Презентация на тему: ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ

Реклама. Продолжение ниже
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
Типы переменных
Для количественных переменных характерны выбросы данных
Тип шкалы: интервальная
Тип шкалы: ординальная
Тип шкалы: номинальная
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
Формы распределения
Нормальное распределение
Нормальное распределение
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
Описательные статистики: меры центральной тенденции
Среднее
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
Выбросы 
МЕДИАНА
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
Меры разброса данных Меры рассеяния показывают, насколько хорошо данные значения представляют данную совокупность
Дисперсия
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
Стандартное отклонение и стандартная ошибка среднего
Межквартильный размах
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
Стандартизованное Z- значение
Оценка среднего по выборочному среднему
Общая формула для оценки интервала
Интерпретация доверительных интервалов
Доверительные интервалы
Исследователь Петрик рапортует:
Какие из приведенных утверждений верны:
Доверительные интервалы: ответы
1/59
Средняя оценка: 4.7/5 (всего оценок: 60)
Код скопирован в буфер обмена
Скачать (4292 Кб)
Реклама. Продолжение ниже
1

Первый слайд презентации: ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ

СЕРИЯ 2 ПОНЯТИЕ ПЕРЕМЕННОЙ. ВИДЫ ПЕРЕМЕННЫХ. ТАБЛИЦЫ ДАННЫХ. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА. ТАБЛИЦЫ ДАННЫХ И МАНИПУЛЯЦИИ С НИМИ В РАЗЛИЧНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПАКЕТАХ, ОБЗОР. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА В СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОГРАММАХ. ГРАФИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ДАННЫХ.

Изображение слайда
1/1
2

Слайд 2

ШИРОКИЙ ФОРМАТ ДАННЫХ

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
3

Слайд 3

ПОЛУШИРОКИЙ ФОРМАТ ДАННЫХ

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
4

Слайд 4

УЗКИЙ ФОРМАТ ДАННЫХ

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
5

Слайд 5: Типы переменных

Количественные ( интервальные) – возможны все математические операции Дискретные (что то в штуках) Непрерывные (возраст, АД, пульс) Порядковые (ординальные) (стадия заболевания) - можно сказать что больше-меньше Категориальные ( качественные, номинальные ) (цвета, группа крови) Бинарные (выжил/умер, да/нет) Уменьшение объема информации

Изображение слайда
1/1
6

Слайд 6: Для количественных переменных характерны выбросы данных

Oops!

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
7

Слайд 7: Тип шкалы: интервальная

Тип шкалы Интервальная (измерение) Примеры АД, ЧСС, t°C, возраст... Описательные статистики Среднее арифметическое, показатели дисперсии: стандартное отклонение Оценки Среднее арифметическое + ст.ошибка среднего Тесты ( inferential statistics) Зависят от характера распределения Сравнение 1 группы с гипотетическим значением Тест Вилкоксона / t- тест для одной выборки Сравнение 2 не связанных совокупностей Тест Манн-Уитни/ t- тест для несвязанных совокупностей Сравнение 2 связанных совокупностей Тест Вилкоксона / t- тест для связанных совокупностей Сравнение 3 и более несвязанных совокупностей Тест Крускала -Уоллеса/ 1-way ANOVA (дисперсионный анализ)

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
Реклама. Продолжение ниже
8

Слайд 8: Тип шкалы: ординальная

Тип шкалы Ординальная (порядковая) Примеры Функциональный класс заболевания, оценка, опросник и т.п. Описательные статистики Медиана, процентили, МКР Оценки Медиана + 95% доверительный интервал для медианы Тесты ( inferential statistics) Сравнение 1 группы с гипотетическим значением Тест Вилкоксона Сравнение 2 не связанных совокупностей Тест Манн-Уитни Сравнение 2 связанных совокупностей Тест Вилкоксона Сравнение 3 и более несвязанных совокупностей Тест Крускала -Уоллеса

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/3
9

Слайд 9: Тип шкалы: номинальная

Тип шкалы Номинальная (шкала категорий) Примеры Пол, раса и т.п. Описательные статистики Абсолютные частоты, доли в % в группе, мода Оценки Доля (в %) + 95% доверительный интервал Тесты ( inferential statistics) Сравнение 1 группы с гипотетическим значением Тест хи-квадрат или биноминальный тест Сравнение 2 не связанных совокупностей Χ 2 тест, точный критерий Фишера Сравнение 2 связанных совокупностей Тест Мак- Неймера Сравнение 3 и более несвязанных совокупностей Χ 2 тест

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
10

Слайд 10

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
11

Слайд 11

Boxplot of Political Bent (0=Most Conservative, 100=Most Liberal) 75th percentile (85) 25th percentile (68) maximum (100) Q1 – 1.5 * IQR = 68 – 1.5 * 17 = 42.5 median (78) interquartile range (IQR) = 85 – 68 = 17 “outliers” minimum (27)

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
12

Слайд 12

Bins of size = 2 hours/week Histogram of Exercise Y-axis: The percent of observations that fall within each bin.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
13

Слайд 13: Формы распределения

Скошенное вправо Скошенное влево Симметричное

Изображение слайда
1/1
14

Слайд 14: Нормальное распределение

68% данных 95% данных 99.7% данных

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/3
Реклама. Продолжение ниже
15

Слайд 15: Нормальное распределение

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
16

Слайд 16

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
17

Слайд 17

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
18

Слайд 18

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
19

Слайд 19

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
20

Слайд 20: Описательные статистики: меры центральной тенденции

среднее арифметическое ( + уникальность, + простота расчета, - зависимость от экстремальных значений) медиана – значение, которое делит ряд данных пополам ( + уникальность, + простота расчета, + малая зависимость от экстремальных значений, - интерпретация ) медиана=52 50 50 50 52 52 52 52 52 52 52 53 медиана =2 мода – наиболее часто встречающееся значение

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/3
21

Слайд 21: Среднее

Пример: 17 19 21 22 23 23 23 38

Изображение слайда
1/1
22

Слайд 22

Точка равновесия Mean= 11.4 hours/week

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
23

Слайд 23: Выбросы 

Mean= 2.9 drinks/week

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
24

Слайд 24: МЕДИАНА

Значение в середине распределения Расчет : Среднее если нечетное число Среднее между двумя средними числами если четное.

Изображение слайда
1/1
25

Слайд 25

-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 0 5 10 15 20 25 30 P e r c e n t Weight change Mean=-18.5 pounds Median=-19 pounds

Изображение слайда
1/1
26

Слайд 26

-300 -280 -260 -240 -220 -200 -180 -160 -140 -120 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 0 5 10 15 20 25 30 P e r c e n t Weight Change Mean=-34.5 pounds Median=-4.5 pounds

Изображение слайда
1/1
27

Слайд 27: Меры разброса данных Меры рассеяния показывают, насколько хорошо данные значения представляют данную совокупность

Размах Стандартное отклонение Перцентили Межквартильный размах (IQR)

Изображение слайда
1/1
28

Слайд 28: Дисперсия

Теряем степень свободы так как уже посчитали среднее! Стандартное отклонение

Изображение слайда
1/1
29

Слайд 29

Mean = 15 S = 0.9 Mean = 15 S = 5.1 Mean = 15 S = 3.7

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/4
30

Слайд 30: Стандартное отклонение и стандартная ошибка среднего

Отклонение – это разброс данных Ошибка – оценка истинного значения параметра, который рассчитывается ИСКУССТВЕННО НЕ ПУТАТЬ!

Изображение слайда
1/1
31

Слайд 31: Межквартильный размах

Межквартильный размах = 3-й квартиль – 1-й квартиль Средние 50% данных Выбросы не влияют!

Изображение слайда
1/1
32

Слайд 32

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/3
33

Слайд 33

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
34

Слайд 34

Окно свойств переменных SPSS

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
35

Слайд 35

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
36

Слайд 36

Удобно для категориальных переменных

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
37

Слайд 37

Для категориальных переменных – не нужно

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
38

Слайд 38

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
39

Слайд 39

Окно вывода - статистики

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
40

Слайд 40

Окно вывода - графики

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
41

Слайд 41

Статистики для количественных переменных, но есть более удобное окно

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
42

Слайд 42

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
43

Слайд 43

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
44

Слайд 44

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
45

Слайд 45

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
46

Слайд 46

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
47

Слайд 47

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
48

Слайд 48

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
49

Слайд 49

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
50

Слайд 50

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
51

Слайд 51

Изображение слайда
1/1
52

Слайд 52: Стандартизованное Z- значение

Ответ на вопрос «как далеко от среднего находится данное значение», выраженный в относительных (стандартизованных) единицах; Зная m и s, каждое значение х может быть преобразовано в значение z, и на основании таблиц площади под стандартизованной нормальной кривой; В результате возможно ответить на вопрос «какова вероятность наблюдать подобное (или меньшее) значение x в совокупности с данными характеристиками ( m и s ).

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/4
53

Слайд 53: Оценка среднего по выборочному среднему

Приблизительно 95% получаемых x ̅ будут находится в пределах 2 стандартных отклонений от среднего полученных выборочных средних, этот интервал будет ограничен: Поскольку µ и µ x̅ неизвестны по условиям задачи, x ̅ используется в качестве точечной оценки µ, и 95% построенных интервалов будут содержать µ. В общем случае доверительный интервал: Z- значение в данном случае называется коэффициент надежности ( reliability coefficient ), а закрашенная площадь 1- α – доверительный уровень ( confidence level )

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/5
54

Слайд 54: Общая формула для оценки интервала

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/3
55

Слайд 55: Интерпретация доверительных интервалов

На примере 95% ДИ для среднего: Интервальная оценка μ вычисляется по формуле: Если α =0. 05, мы можем сказать, что при повторном отборе выборки, 95% полученных интервалов будут включать μ. Это заключение основано на вероятности получения различных значений x ̅.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
56

Слайд 56: Доверительные интервалы

Многими незаслуженно относятся к описательной статистике ДИ – численный интервал, построенный вокруг оценки параметра по определенной методике В силу этого он характеризует, в первую очередь, методику Во вторую очередь он характеризует данные В последнюю очередь – параметры популяционного показателя

Изображение слайда
1/1
57

Слайд 57: Исследователь Петрик рапортует:

95% доверительный интервал для среднего 0,1-0,4! Robust misinterpretation of confidence intervals. Hoekstra R1, Morey RD, Rouder JN, Wagenmakers EJ. Psychon Bull Rev. 2014 Jan 14.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
58

Слайд 58: Какие из приведенных утверждений верны:

Вероятность, что истинное (популяционное) среднее больше 0, как минимум, 95% Вероятность, что истинное среднее равно 0 меньше 5% Нулевая гипотеза, что истинное среднее равно 0, вероятно, будет отвергнута С 95% вероятностью истинное среднее находится между 0,1 и 0,4 Мы можем быть на 95% уверены, что истинное среднее находится между 0,1 и 0,4 Если бы мы повторяли эксперимент снова и снова, 95% времени истинное среднее находилось бы в интервале 0,1 – 0,4 95% ДИ 0,1-0,4!

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
59

Последний слайд презентации: ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ: Доверительные интервалы: ответы

Вероятность, что истинное (популяционное) среднее больше 0, как минимум, 95% Вероятность, что истинное среднее равно 0 меньше 5% Присвоение вероятности параметру Нулевая гипотеза, что истинное среднее равно 0, вероятно, неверна Присвоение вероятности гипотезе С 95% вероятностью истинное среднее находится между 0,1 и 0,4 Присвоение вероятности параметру Мы можем быть на 95% уверены, что истинное среднее находится между 0,1 и 0,4 Если бы мы повторяли эксперимент снова и снова, 95% времени истинное среднее находилось бы в интервале 0,1 – 0,4 Утверждение относительно границ истинного среднего Если бы мы повторяли эксперимент снова и снова, 95% времени (в 95% случаев) доверительные интервалы содержали бы истинное среднее

Изображение слайда
1/1
Реклама. Продолжение ниже