Презентация Статистический анализ в медицине онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Статистический анализ в медицине абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 129 слайдов. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:129 слайдов
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:1.48 MB
- Просмотров:268
- Скачиваний:14
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№1 слайд
Содержание слайда: Статистический анализ в медицине
Жилина Наталья Михайловна
№2 слайд
Содержание слайда: Для чего нужна статистика?
Для строгого доказательства эффективности методов диагностики и лечения (какому проценту больных помогает лечение и в какой степени);
Для оценки эффективности работы врача (сокращение пребывания больного в стационаре (не в ущерб пациенту) позволяет экономить значительные средства);
Для поиска новых методов диагностики и лечения, выбора наилучшего метода из существующих.
№3 слайд
Содержание слайда: Этапы исследования:
Планирование и организация исследования;
Проведение наблюдения (собственно исследование);
Обработка и анализ данных, выводы, оформление результатов исследования.
№4 слайд
Содержание слайда: Простейшие ошибки:
Отсутствие контрольной группы;
Использование неслучайных выборок;
Пренебрежение статистической проверкой гипотез.
№5 слайд
Содержание слайда: Вероятностный характер
В результате применения статистических методов мы получаем не истину в последней инстанции, а оценку вероятности того или иного предположения.
Каждый статистический метод основан на собственной математической модели, и результаты его правильны настолько, насколько эта модель соответствует действительности.
№6 слайд
Содержание слайда: ВХОД→ПРОЦЕСС→ВЫХОД
Врач Иванов лечил n пациентов с исходами «выздоровление», «улучшение состояния», «без изменений», «ухудшение», «летальный исход».
Тогда описание модели имеет вид:
На «входе»:
экспериментатор (врач);
единица наблюдения (пациент);
ресурсы (можно рассмотреть всевозможные сочетания).
На «процессе» - лечение n больных (операции, процедуры и т.д.).
На «выходе» - различные исходы: «выздоровление», «улучшение состояния», «без изменений», «ухудшение», «летальный исход».
№7 слайд
Содержание слайда: Корректность модели:
Если у врача X больше благоприятных исходов, чем у врача Y , означает ли это, что врач Y – «хуже»? Мы не можем так утверждать, не выяснив начальные условия.
Что может повлиять на исход лечения (рассмотреть различные сочетания):
Состояние больного: диагноз, тяжесть состояния больного, возраст, сопутствующие заболевания, запущенность случая.
Профессионализм врача: уровень подготовки, опыт работы, контакт с пациентом и т.д.
Ресурсы: наличие необходимых средств, материальная база – необходимая аппаратура, лекарства и т.д.
№8 слайд
Содержание слайда: Гипотезы:
Гипотеза – предположение о сущности данного факта (или ряда фактов).
Гипотеза, принятая исследователем называется рабочей гипотезой. Противоположная ей – альтернативная гипотеза.
Нулевая гипотеза предполагает, что не существует значимого различия (например, между контрольной и экспериментальной группой). В статистике принято нулевую гипотезу считать рабочей, а ей противоположную – альтернативной.
Гипотеза, имеющая большую вероятность (больше 95 или 99%) статистически значима.
№9 слайд
Содержание слайда: Примеры гипотез (Стругацкие. «Стажеры»):
В древней пещере «первояпонцев» обнаружено множество небольших окаменевших следов босых ног, а в центре пещеры один след огромной рифленой подошвы ботинка. Дать объяснения возможных ситуаций. (Придумать ряд гипотез).
№10 слайд
Содержание слайда: Единицы и признаки наблюдения
Единицы наблюдения – отдельные случаи изучаемого явления. Например, при исследовании заболеваемости раком, единицей наблюдения является больной раком.
Признаки наблюдения – общие и важные характеристики, соответствующие цели исследования. Например: возраст больного, вес, давление, пульс, диагноз, осложнение, срок реабилитации и т.д.
№11 слайд
Содержание слайда: Типы признаков:
Количественные признаки измеряются числовыми значениями (например, возраст, рост, вес, давление).
Порядковые признаки – могут быть измерены в шкалах (например, школьные оценки, степень тяжести заболевания – легкая (1), средняя (2), тяжелая (3) и т.д.).
Качественные признаки – характеризуют некоторое состояние объекта, но не могут быть измерены количественно (например, пол, профессия, диагноз).
№12 слайд
Содержание слайда: База данных (БД):
БД – формализованная таблица, состоящая из единиц наблюдения с их признаками;
Важно: в одной клетке таблицы – одно число (или запись)!!!
Признаки наблюдения должны быть классифицированы
№13 слайд
Содержание слайда: Фрагмент БД в MS EXCEL:
№14 слайд
Содержание слайда: Основные типы статистических задач:
Как сжато описать данные?
2. Статистическая оценка
значимости различий признаков в группах, проверка гипотез.
№15 слайд
Содержание слайда:
№16 слайд
Содержание слайда: Принцип действия критериев:
Сравниваются нужные признаки в соответствующем виде эксперимента.
Проверяется нулевая гипотеза. Находится фактическая вероятность ошибки отклонить верную нулевую гипотезу (Р). Говоря упрощенно, Р это вероятность справедливости нулевой гипотезы.
Максимальную приемлемую вероятность отвергнуть нулевую гипотезу называют уровнем значимости и обозначают . Обычно в медико-биологических исследованиях принимают = 0.05.
Если Р < 0,05 нулевая гипотеза отвергается, следовательно найдено статистически значимое различие в сравниваемых группах.
№17 слайд
Содержание слайда: Как выбрать метод?
Если Вы имеете дело с порядковыми и качественными признаками, то подходят только непараметрические методы.
Если признак числовой, стоит подумать, нормально ли его распределение.
Если данных мало (или Вы не хотите думать о типе распределения) - воспользуйтесь непараметрическими методами.
№18 слайд
Содержание слайда: Основные цели
первичного (разведочного) анализа
№19 слайд
Содержание слайда:
№20 слайд
Содержание слайда: Примеры статистических задач:
Задача 1. В группе из 20 человек, вакцинированных от гриппа, заболело 4 человека, а в группе из 20 не вакцинированных заболело 12. Определить, эффективна ли вакцинация?
№21 слайд
Содержание слайда: Таблица сопряженности:
№22 слайд
Содержание слайда: Решение задачи 1 в пакете Биостатистика:
Признак качественный («заболел» с возможными значениями «да» или «нет»), две независимых группы. Следовательно, необходимо воспользоваться критерием χ2.
Важно: в условии задачи дана численность всей группы и число заболевших.
Во входную таблицу для пакета «Биостатистика» необходимо по группам ввести число заболевших и не заболевших (как разность между общей численностью группы и числом заболевших).
№23 слайд
Содержание слайда: Результат и интерпретация:
Результат вычислений представлен на рисунке.
Интерпретация результата. Нулевая гипотеза предполагает, что между числом заболевших в группах нет статистически значимого различия. В пакете «Биостатистика» вычислена ее вероятность Р = 0,024. Р < 0,05, следовательно, нулевая гипотеза отвергается. То есть, найдено статистически значимое различие по признаку «заболел гриппом» между группой вакцинированных и не вакцинированных. Значит вакцинация эффективна.
№24 слайд
Содержание слайда: Задача 2.
Существует ли связь между проницаемостью сосудов сетчатки (Х) и электрической активностью сетчатки (Y)?
Х={19.5, 15.0, 13.5, 23.3, 6.3, 2.5, 13.0, 1.8, 1.6, 6.5, 1.8};
Y={0.0, 38.5, 59.0, 97.4, 119.2, 129.5, 191.7, 248.7, 318.0, 438.5}.
№25 слайд
Содержание слайда: Решение задачи 2:
Для того чтобы не думать, нормально ли распределение, решим задачу с помощью непараметрического метода, а именно критерия ранговой корреляции Спирмена.
Выбираем нужный критерий в выпадающем меню критериев. Заполняем входную таблицу. Таблица входных данных представлена на рисунке
№26 слайд
Содержание слайда: Результат и интерпретация:
Интерпретация результата. Нулевая гипотеза, предполагающая, что связь между признаками статистически незначима, имеет вероятность Р = 0.01.
Таким образом, нулевая гипотеза отвергается и выявлена сильная обратная связь между проницаемостью сосудов сетчатки и электрической активностью сетчатки.
Величину связи характеризует коэффициент ранговой корреляции Спирмена (rs), rs = -0.78. Знак «минус» указывает на обратный тип связи, то есть чем выше значение одного признака, тем меньше значение другого.
№27 слайд
Содержание слайда: Корреляция и линейная регрессия.
Метод наименьших квадратов:
№28 слайд
Содержание слайда: Контрольные вопросы
1. Цель исследования определяется на этапе:
- планирования и организации исследования
- проведения наблюдения
- обработки и анализа данных
- оформления результатов
№29 слайд
Содержание слайда: 2. Объект наблюдения, это:
- отдельный случай изучаемого явления
- явление, подлежащее исследованию
- качественный признак исследования
- метод анализа данных
№30 слайд
Содержание слайда: 3. Единица наблюдения, это:
- количественный признак наблюдения;
- явление, подлежащее исследованию;
- отдельный случай изучаемого явления;
- качественный признак наблюдения.
№31 слайд
Содержание слайда: 4.Сплошное исследование:
- изучает все единицы, входящие в объект наблюдения;
- не имеет цели;
- изучает микроорганизмы;
- изучает часть единиц объекта наблюдения.
№32 слайд
Содержание слайда: 5. Выборочное исследование:
- выбирает вид наблюдения;
- изучает все единицы, входящие в объект наблюдения;
- изучает часть единиц объекта наблюдения;
- имеет несвоевременно определенную цель.
№33 слайд
Содержание слайда: 6. Число единиц наблюдения должно быть:
- очень большим;
- очень маленьким;
- оптимальным (не слишком малым, но и не неоправданно большим);
- равно 10.
№34 слайд
Содержание слайда: 7. Точность результата:
- приближение, с которым можно говорить о подлинности результата;
- порядковый признак наблюдения;
- ошибка, получаемая из-за несплошного характера исследования;
- метод исследования.
№35 слайд
Содержание слайда: 8. Научная гипотеза:
- рассказ об исследовании;
- метод анализа данных;
- предположение о сущности факта или ряда фактов;
- совпадает с целью исследования.
№36 слайд
Содержание слайда: 9. Что такое вероятность события А?:
- частота события А при достаточно большом числе экспериментов;
- метод изучения;
- наблюдение за событием А;
- модель эксперимента.
№37 слайд
Содержание слайда: 10. Статистические результаты, как правило:
- точные;
- вероятностные;
- невозможно описать;
- не встречаются в жизни.
№38 слайд
Содержание слайда: 11. Нулевая гипотеза:
- принимается в статистике в качестве рабочей гипотезы;
- принимается в качестве альтернативной гипотезы;
- имеет большую вероятность;
- имеет малую вероятность.
№39 слайд
Содержание слайда: 12. Критический уровень значимости:
- максимально приемлемая вероятность отвергнуть справедливую нулевую гипотезу (обычно в мед. исследованиях 0,05);
- вероятность альтернативной гипотезы;
- достижимая цель;
- вероятностное событие.
№40 слайд
Содержание слайда: 13. Если условия экспериментов неоднородны:
- нельзя сравнивать их исходы;
- эксперименты надо объединять;
- исследования не следует проводить;
- это не влияет на результат сравнения исходов.
№41 слайд
Содержание слайда: 14. Количественный признак:
- выражается и измеряется числовыми значениями;
- измеряется в шкалах (ранжируется);
- не может быть измерен количественно;
- встречается только в медицине.
№42 слайд
Содержание слайда: 15. Качественный признак:
- выражается и измеряется числовыми значениями;
- измеряется в шкалах (ранжируется);
- не может быть измерен количественно;
- встречается редко.
№43 слайд
Содержание слайда: 16. Порядковый признак:
- выражается числовыми значениями;
- измеряется в шкалах (ранжируется);
- не может быть измерен количественно;
- встречается только в жизни.
№44 слайд
Содержание слайда: 17. База данных:
- таблица, содержащая единицы наблюдения и характеризующие их признаки;
- полигон проведения эксперимента;
- оборудование для исследования;
- не нуждается в описании.
№45 слайд
Содержание слайда: 18. Статистика может:
- улучшить выборку;
- дать статистическое оценивание результатов исследования;
- Исправить ошибки в измерениях;
- Оценить неизвестные признаки.
№46 слайд
Содержание слайда: 19. Статистика не может:
- Исправить ошибки в измерениях;
- провести статистическое оценивание;
- выполнить Проверку гипотез;
- провести статистическое моделирование.
№47 слайд
Содержание слайда: 20. Возможные проблемы статистической обработки:
- сравнение групп;
- некорректное использование статистических методов;
- вычисление описательных статистик;
- расчет частот качественных признаков.
№48 слайд
Содержание слайда: 21. Возможная статистическая ошибка:
- вычисление описательных статистик количественных признаков;
- расчет частот качественных признаков;
- использование неслучайных выборок;
- правильная интерпретация данных.
№49 слайд
Содержание слайда: 22. Основные описательные статистики количественного признака, это:
- среднее, стандартное отклонение, ошибка среднего, процентили (нижний квантиль, медиана, верхний квантиль);
- нулевая гипотеза;
- цель исследования;
- тип признака.
№50 слайд
Содержание слайда: 23. Распределение признака близко к нормальному, если:
- выборка представительна;
- среднее признака близко к медиане (различаются не более, чем на 20%) и в интервал "среднее плюс-минус ст.откл.
попадает до 70% значений признака;
- описательные статистики не вычисляются;
- распределение равномерно.
№51 слайд
Содержание слайда: 24. Параметрические методы применяют только для анализа:
- качественных признаков;
- порядковых признаков;
- нерепрезентативных выборок;
- количественных признаков с нормальным распределением.
№52 слайд
Содержание слайда: 25. Непараметрические методы применяют для анализа:
- объема выборки;
- качественных, порядковых признаков и количественных, если распределение не является нормальным;
- разброса признака вокруг среднего;
- нерепрезентативных выборок.
№53 слайд
Содержание слайда: 26. Рандомизированное исследование, это:
- исследование со случайно отобранной контрольной группой;
- ретроспективное исследование;
- проспективное исследование;
- только основная группа наблюдения.
№54 слайд
Содержание слайда: 27. Группы независимы, если:
- единицы наблюдения основной и контрольной групп различны;
- исследуются одни и те же больные до и после лечения;
- исследуется одна группа больных с несколькими видами лечения;
- вид исследования не определен.
№55 слайд
Содержание слайда: 28. При сравнении нескольких независимых групп с нормальным распределением признака нужно применять:
- критерий Стьюдента;
- дисперсионный анализ;
- корреляцию качественных признаков;
- z-критерий.
№56 слайд
Содержание слайда: 29. Поправка Бонферрони используется:
- в критерии Хи-квадрат;
- в корреляционном анализе;
- при применении критерия Стьюдента, если число групп больше 2-х;
- при расчете чувствительности.
№57 слайд
Содержание слайда: 30. Можно ли применять парный критерий Стьюдента для независимых выборок?
- да;
- нет;
- если выборка ретроспективна;
- если выборка репрезентативна.
№58 слайд
Содержание слайда: 31. Если сравнивают две независимые группы с качественным дихотомическим признаком:
- применяют критерий Хи-квадрат с поправкой Йейтса;
- применяют критерий Фридмана;
- вычисляют описательные статистики;
- определяют коэффициент корреляции Пирсона.
№59 слайд
Содержание слайда: 32. Чувствительность критерия проверяется:
- если различия в группах выявлены;
- если найденные различия статистически незначимы;
- если группы очень велики по объему;
- если исследователю грустно.
№60 слайд
Содержание слайда: 33. Если различий не выявлено при чувствительности 90%, значит:
- на самом деле различия есть;
- надо применять другие методы;
- надо правильно определить цель исследования;
- на самом деле различия в группах не значимы.
№61 слайд
Содержание слайда: 34. Линейная регрессия применяется:
- для вычисления прогнозных значений количественных признаков с нормальным распределением;
- нахождения различия в двух группах связных выборок;
- нахождения различия в трех группах независимых выборок;
- для вычисления частот качественных признаков.
№62 слайд
Содержание слайда: 35. Экспорт данных:
- перевод данных из одной компьютерной программы в другую;
- выезд за границу;
- ввоз товаров из-за рубежа;
- получение данных по электронной почте.
№63 слайд
Содержание слайда: 36. Что означает репрезентативность выборки:
- идет сравнение "коров с курицами«;
- однородность выборки;
выборка отражает свойства основной совокупности (данные извлечены случайным образом);
исследование проспективно.
№64 слайд
Содержание слайда: 37. В статистическом анализе наиболее важно:
- уметь корректно поставить задачу исследования, выбрать нужный метод;
- освоить современный инструмент компьютерного анализа;
- знать формулы расчета;
- завуалировать недостатки данных.
№65 слайд
Содержание слайда: 38. Связь между степенью тяжести послеоперационного осложнения и временем восстановительного периода в группе оперированных можно найти с помощью:
- критерия Стьюдента;
- линейной корреляции Пирсона;
- дисперсионного анализа;
- корреляции Спирмена.
№66 слайд
Содержание слайда: 39. От чего зависит выбор статистического критерия:
- от типа признака и вида исследования;
- от возможности исследователя;
- от знаний руководителя;
- от настроения и времени года.
№67 слайд
Содержание слайда: 40. Метод многокритериального выбора "Анализ иерархий" можно применить:
- для определения цели исследования;
- для вычисления описательных статистик;
- для выбора оптимального решения из нескольких возможных альтернатив;
- для расчета частот качественных признаков.
№68 слайд
Содержание слайда: 41. Какая из программ наиболее мощная для проведения статистического анализа:
- MS Excel;
- Биостатистика;
- Instat;
- SPSS
№69 слайд
Содержание слайда: 42. Нормально ли распределение: 1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,10,10:
- да;
нет;
не знаю;
- сложный вопрос.
№70 слайд
Содержание слайда: 43. Чему равен критический уровень значимости (р) в классическом медицинском исследовании, если для трех групп
корректно применен критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони:
- р=0,05;
- р=0,01;
- р=0,05:3=0,017;
- р=0,1
№71 слайд
Содержание слайда: 44. Какой метод статистического анализа следует применить для сокращения числа переменных (редукции данных)?
- факторный анализ;
- расчет описательных статистик;
- z-критерий;
- критерий Фридмана.
№72 слайд
Содержание слайда: 45. Что значит «выявлены статистически значимые различия признака в группах сравнения»?
- уровень значимости различия р<0,05;
- значения признаков визуально близки;
- значения признаков не сравнимы;
- сравниваются только две группы.
№73 слайд
Содержание слайда: 46. Можно ли применить критерий Стьюдента к сравнению признака «рост» с признаком «вес»?
- можно;
- проверив нормальность распределения одного из признаков;
- при нормальном распределении обоих признаков;
- нельзя.
№74 слайд
Содержание слайда: 47. Формула критерия Стьюдента
- работает на разности рангов признаков;
- основана на разности средних значений признака в группах сравнения;
- включает в себя коэффициент корреляции;
- рассчитывается для таблицы сопряженности.
№75 слайд
Содержание слайда: 48. Таблица сопряженности, это
- число возможных сочетаний числа выборок и значений признака;
- возможные значения уровня значимости различия;
- формализованное представление нулевой гипотезы;
- описание графического представления.
№76 слайд
Содержание слайда: 49. Что такое «ожидаемое значение признака» в таблице сопряженности?
- фактическое значение признака;
- критическая величина уровня значимости;
- значение признака при условии выполнения нулевой гипотезы;
- значение признака при отрицании нулевой гипотезы.
№77 слайд
Содержание слайда: 50. Что такое «наблюдаемое значение признака» в таблице сопряженности?
- фактическое значение признака;
- критическая величина уровня значимости;
- значение признака при условии выполнения нулевой гипотезы;
- значение признака при отрицании нулевой гипотезы.
№78 слайд
Содержание слайда: 51. Критерий хи-квадрат нельзя применять, если
- таблица сопряженности имеет размерность больше, чем 22;
- сравниваются признаки в независимых группах;
- ожидаемое число в ячейке таблицы сопряженности меньше 5;
- сравниваются качественные признаки.
№79 слайд
Содержание слайда: 52. Точный критерий Фишера применяется
- если находится связь признаков;
- если вы хотите построить график;
- ожидаемое число в ячейке таблицы сопряженности меньше 5;
- для множественного сравнения.
№80 слайд
Содержание слайда: 53. Признак называется дихотомическим, если он
- принимает одно из двух возможных значений;
- количественный;
- входит в основную группу;
- входит в группу сравнения.
№81 слайд
Содержание слайда: 54. Если сравнивают качественный дихотомический признак в двух независимых группах:
- применяют критерий хи-квадрат с поправкой Йейтса;
- применяют критерий Фридмана;
- вычисляют описательные статистики;
- определяют коэффициент корреляции Пирсона.
№82 слайд
Содержание слайда: 55. Коэффициент корреляции
- всегда положительный;
- всегда отрицательный;
- по модулю больше 1;
- определяет степень связи признаков.
№83 слайд
Содержание слайда: 56. Корреляционная связь признаков прямая, если
- признаки независимы;
- признаки порядковые;
- признаки качественные;
- с увеличением (уменьшением) значений одного признака, увеличиваются (уменьшаются) значения другого.
№84 слайд
Содержание слайда: 57. Корреляционная связь признаков обратная, если
- с уменьшением значений одного признака, увеличиваются значения другого;
- признаки независимы;
- признаки порядковые;
- признаки качественные.
№85 слайд
Содержание слайда: 58. Корреляция сильная, если коэффициент корреляции
- больше единицы;
- меньше -1;
- по модулю больше или равен 0,7;
- близок к нулю.
№86 слайд
Содержание слайда: 59. Корреляция слабая, если коэффициент корреляции
- по модулю больше или равен 0,7;
- близок к нулю, (по модулю меньше 0,3);
- больше единицы;
- меньше -1.
№87 слайд
Содержание слайда: 60. Линейная корреляция Пирсона применяется
- для определения связи двух рядов количественных признаков с нормальным распределением;
- для определения статистической значимости различия качественных признаков;
- для определения парных связей порядковых признаков;
- для множественного сравнения.
№88 слайд
Содержание слайда: 61. Ранговая корреляция Спирмена используется
- для определения парной связи количественных признаков с нормальным распределением;
- для определения статистической значимости различия качественных признаков;
- для определения парных связей порядковых признаков;
- для множественного сравнения.
№89 слайд
Содержание слайда: 62. Критерий Мак-Нимара применяется:
- для сравнения повторных измерений качественных признаков;
- для сравнения качественных признаков в независимых группах;
- для определения связи качественных признаков;
- для определения значимости различия независимых порядковых признаков.
№90 слайд
Содержание слайда: 63. Какие из приведенных данных о послеоперационном больном являются полными, а не цензурированными:
- послеоперационный больной погиб от несчастного случая;
- отказался от наблюдения;
- расторг договор страхования;
- выздоровел.
№91 слайд
Содержание слайда: 64. Что не требуется в анализе выживаемости?
- чтобы все данные были полными, а не цензурируемыми;
- для всех исследуемых известно время начала наблюдения;
- для всех исследуемых известно время окончания наблюдения и исход - полный случай или цензурируемый (выбывание);
- выбор наблюдаемых – случаен.
№92 слайд
Содержание слайда: 65. Что является невозможным исследованием при анализе выживаемости:
- изучение продолжительности жизни (исход – смерть);
- изучение срока лечения определенного заболевания (исход – ремиссия);
- Длительность лечения бесплодия или эффективность контрацепции (исход – беременность);
- исследование зависимости уровня сахара от веса пациента.
№93 слайд
Содержание слайда: 66. Биомедицинская статистика
- не является необходимой областью знания для врача;
- это инструмент для анализа экспериментальных данных и клинических наблюдений;
- слишком сложна для восприятия медицинского работника;
- не нужна в публикационных медицинских материалах.
№94 слайд
Содержание слайда: 67. «Температура больного» – относится к следующему типу переменной
- количественная;
- качественная;
- порядковая;
- дискретная.
№95 слайд
Содержание слайда: 68. Что такое «распределение признака»?
- область возможных значений признака;
- абсолютная или относительная частота встречаемости конкретных значений признака;
- тип признака;
- стандартное отклонение.
№96 слайд
Содержание слайда: 69. Медиана количественного признака
- делит распределение пополам (половина значений признака меньше медианы, половина больше);
- это сумма значений признака, деленная на объем выборки;
- значение признака с наибольшей частотой встречаемости;
- это некорректное утверждение.
№97 слайд
Содержание слайда: 70. Распределение не является нормальным, если:
- значение среднего обязательно близко к медиане (различие не более 20%);
- в интервал ±σ попадает 68% значений признака;
- в интервал ±2σ попадает 95% значений признака;
- оно ассимметрично.
№98 слайд
Содержание слайда: 71. Медиана качественного признака
- делит распределение пополам (половина значений признака меньше медианы, половина больше);
- это сумма значений признака, деленная на объем выборки;
- значение признака с наибольшей частотой встречаемости;
- это некорректное утверждение.
№99 слайд
Содержание слайда: 72. Для чего нужны описательные статистики?
- для краткого описания большого массива количественных данных;
- для сжатого описания качественных признаков;
- для расчета коэффициента ранговой корреляции;
- для определения частоты признака.
№100 слайд
Содержание слайда: 73. Выборка является репрезентативной, если
- она отражает свойства основной совокупности, то есть данные случайно (равновероятно) извлечены из совокупности;
- если содержит только качественные признаки;
- если относится к социально-гигиеническим исследованиям;
- если состоит только из клинических наблюдений.
№101 слайд
Содержание слайда: 74. Что характеризует стандартное (среднеквадратичное) отклонение?
- уровень значимости различия признаков;
- разброс значений количественного признака с нормальным распределением от среднего арифметического (ширину нормального распределения);
- отклонение значения признака от медианы;
- степень связи двух признаков.
№102 слайд
Содержание слайда: 75. Какие характеристики хорошо описывают ассиметричное распределение?
- среднее и стандартное (среднеквадратичное) отклонение;
- среднее и стандартная ошибка среднего;
- коэффициенты корреляции;
- квантили (персентили).
№103 слайд
Содержание слайда: 76. Как лучше сохранить результаты эксперимента (наблюдений):
- в памяти;
- в рукописном описании;
- в виде базы данных на компьютере;
- в таблице на бумаге.
№104 слайд
Содержание слайда: 77. Чем не является дисперсия?
- средним квадратом отклонения от среднего арифметического количественного признака;
- характеристикой разброса признака;
- стандартным (среднеквадратичным) отклонением во второй степени;
- частотой признака.
№105 слайд
Содержание слайда: 78. Для чего в критерии хи-квадрат (при таблице сопряженности 22) применяется поправка на непрерывность (поправка Йейтса)?
- чтобы задать вопрос соискателю на защите;
- для компенсации излишнего «оптимизма» (несколько ужесточает критерий);
- для усложнения вычислений;
- для популяризации ученого.
№106 слайд
Содержание слайда: 79. Нужно ли вычислять описательные статистики для качественных признаков?
- обязательно, чтобы сжато описать выборку;
- не обязательно;
- после проверки статистических гипотез;
- нет, следует вычислить их частоты.
№107 слайд
Содержание слайда: 80. Как выбрать статистический критерий для решения конкретной задачи?
- по типу признака и виду исследования;
- по объему выборки;
- по предпочтениям исследователя;
- по значениям описательных статистик.
№108 слайд
Содержание слайда: 81. Чем близки различные статистические критерии?
- имеют одинаковые формулы;
- созданы одним и тем же ученым;
- имеют сходный принцип действия: формулирование нулевой гипотезы, нахождение уровня значимости различия, сравнение его с критическим, вывод;
- одинаковыми видами исследования и типами признаков.
№109 слайд
Содержание слайда: 82. Что выполняется раньше: проверка нормальности распределения количественного признака или критериальный анализ сравнения признаков в группах?
- критериальный анализ;
- проверка нормальности распределения;
- не имеет значения;
- проверку на нормальность распределения можно не проводить.
№110 слайд
Содержание слайда: 83. Какой из критериев используется для проверки нормальности распределения?
- Колмогорова-Смирнова;
- линейной корреляции Пирсона;
- дисперсионный анализ;
- Мак-Нимара.
№111 слайд
Содержание слайда: 84. Нулевая гипотеза
- предполагает, что различия статистически значимы;
- стандартизует один из признаков, присваивая ему нулевое значение;
- это отсутствие всяческих предположений;
- предполагает, что различия значений признака в сравниваемых группах статистически незначимы.
№112 слайд
Содержание слайда: 85. Различия признака в сравниваемых группах статистически значимы, если
- нулевая гипотеза отвергнута ошибочно;
- вероятность ошибки отвергнуть справедливую нулевую гипотезу меньше 5% (р<0,05);
- если значения признаков в группах сравнения достаточно близки;
- если нулевая гипотеза принимается.
№113 слайд
Содержание слайда: 86. Если корректно примененный критерий не нашел статистически значимых различий (р>0,05):
- значит различий на самом деле нет;
- нужно проверить чувствительность критерия;
- критерий не заслуживает доверия;
- статистика правды не скажет.
№114 слайд
Содержание слайда: 87. Если чувствительность критерия низкая:
- нужно попытаться увеличить объем выборки, проанализировать выбросы;
- ничего не нужно делать;
- применить другие критерии;
- сказать, что различия статистически не значимы.
№115 слайд
Содержание слайда: 88. Если коэффициент корреляции близок к 1, но р>0,05, это означает:
- связь между признаками сильная, но результат не является закономерным;
- связь не является сильной;
- различия между признаками статистически значимы;
- различия незначимы.
№116 слайд
Содержание слайда: 89. Что такое «нижний квартиль»?
- это медиана;
- это 25-й персентиль: значение признака, которое делит распределение на 25% и 75%, четверть значений меньше нижнего квартиля, три четверти – больше;
- это десятый персентиль;
- это 75-й персентиль.
№117 слайд
Содержание слайда: 90. Что такое «верхний квартиль»?
- это 25-й персентиль;
- это медиана;
- это 75-й персентиль: значение признака, которое делит распределение на 75% и 25%, т.е. три четверти значений меньше верхнего квартиля, четверть – больше;
- это десятый персентиль.
№118 слайд
Содержание слайда: 91. Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA)
- определяет значимость различия количественного признака с нормальным распределением в нескольких несвязных группах;
- ищет связи порядковых признаков;
- сравнивает качественные признаки в связных группах;
- сравнивает качественные признаки в независимых группах.
№119 слайд
Содержание слайда: 92. С помощью какого критерия можно сравнить вес исследуемых в четырех возрастных группах?
- парный критерий Стьюдента;
- критерий Мак-Нимара;
- критерий Крускала-Уоллиса;
- дисперсионный анализ.
№120 слайд
Содержание слайда: 93. Что важнее в статистическом анализе?
- корректно применять статистические критерии;
- знать формулы вычисления;
- иметь самую новую версию статистического пакета;
- знать иностранные языки.
№121 слайд
Содержание слайда: 94. Что не требуется при описании материалов исследования?
- описание гипотезы, подлежащей проверке;
- описание данных и способа их получения из основной совокупности (включая метод рандомизации);
- перечень статистических методов оценки гипотезы;
- семейное положение исследователя.
№122 слайд
Содержание слайда: 95. Что не является уровнем значимости различия (р)?
- ошибка первого рода;
- вероятность ошибки отвергнуть справедливую нулевую гипотезу;
- ошибка второго рода;
- вероятность найти различия там, где их на самом деле нет.
№123 слайд
Содержание слайда: 96. Что такое ошибка первого рода?
- вероятность найти различия там, где их на самом деле нет;
- вероятность не найти различий там, где они есть;
- некорректное применение статистического критерия;
- отсутствие научной гипотезы.
№124 слайд
Содержание слайда: 97. Что такое ошибка второго рода?
- вероятность найти различия там, где их на самом деле нет;
- вероятность не найти различий там, где они есть;
- некорректное применение статистического критерия;
- отсутствие научной гипотезы.
№125 слайд
Содержание слайда: 98. Что такое двойное слепое исследование?
- О том, какой препарат принимается, не знают ни пациенты, ни врач;
- исследование с двумя случайными группами сравнения;
- двух этапное исследование инвалидов по зрению;
- исследование двух групп с нечетко поставленной целью.
№126 слайд
Содержание слайда: 99. Проспективное исследование
- исследование нерандомизированное;
- исследователь пользуется имеющимися данными;
- исследование слепое;
- исследователь сам проводит наблюдение за пациентами, сбор и анализ данных.
№127 слайд
Содержание слайда: 100. Продольные исследования
- это одномоментные срезы для оценки распространенности определенного заболевания, факторов риска и т.д.;
- выполняются несколькими исследователями;
- продолжаются определенный период времени, когда принимается лечение и проводится наблюдение за пациентами;
- включают несколько целей.
№128 слайд
Содержание слайда: 101. Применение статистических методов в медицине требует:
- заучивания формул;
- умения отыскать табличное значение;
- понимания сути задачи, возможностей и ограничений статметодов, корректной интерпретации результатов;
- использования конкретной компьютерной программы.
№129 слайд
Содержание слайда: СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
т. (384-3)-796-770
jilina@ivcgzo.nkz.ru
Скачать все slide презентации Статистический анализ в медицине одним архивом:
