Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Относительных(P) величин по критерию t.




В медицинских исследованиях часто возникает необходимость оценивать показатели, выраженные как средними, так и относительными величинами, которые получены в разных статистических совокупностях. При этом требуется не только определить различие (разность) сравниваемых показателей, но и определить его достоверность. Последняя оценивается с помощью доверительного критерия (или критерия точности) t.

О наличии или отсутствии достоверных различий между сравниваемыми величинами судят по размеру получаемого критерия t. Если критерий t равен 2, различие достоверно и это можно утверждать с вероятностью безошибочного прогноза, равной 95 % (при t = 3 и более - с вероятностью безошибочного прогноза - 99 %). Величина критерия менее 2 свидетельствует о недостоверном различии сравниваемых показателей.

Формула оценки достоверности разности сравниваемых средних величин такова:

t=  ,

и для относительных величин:

t=  ,

где M1,M2, P1, P2 – параметры, полученные при выборочных исследованиях; m1 и m2 – их средние ошибки; t – критерий точности. Разность достоверна при t  2, что соответствует вероятности безошибочного прогноза, равной 95 % и более (P ≥ 95 %).

Для большинства исследований, проводимых в медицине и здравоохранении, такая степень вероятности является вполне достаточной.

 

 

50.  Оценка достоверности различия сравниваемых групп по критерию соответствия χ2 (хи – квадрат).

Определяя с помощью X2(хи-квадрат) соответствие эмпирического распределения теоретическому оценивают достоверность различия между выборочными совокупностями.

Критерий X2 (в отличие от критерия t) применяется в тех случаях, когда нет необходимости знать величину того или иного параметра (среднюю или относительный показатель) и требуется оценить достоверность различия не только двух, но и большего числа групп Х2

Так, критерий X2(хи-квадрат) может быть использован для ответа на следующие вопросы: существенно ли отличаются друг от друга группы вакцинированных и невакцинированных по распределению их на больных и здоровых (т. е. эффективна ли вакцина); существенно ли отличаются группы населения с разным среднедушевым доходом по распределению их на больных и здоровых (т. е. влияет ли материальное обеспечение на уровень заболеваемости) и т. п.

Критерий X2(хи-квадрат) определяется по формуле:

X2=  ,

Где (фи) – фактические (эмпирические) данные, - «ожидаемые» (теоретические) данные, вычисленные на основании нулевой гипотезы (H0).

«Нулевая гипотеза» - это предположение о том, что в сравниваемых группах отсутствует различие в распределении частот. Например, допускается одинаковое распределение больных и здоровых в группах вакцинированных и невакцинированных.

Определение критерия соответствия X2 основано на расчете разницы между фактическими и ожидаемыми данными. Чем больше это разность (φ – φ1), тем с большей вероятностью можно утверждать, что существуют различия в распределении сравниваемых выборочных совокупностей и, наоборот, чем меньше разность (φ – φ1), тем меньше шансов на то, что сравниваемые выборочные совокупности различны между собой.

 

 










Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 422.

stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда...