Доверительный интервал (ДИ)

· Диапазон значений (confidence interval, CI), в котором с определённым уровнем надёжности (доверия) содержится истинное популяционное значение параметра (например, среднего). 90%-й доверительный интервал означает, что истинное популяционное значение величины (которое обычно не известно) попадает в рассчитанный интервал с вероятностью 90%. Чем шире доверительный интервал, тем ниже точность оценки. В этом случае ДИ служит описательным целям.

· В биомедицинских исследованиях доверительный интервал среднего обычно устанавливается на уровне 95% и определяется как ± 1,96 стандартной ошибки среднего (коэффициент 1,96 вытекает из предположения нормальности распределения при условии достаточно бальшой выборки). Например, при среднем значении систолического АД в группе равном 125 мм.рт.ст., границы 95% доверительного интервала составляют 115,2 и 134,8 мм.рт.ст. Это значит, что 95% уверенность в том, что истинное среднее значение находится между 115,2 и 134,8 мм.рт.ст. Другими словами 95% ДИ – это 95% доверительный интервал вокруг точечной оценки. 95% - это показатель доверия (доверительная вероятность)

Показатели формы распределения

       Существуют различные типы распреления показателей. Однако одним из наиболее важных распределений в статистике является нормальное распределение.

Закон нормального распределения

Нормальное распределение, также называемое Гауссовым распределением, или распределением Гаусса.

Признаки нормального распределения

· Куполообразная симметричная (относительно средней) кривая.

· Распределение характеризуется средней величиной и стандартным отклонением вверх или вниз. При этом, в которое укладываются две трети всех наблюдений (68,3%), отклоняется от средней не более, чем на 1 сигму. В промежутке от плюс 2 сигмы до минус 2 сигмы находится  95,4% наблюдений, а в интервале плюс,минус 3 сигмы - 99,8 % («Правило трёх сигм» - практически все наблюдения укладываются в интервал среднее ± 3 σ).

· Числовые значения средней арифметической, моды и медианы совпадают.

· Сдвигается вправо, если среднее увеличивается, и влево, если среднее уменьшается (при постоянной дисперсии.

· Сплющивается, если дисперсия увеличивается, становится более остроконечной, если дисперсия уменьшается (для постоянного среднего).

Рис. Кривая нормального распределения

Предположение о нормальности можно проверить, исследуя распределение (например, визуально с помощью гистограммы) или применяя какой-либо критерий нормальности, например, коэффициент асимметрии Пирсона - отношение разности между выборочной средней и модой к среднему квадратическому отклонению:

Представление данных

Графическое представление данных

       Данные, представленные графически, облегчают визуальное восприятие и анализ информации.

Рекомендации по построению графиков

· График и текст должны взаимно дополнять друг друга.

· График должен быть понятен «сам по себе» и включать все необходимые обозначения (оси, единицы измерения и т.д.).

· На одном графике следует изображать больше четырех кривых.

· Точки на разных линиях принято обозначать кружками, квадратами и треугольниками.

Основные виды графиков

· Столбчатая или колончатая диаграмма (а)

· Круговая диаграмма (б)

· Сегментированная столбчатая диаграмма (в)

· Гистограмма (г) – подобна столбчатой диаграмме, но без пробелов, так как данные непрерывны. Гистаграмма графически изображает частотное распределение.

· Точечный график – каждое индивидуальное значение представлено точкой (д).

· Двумерный график (е) – соотношение между двумя параметрами.

Статистические таблицы

       Данные могут быть представлены в виде простых или сложных таблиц. При этом данные могут быть как сгруппированными, так и не сгруппированными (индивидуальными, детализированными). Усложнение таблиц происходит за счет возрастания объема и степени дифференцированности представленной в них информации.

Таблица 1.  Динамика гемодинамических показателей студенток специальной медицинской группы с пороками сердца (Х±δ)

Примечание: * – достоверное изменение по отношению к исходным данным р <0,05; **– достоверное изменение по отношению к исходным данным р < 0,01.