтыг энгийн байдлаар танилцуулах боломжтой - энэ нь олж авсан статистикийн өгөгдлөөр хийсэн дүгнэлтэд зөвшөөрөгдөх, магадлалын алдаа эсвэл алдааны үзүүлэлт юм.

Ямар түвшний ач холбогдлыг ашигладаг вэ?

Практикт гарсан алдааны магадлалын коэффициентүүдийн статистикийн ач холбогдол нь үндсэн гурван түвшнээс эхэлдэг.

Эхний түвшин нь 5% байх босго юм. Өөрөөр хэлбэл, алдаа гарах магадлал 5% -ийн ач холбогдлын түвшингээс хэтрэхгүй байна. Энэ нь статистикийн судалгааны мэдээллээс гаргасан дүгнэлт өө сэвгүй, алдаагүй гэдэгт 95% итгэлтэй байна гэсэн үг.

Хоёр дахь түвшин нь 1% босго юм. Үүний дагуу энэ тоо нь статистикийн тооцоололд 99% итгэлтэйгээр олж авсан мэдээллээр удирдуулах боломжтой гэсэн үг юм.

Гурав дахь түвшин нь 0.1% байна. Энэ утгын хувьд алдаа гарах магадлал нь хувьтай тэнцүү, өөрөөр хэлбэл алдааг бараг хасдаг.

Статистикийн таамаглал гэж юу вэ?

Үзэл баримтлалын хувьд алдаа нь тэг таамаглалыг хүлээн зөвшөөрөх эсвэл үгүйсгэхтэй холбоотой хоёр чиглэлд хуваагддаг. Таамаглал гэдэг нь түүний тодорхойлолтын дагуу бусад өгөгдөл эсвэл мэдэгдлийн багц нуугдаж буй ойлголт юм. Энэ нь статистикийн нягтлан бодох бүртгэлийн сэдэвтэй холбоотой аливаа зүйлийн магадлалын хуваарилалтын тодорхойлолт юм.

Энгийн тооцоололд хоёр таамаглал байдаг - тэг ба өөр. Тэдний хоорондын ялгаа нь тэг таамаглал нь статистикийн ач холбогдлыг тодорхойлоход оролцсон түүврийн хооронд үндсэн ялгаа байхгүй гэсэн санаан дээр үндэслэсэн бөгөөд өөр хувилбар нь түүний эсрэг тэсрэг байдаг. Өөрөөр хэлбэл, өөр таамаглал нь түүврийн өгөгдөлд мэдэгдэхүйц ялгаа байгаа эсэх дээр суурилдаг.

Ямар алдаанууд байна вэ?

Статистикийн ойлголт болох алдаа нь энэ эсвэл өөр таамаглалыг үнэн гэж хүлээн зөвшөөрөхтэй шууд пропорциональ байдаг. Тэдгээрийг хоёр чиглэл эсвэл төрөлд хувааж болно.

• эхний төрөл нь тэг таамаглалыг хүлээн зөвшөөрсөнтэй холбоотой бөгөөд энэ нь буруу болсон;
• хоёр дахь нь өөр хувилбарыг дагаснаар үүсдэг.

Эхний төрлийн алдааг худал эерэг гэж нэрлэдэг бөгөөд статистикийг ашигладаг бүх газарт ихэвчлэн тохиолддог. Үүний дагуу хоёр дахь төрлийн алдааг хуурамч сөрөг гэж нэрлэдэг.

Статистикийн регресс гэж юу вэ?

Регрессийн статистик ач холбогдол нь өгөгдлийн үндсэн дээр тооцоолсон янз бүрийн хамаарлын загвар бодит байдалд хэр нийцэж байгааг тогтооход ашиглаж болно; нягтлан бодох бүртгэл, дүгнэлт гаргах хүчин зүйлсийн хүрэлцээ, дутагдлыг тодорхойлох боломжийг танд олгоно.

Үр дүнг Фишерийн хүснэгтэд жагсаасан өгөгдөлтэй харьцуулах замаар регрессийн утгыг тодорхойлно. Эсвэл дисперсийн шинжилгээ ашиглан. Регрессийн үзүүлэлтүүд нь олон тооны хувьсагч, санамсаргүй өгөгдөл, болзошгүй өөрчлөлтүүдийг хамарсан цогц статистик судалгаа, тооцоололд чухал ач холбогдолтой.

Өнөөдөр энэ нь үнэхээр дэндүү энгийн: та компьютерийн өмнө алхаж, юу хийж байгаагаа бага эсвэл огт мэдэхгүй байж, үнэхээр гайхалтай хурдтайгаар мэдрэмж, утгагүй зүйлийг бий болгож чадна. (Ж. Бокс)

Эмнэлгийн статистикийн үндсэн нэр томьёо, ойлголтууд

Энэ нийтлэлд бид анагаах ухааны судалгаанд хамааралтай статистикийн гол ойлголтуудын заримыг танилцуулж байна. Илүү дэлгэрэнгүй, нэр томъёог харгалзах нийтлэлүүдэд ойлгосон болно.

Хувилбар

Тодорхойлолт.Утгын мужид өгөгдлийн тархалтын зэрэг (онцлогын утгууд).

Магадлал

Тодорхойлолт... Магадлал - тодорхой нөхцөл байдалд тодорхой үйл явдал илрэх боломжийн зэрэг.

Жишээ. "Ашиглах үед эдгэрэх магадлал" гэсэн өгүүлбэрт нэр томъёоны тодорхойлолтыг тайлбарлая эмийн бүтээгдэхүүн Arimidex 70% байна." Үйл явдал нь "өвчтөний эдгэрэлт", "өвчтөн Аримидекс ууж байгаа" нөхцөл байдал, боломжийн зэрэг - 70% (ойролцоогоор Аримидекс ууж буй 100 хүнээс 70 нь эдгэрдэг).

Хуримтлагдсан магадлал

Тодорхойлолт. t хугацаанд амьд үлдэх хуримтлагдсан магадлал нь тухайн үед амьд үлдсэн өвчтөнүүдийн хувьтай ижил байна.

Жишээ. Хэрэв таван жилийн эмчилгээний курсын дараа амьд үлдэх магадлал 0.7 байна гэж үзвэл эхний бүлгийн өвчтөнүүдийн 70% нь амьд үлдэж, 30% нь нас барсан гэсэн үг юм. Өөрөөр хэлбэл, зуун хүн тутмын 30 нь эхний 5 жилд нас барсан байна.

Үйл явдлын өмнөх цаг

Тодорхойлолт.Үйл явдлын өмнөх цаг гэдэг нь тодорхой анхны мөчөөс тодорхой үйл явдал болох хүртэл өнгөрсөн хугацааг зарим нэгжээр илэрхийлсэн хугацаа юм.

Тайлбар. Цагийн нэгжээр эмнэлгийн судалгааөдөр, сар, жилүүд гарч ирдэг.

Цаг хугацааны эхлэлийн ердийн жишээ:

өвчтөний хяналтыг эхлүүлэх

мэс заслын эмчилгээ

Тухайн үйл явдлын ердийн жишээнүүд:

өвчний явц

дахилт

тэвчээртэй үхэл

Дээж

Тодорхойлолт.Сонголтоор олж авсан хүн амын нэг хэсэг.

Түүврийн шинжилгээний үр дүнд үндэслэн нийт хүн амын талаархи дүгнэлтийг гаргадаг бөгөөд энэ нь санамсаргүй байдлаар сонгогдсон тохиолдолд л хууль ёсны юм. Популяциас санамсаргүй байдлаар сонгох нь бараг боломжгүй тул түүвэр нь наад зах нь хүн амын төлөөлөл байх ёстой.

Хараат болон бие даасан дээж

Тодорхойлолт.Судалгааны объектуудыг бие биенээсээ хамааралгүйгээр элсүүлсэн дээжүүд. Альтернатив бие даасан дээж- хамааралтай (холбогдсон, хосолсон) дээж.

Таамаглал

Хоёр талт ба нэг талт таамаглал

Эхлээд статистикт таамаглал гэдэг нэр томьёоны хэрэглээг тайлбарлая.

Ихэнх судалгааны зорилго нь мэдэгдлийн үнэн эсэхийг шалгах явдал юм. Эмийн шинжилгээний зорилго нь ихэвчлэн нэг эм нь нөгөөгөөсөө илүү үр дүнтэй гэсэн таамаглалыг шалгах явдал юм (жишээлбэл, Аримидекс нь Тамоксифенээс илүү үр дүнтэй байдаг).

Судалгааны нарийн ширийнийг илэрхийлэхийн тулд туршиж буй мэдэгдлийг математикийн аргаар илэрхийлдэг. Жишээлбэл, А нь Аримидекс уусан өвчтөний наслах жилүүдийн тоо, Т нь Тамоксифен уусан өвчтөний наслах жилүүдийн тоо юм бол шалгаж буй таамаглалыг A>T гэж бичиж болно.

Тодорхойлолт.Хэрэв таамаглал нь тэнцүү хоёр утгаас бүрдэж байвал түүнийг хоёр талт гэж нэрлэдэг.

Хоёр талт таамаглалын жишээ: A = T.

Тодорхойлолт. Хоёр тэгш бус байдлаас бүрдсэн таамаглалыг 1 талт гэж нэрлэдэг.

Нэг талын таамаглалын жишээ:

Дихотом (хоёртын) өгөгдөл

Тодорхойлолт.Өгөгдлийг зөвхөн хоёр хүчинтэй өөр утгаар илэрхийлсэн

Жишээ нь: Өвчтөн "эрүүл" - "өвчтэй". Хаван "бол" - "үгүй".

Итгэлийн интервал

Тодорхойлолт.Хэмжигдэхүүний итгэлийн интервал нь тухайн хэмжигдэхүүний утгын эргэн тойрон дахь муж юм жинхэнэ утгаэнэ үнэ цэнэ (тодорхой түвшний итгэл үнэмшилтэй).

Жишээ. Судалгаанд хамрагдсан тоо хэмжээг жилийн өвчтөний тоо гэж үзье. Дунджаар тэдний тоо 500, 95% - итгэлийн интервал- (350, 900). Энэ нь жилд хамгийн багадаа 350, 900-аас илүүгүй хүн эмнэлэгт хандана гэсэн үг юм (95% магадлалтай).

Зориулалт. Маш түгээмэл товчлолыг ашигладаг: 95% CI (95% CI) нь 95% итгэлийн түвшинтэй итгэлийн интервал юм.

Найдвартай байдал, статистикийн ач холбогдол (P - түвшин)

Тодорхойлолт.Үр дүнгийн статистик ач холбогдол нь түүний "үнэн"-д итгэх итгэлийн хэмжүүр юм.

Аливаа судалгааг объектын зөвхөн нэг хэсэг дээр үндэслэн хийдэг. Эмийн үр нөлөөг судлахдаа дэлхий дээрх бүх өвчтөнд биш, харин зөвхөн тодорхой бүлгийн өвчтөнүүдэд (бүх өвчтөнд дүн шинжилгээ хийх боломжгүй) үндсэн дээр хийгддэг.

Шинжилгээний үр дүнд зарим дүгнэлт гарсан гэж бодъё (жишээлбэл, Аримидекс эмийг зохих эмчилгээ болгон хэрэглэх нь Тамоксифен эмээс 2 дахин үр дүнтэй байдаг).

Асуух ёстой асуулт бол: "Та энэ үр дүнд хэр итгэж чадах вэ?"

Бид хоёрхон өвчтөнтэй судалгаа хийж байна гээд бод доо. Мэдээжийн хэрэг, энэ тохиолдолд үр дүнд нь айдастай хандах хэрэгтэй. Хэрэв олон тооны өвчтөнд үзлэг хийсэн бол (тоон утга " их тоо"Нөхцөл байдлаас хамаарна), дараа нь хийсэн дүгнэлтэд аль хэдийн итгэж болно.

Тиймээс итгэлцлийн зэрэг нь p-утгаар тодорхойлогддог.

Илүү өндөр p түвшин нь дээжийн шинжилгээнээс олж авсан үр дүнд итгэх итгэлийн доод түвшинтэй тохирч байна. Жишээлбэл, 0.05 (5%) -тай тэнцэх p-түвшин нь тодорхой бүлгийн шинжилгээнд хийсэн дүгнэлт нь зөвхөн 5% -ийн магадлал бүхий эдгээр объектуудын санамсаргүй шинж чанарыг харуулж байна.

Өөрөөр хэлбэл, гаралтыг бүх объектод өргөтгөх магадлал маш өндөр (95%) байна.

Олон судалгаанд 5% нь зөвшөөрөгдөх p-утга гэж тооцогддог. Энэ нь жишээлбэл, p = 0.01 бол үр дүнд нь итгэж болох боловч p = 0.06 бол боломжгүй гэсэн үг юм.

Сурах

Ирээдүйн судалгаагэдэг нь дээжийг анхдагч хүчин зүйлд үндэслэн хуваарилж, зарим үр дүнд бий болсон хүчин зүйлийг дээжинд шинжилдэг судалгаа юм.

Ретроспектив судалгаагэдэг нь үр дүнгийн хүчин зүйлд үндэслэн дээжийг хуваарилж, дээжинд зарим нэг анхны хүчин зүйлийг шинжилдэг судалгаа юм.

Жишээ. Эхлэх хүчин зүйл нь 20-оос доош насны жирэмсэн эмэгтэй юм. Үр дүнд нь хүчин зүйл нь хүүхэд хөнгөн / 2.5 кг-аас их жинтэй байдаг. Хүүхдийн жин нь эхийн наснаас хамаарах эсэхийг бид шинжилдэг.

Хэрэв бид 2 дээж цуглуулж, нэгд нь 20-иос доош насны эхчүүд, нөгөөд нь ахмад настнууд, дараа нь бүлэг тус бүрийн хүүхдүүдийн массад дүн шинжилгээ хийвэл энэ нь ирээдүйн судалгаа юм.

Хэрэв бид 2 дээж цуглуулж, нэгд нь - 2.5 кг-аас бага жинтэй хүүхэд төрүүлсэн эхчүүд, нөгөөд - илүү жинтэй, дараа нь бүлэг тус бүрийн эхчүүдийн насыг шинжилвэл энэ нь байна. ретроспектив судалгаа(Мэдээжийн хэрэг, ийм судалгааг зөвхөн туршилт дууссан, өөрөөр хэлбэл бүх хүүхдүүд төрсөн үед л хийж болно).

Египетээс гарсан

Тодорхойлолт.Судлаачийн сонирхлыг татсан эмнэлзүйн ач холбогдолтой үйл явдал, лабораторийн үзүүлэлт эсвэл шинж чанар. Эмнэлзүйн туршилтанд үр дүн нь эмчилгээний болон урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээний үр нөлөөг үнэлэх шалгуур болдог.

Эмнэлзүйн эпидемиологи

Тодорхойлолт.Үүнтэй төстэй тохиолдлуудад өвчний эмнэлзүйн явцын судалгаанд үндэслэн тодорхой өвчтөн бүрийн тодорхой үр дүнг урьдчилан таамаглах боломжийг олгодог шинжлэх ухаан. шинжлэх ухааны аргуудтаамаглалын үнэн зөвийг баталгаажуулахын тулд өвчтөнүүдийг судлах.

Когорт

Тодорхойлолт.Судалгаанд оролцогчдын бүлэг нь үүсэх үедээ нийтлэг шинж чанараараа нэгдэж, удаан хугацааны туршид судлагдсан.

Хяналт

Түүхэн хяналт

Тодорхойлолт.Хяналтын бүлгийг судалгаанаас өмнөх хугацаанд байгуулж, шалгасан.

Зэрэгцээ хяналт

Тодорхойлолт.Үндсэн бүлгийг бүрдүүлэхтэй зэрэгцэн байгуулагдсан хяналтын бүлэг.

Корреляци

Тодорхойлолт.Тохиолдлын тодорхой хэсэгт нэг шинж чанарын том утга нь эерэг (шууд) хамаарлын хувьд өөр шинж чанарын утгатай эсвэл бага утгатай тохирч байгааг харуулсан хоёр шинж чанарын (тоон эсвэл дарааллын) статистикийн хамаарал. утга - сөрөг (урвуу) хамаарлын тохиолдолд.

Жишээ. Өвчтөний цусан дахь тромбоцит ба лейкоцитын түвшин хооронд мэдэгдэхүйц хамаарал илэрсэн. Корреляцийн коэффициент нь 0.76 байна.

Эрсдлийн харьцаа (CR)

Тодорхойлолт.Аюулын харьцаа гэдэг нь эхний бүлгийн объектуудад тохиолдох тодорхой ("муу") үйл явдлын магадлалыг хоёр дахь бүлгийн объектуудад тохиолдох ижил үйл явдлын магадлалд харьцуулсан харьцаа юм.

Жишээ. Хэрэв тамхи татдаггүй хүмүүст уушигны хорт хавдар үүсэх магадлал 20%, тамхи татдаг хүмүүст 100% байвал CR тавны нэг болно. Энэ жишээнд эхний бүлгийн объектууд нь тамхи татдаггүй, хоёр дахь бүлэг нь тамхи татдаг хүмүүс бөгөөд уушигны хорт хавдар үүсэх нь "муу" үйл явдал гэж тооцогддог.

Энэ нь тодорхой байна:

1) хэрэв KR = 1 бол бүлгүүдэд үйл явдал тохиолдох магадлал ижил байна

2) хэрэв KP> 1 бол үйл явдал хоёрдугаар бүлгийнхээс илүү эхний бүлгийн объектуудад тохиолддог.

3) хэрэв KR<1, то событие чаще происходит с объектами из второй группы, чем из первой

Мета-анализ

Тодорхойлолт. ХАМТижил асуудлыг судалсан хэд хэдэн судалгааны үр дүнг нэгтгэсэн статистик дүн шинжилгээ (ихэвчлэн эмчилгээ, урьдчилан сэргийлэх, оношлох үр нөлөө). Судалгааг нэгтгэх нь дүн шинжилгээ хийх томоохон түүвэр, судалгааг нэгтгэх статистик хүчийг өгдөг. Үүнийг судалж буй аргын үр дүнтэй байдлын талаархи дүгнэлтэд итгэх итгэлийг нэмэгдүүлэхэд ашигладаг.

Каплан - Майер арга (Олон Каплан - Майерын тооцоо)

Энэ аргыг статистикч Э.Л.Каплан, Пол Майер нар зохион бүтээжээ.

Энэ аргыг өвчтөний ажиглалтын хугацаатай холбоотой янз бүрийн утгыг тооцоолоход ашигладаг. Ийм хэмжээний жишээ:

мансууруулах бодис хэрэглэх үед нэг жилийн дотор эдгэрэх магадлал

мэс засал хийснээс хойш гурван жилийн дотор мэс заслын дараа дахин давтагдах магадлал

эрхтэн тайралттай түрүү булчирхайн хорт хавдартай өвчтөнүүдийн дунд таван жил гаруй амьд үлдэх магадлал

Каплан-Мейер аргыг ашиглахын давуу талыг тайлбарлая.

"Ердийн" шинжилгээний утгуудын утгыг (Каплан-Мейер аргыг ашиглаагүй) харгалзан үзсэн хугацааны интервалыг интервалд хуваах үндсэн дээр тооцоолно.

Жишээлбэл, хэрэв өвчтөн 5 жилийн дотор нас барах магадлалыг судалбал хугацааны интервалыг 5 хэсэгт (1 жилээс бага, 1-2 жил, 2-3 жил, 3-4 жил, 4-5) хувааж болно. жил), мөн 10 (тус бүр зургаан сар), эсвэл өөр тооны интервалаар. Үр дүн нь өөр өөр хуваалтуудын хувьд өөр байх болно.

Хамгийн сайн хуваалтыг сонгох нь тийм ч амар ажил биш юм.

Каплан-Мейерийн аргаар олж авсан хэмжигдэхүүний утгын тооцоо нь ажиглалтын хугацааг интервалд хуваахаас хамаардаггүй бөгөөд зөвхөн өвчтөн бүрийн амьдралын хугацаанаас хамаарна.

Тиймээс судлаачид дүн шинжилгээ хийх нь илүү хялбар байдаг бөгөөд үр дүн нь ихэвчлэн "ердийн" шинжилгээний үр дүнгээс илүү чанартай байдаг.

Каплан-Майерын муруй нь Каплан-Мейерийн аргаар олж авсан амьд үлдэх муруйн график юм.

Кокс загвар

Энэхүү загварыг Английн нэрт статистикч, 300 гаруй нийтлэл, номын зохиогч Сэр Дэвид Роксби Кокс (1924 онд төрсөн) зохион бүтээжээ.

Кокс загварыг амьд үлдэх шинжилгээнд судлагдсан хэмжигдэхүүнүүд нь цаг хугацааны функцээс хамаардаг нөхцөлд ашигладаг. Жишээлбэл, t жилийн дотор дахин давтагдах магадлал (t = 1,2,…) нь цаг хугацааны log (t) логарифмаас хамаарч болно.

Коксын санал болгож буй аргын чухал давуу тал нь энэ аргыг олон тооны нөхцөл байдалд ашиглах боломжтой байдаг (загвар нь магадлалын тархалтын шинж чанар, хэлбэрт хатуу хязгаарлалт тавьдаггүй).

Кокс загвар дээр үндэслэн эрсдэлийн харьцаа болон эрсдэлийн харьцааны итгэлцлийн интервалыг бий болгох шинжилгээг (Кокс шинжилгээ гэж нэрлэдэг) хийж болно.

Статистикийн параметрийн бус аргууд

Тодорхойлолт.Ердийн тархалт үүсгэдэггүй тоон мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийх, мөн чанарын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд голчлон ашигладаг статистикийн аргуудын ангилал.

Жишээ. Эмчилгээний төрлөөс хамааран өвчтөнүүдийн систолын цусны даралтын ялгааны ач холбогдлыг тодорхойлохын тулд параметрийн бус Манн-Витни тестийг ашигладаг.

Онцлог (хувьсагч)

Тодорхойлолт. NSСудалгааны объектын шинж чанар (ажиглалт). Чанарын болон тоон шинж чанарыг ялгах.

Санамсаргүй болгох

Тодорхойлолт.Тусгай хэрэглүүр (хүснэгт эсвэл санамсаргүй тоон тоолуур, зоос шидэх болон орсон ажиглалтад бүлгийн дугаарыг санамсаргүй байдлаар олгох бусад аргууд) ашиглан судалгааны объектыг үндсэн болон хяналтын бүлэгт санамсаргүй байдлаар хуваарилах арга. Санамсаргүй сонголт нь судлагдсан үр дүнд нөлөөлж болзошгүй мэдэгдэж байгаа болон үл мэдэгдэх шинж чанаруудын бүлгүүдийн хоорондын ялгааг багасгадаг.

Эрсдэл

Атрибутив- судалгааны объектод тодорхой шинж чанар (эрсдлийн хүчин зүйл) байгаатай холбоотой таагүй үр дагавар (жишээлбэл, өвчин) үүсэх нэмэлт эрсдэл. Энэ нь уг эрсдэлт хүчин зүйлтэй холбоотой өвчин үүсэх эрсдэлийн нэг хэсэг бөгөөд үүгээрээ тайлбарлагддаг бөгөөд энэ эрсдэлт хүчин зүйлийг арилгавал арилгах боломжтой.

Харьцангуй эрсдэл- нэг бүлгийн таагүй нөхцөл байдлын эрсдэлийг нөгөө бүлгийн эрсдэлтэй харьцуулсан харьцаа. Энэ нь бүлгүүдийг урьдчилан үүсгэсэн, судалж буй төлөв хараахан болоогүй байгаа тохиолдолд хэтийн болон ажиглалтын судалгаанд ашиглагддаг.

Эргэлтийн шалгалт

Тодорхойлолт.Ажиглалтыг ээлжлэн устгаж, загварыг дахин тооцоолох замаар статистикийн загварын тогтвортой байдал, найдвартай байдал, гүйцэтгэл (хүчтэй байдал) -ыг шалгах арга. Олж авсан загварууд нь илүү төстэй байх тусам загвар нь илүү тогтвортой, найдвартай байдаг.

Үйл явдал

Тодорхойлолт.Судалгааны явцад ажиглагдсан эмнэлзүйн үр дүн, тухайлбал хүндрэл, дахилт, эдгэрэлт, үхэл.

Давхаргажилт

Тодорхойлолт. МСудалгаанд хамрагдах шалгуурыг хангасан бүх оролцогчдын популяцийг эхлээд судлагдсан үр дүнд нөлөөлж болзошгүй нэг буюу хэд хэдэн шинж чанарт (ихэвчлэн хүйс, нас) үндэслэн бүлэгт (давхарга) хуваадаг түүвэрлэлтийн арга. Эдгээр бүлгүүдийн (давхарга) оролцогчдыг туршилтын болон хяналтын бүлэгт бие даан элсүүлсэн. Энэ нь судлаачдад туршилтын болон хяналтын бүлгийн хоорондох чухал шинж чанаруудыг тэнцвэржүүлэх боломжийг олгодог.

Болзошгүй байдлын хүснэгт

Тодорхойлолт.Ажиглалтын үнэмлэхүй давтамжийн (тоо) хүснэгт, багана нь нэг шинж чанарын утгуудтай, мөр нь өөр шинж чанарын утгатай тохирч байна (хоёр хэмжээст гэнэтийн хүснэгтийн хувьд). Үнэмлэхүй давтамжууд нь мөр, баганын огтлолцол дахь нүднүүдэд байрладаг.

Болзошгүй байдлын хүснэгтийн жишээг өгье. Аневризмын мэс засал 194 өвчтөнд хийгдсэн. Мэс засал хийлгэхээс өмнө өвчтөнд хаван үүсэх зэрэг шинж тэмдгүүд байдаг.

Хаван \ Египетээс гарсан
хаван байхгүй	20	6	26
дунд зэргийн хаван	27	15	42
тод хаван	8	21	29
м ж	55	42	194

Ийнхүү хавангүй 26 өвчтөнөөс 20 өвчтөн хагалгааны дараа амьд үлдэж, 6 өвчтөн нас баржээ. Дунд зэргийн хавантай 42 өвчтөний 27 нь амьд үлдэж, 15 нь нас барсан гэх мэт.

Болзошгүй байдлын хүснэгтийн хи-квадрат тест

Нэг шинж тэмдгийн ялгаатай байдлын ач холбогдлыг (найдвартай байдал) тодорхойлохын тулд бусад шинж тэмдгүүдээс (жишээлбэл, хавангийн хүнд байдлаас хамааран мэс заслын үр дүн) хи-квадрат тестийг болзошгүй байдлын хүснэгтэд ашигладаг.

Боломж

Зарим үйл явдлын магадлалыг p гэж үзье. Тэгвэл үйл явдал болохгүй байх магадлал 1-p байна.

Жишээлбэл, хэрэв өвчтөн таван жилийн дараа амьд үлдэх магадлал 0.8 (80%) бол энэ хугацаанд нас барах магадлал 0.2 (20%) байна.

Тодорхойлолт.Боломж гэдэг нь үйл явдал болох магадлалыг тохиолдохгүй байх магадлалын харьцаа юм.

Жишээ. Бидний жишээнд (өвчтөний тухай) боломж 4 байна, учир нь 0.8 / 0.2 = 4.

Тиймээс эдгэрэх магадлал нь нас барах магадлалаас 4 дахин их байдаг.

Хэмжигдэхүүний утгын тайлбар.

1) Хэрэв Боломж = 1 бол үйл явдлын магадлал нь үйл явдал тохиолдохгүй байх магадлалтай тэнцүү байна;

2) Хэрэв боломж> 1 бол үйл явдал тохиолдох магадлал нь тохиолдохгүй байх магадлалаас их байна;

3) хэрэв боломж<1, то вероятность наступления события меньше вероятности того, что событие не произойдёт.

Санаанд оромгүй, харьцаа

Тодорхойлолт.Тооцооллын харьцаа нь эхний бүлгийн объектуудын магадлалын харьцаа, хоёр дахь бүлгийн объектуудын магадлалын харьцаа юм.

Жишээ. Эрэгтэй, эмэгтэй хүмүүсийн аль аль нь эмчилгээ хийлгэж байна гэж бодъё.

Эрэгтэй өвчтөн таван жилийн дараа амьд үлдэх магадлал 0.6 (60%); Энэ хугацаанд түүний үхэх магадлал 0.4 (40%) байна.

Эмэгтэйчүүдийн хувьд ижил төстэй магадлал 0.8 ба 0.2 байна.

Энэ жишээн дээрх магадлалын харьцаа нь байна

Хэмжигдэхүүний утгын тайлбар.

1) Хэрэв магадлалын харьцаа = 1 бол эхний бүлгийн боломж хоёр дахь бүлгийн боломжтой тэнцүү байна.

2) Хэрэв магадлалын харьцаа> 1 бол эхний бүлгийн боломж хоёрдугаар бүлгийн боломжоос их байна.

3) Хэрэв магадлалын харьцаа<1, то шанс для первой группы меньше шанса для второй группы