Презентация Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении онлайн

Содержание слайда:

Содержание слайда: Дисперсионный анализ Дисперсионным анализом называют группу статистических методов, разработанных английским математиком и генетиком Р. Фишером в 20-х годах ХХ-го века для ряда экспериментальных задач биологии и сельского хозяйства. Постановка задачи. Пусть даны генеральные совокупности X1, X2,…, Xk., где: - все «k» генеральных совокупностей распределены нормально; - дисперсии всех генеральных совокупностей одинаковы.

Содержание слайда: Дисперсионный анализ При этих условиях и заданном уровне значимости «р» требуется проверить нулевую гипотезу о равенстве выборочных средних, т.е. H0:  . Каждая из генеральных совокупностей подвержена влиянию одного или нескольких факторов, которые могут изменять их средние значения. Фактором называется показатель, который оказывает влияние на конечный результат.

Содержание слайда: Конкретную реализацию фактора называют уровнем фактора. Конкретную реализацию фактора называют уровнем фактора. Значение измеряемого признака называют откликом на фактор. Например, некоторое количество больных гипертонией разбиты случайным образом на «k» групп, каждой из которых назначен прием определенного лекарства. В результате контролируется среднее значение показателя изменения артериального давления.

Содержание слайда: В данном примере: В данном примере: - значения показателя в «i»-ой группе, состоящей из «ni» больных – это «i»-я выборкаобъема «ni»; - лекарство - это фактор, влияющий на величину контролируемого показателя; - показатель изменения артериального давления - это отклик на воздействие фактора. Предполагается, что по группам принимаемые лекарства различаются либо видом, либо дозой, либо еще каким-либо образом. Тогда воздействующий фактор подразделяется на некоторые составляющие, называемые уровнями фактора.

Содержание слайда: Если фактор оказывает воздействие на величину отклика, то нулевая гипотеза о равенстве средних H0:  отвергается. Если фактор оказывает воздействие на величину отклика, то нулевая гипотеза о равенстве средних H0:  отвергается. В зависимости от количества изучаемых факторов дисперсионный анализ делится на однофакторный и многофакторный. В примере с изменением артериального давления можно исследовать: · фактор времени года (уровни: зима, весна, лето, осень); · фактор места эксперимента (уровни: лечение в стационаре или дома); · фактор режима (уровни: постельный, обычный или регулярные пешие прогулки на свежем воздухе) и т.п. Выборочные данные для однофакторного дисперсионного анализа оформляют в виде таблицы (таблица 4.1).

Содержание слайда: Таблица 4.1. Таблица 4.1.

Содержание слайда: 2. Основная цель дисперсионного анализа состоит в разбиении выборочной дисперсии на две компоненты: 2. Основная цель дисперсионного анализа состоит в разбиении выборочной дисперсии на две компоненты: - первая – это факторная дисперсия, она соответствует влиянию фактора на изменчивость средних значений; - вторая – это остаточная дисперсия, она обусловлена случайными причинами и не влияет на изменчивость средних значений. Для численной оценки влияния исследуемого фактора используют сравнение этих компонент с помощью F-критерия Фишера.

Содержание слайда: Факторная дисперсия (  ) – это дисперсия, которая соответствует влиянию фактора на изменение средних значений выборки: Факторная дисперсия (  ) – это дисперсия, которая соответствует влиянию фактора на изменение средних значений выборки: где  - факторная сумма квадратов отклонений, k - количество уровней фактора, r -количество значений в каждой группе,  - общая средняя,  - групповая средняя.

Содержание слайда: Остаточная дисперсия (  ) – это дисперсия, возникающая по случайными причинами и не влияющая на изменение средних значений выборки: Остаточная дисперсия (  ) – это дисперсия, возникающая по случайными причинами и не влияющая на изменение средних значений выборки:

Содержание слайда:

Содержание слайда: Литература: 1. Васильева Л.А. Статистические методы в биологии, медицине и сельском хозяйстве: Учеб. пособие для вузов. - Новосибирск, Новосибирский Государственный университет, 2007. - 128 с 2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. - 9-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2003. - 479 с. 3. Лобоцкая Н.Л. Высшая математика. / Н.Л. Лобоцкая, Ю.В. Морозов, А.А. Дунаев. - Мн.: Высшая школа, 1987. - 319 с. 4. Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии: Руководство. В 2-х томах / Под ред. Ю.М. Комарова. Т. 1. Теоретическая статистика. - М.: Медицина, 2000. - 412 с. 5. Основы высшей математики и математической статистики: Учебник / И.В. Павлушкин и соавт. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 424 с. 6. Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных: Учебник – 3-е изд. – М.: Бином-Пресс, 2007. – 512 с.