Презентация на тему: 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 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)
Скачать (4292 Кб)
Код скопирован в буфер обмена
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.

2

Слайд 2

ШИРОКИЙ ФОРМАТ ДАННЫХ

3

Слайд 3

ПОЛУШИРОКИЙ ФОРМАТ ДАННЫХ

4

Слайд 4

УЗКИЙ ФОРМАТ ДАННЫХ

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

6

Слайд 6: Для количественных переменных характерны выбросы данных

Oops!

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)

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

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

10

Слайд 10

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)

12

Слайд 12

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

13

Слайд 13: Формы распределения

Скошенное вправо Скошенное влево Симметричное

14

Слайд 14: Нормальное распределение

68% данных 95% данных 99.7% данных

15

Слайд 15: Нормальное распределение

16

Слайд 16

17

Слайд 17

18

Слайд 18

19

Слайд 19

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

21

Слайд 21: Среднее

Пример: 17 19 21 22 23 23 23 38

22

Слайд 22

Точка равновесия Mean= 11.4 hours/week

23

Слайд 23: Выбросы 

Mean= 2.9 drinks/week

24

Слайд 24: МЕДИАНА

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

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

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

27

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

Размах Стандартное отклонение Перцентили Межквартильный размах (IQR)

28

Слайд 28: Дисперсия

Теряем степень свободы так как уже посчитали среднее! Стандартное отклонение

29

Слайд 29

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

30

Слайд 30: Стандартное отклонение и стандартная ошибка среднего

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

31

Слайд 31: Межквартильный размах

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

32

Слайд 32

33

Слайд 33

34

Слайд 34

Окно свойств переменных SPSS

35

Слайд 35

36

Слайд 36

Удобно для категориальных переменных

37

Слайд 37

Для категориальных переменных – не нужно

38

Слайд 38

39

Слайд 39

Окно вывода - статистики

40

Слайд 40

Окно вывода - графики

41

Слайд 41

Статистики для количественных переменных, но есть более удобное окно

42

Слайд 42

43

Слайд 43

44

Слайд 44

45

Слайд 45

46

Слайд 46

47

Слайд 47

48

Слайд 48

49

Слайд 49

50

Слайд 50

51

Слайд 51

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 ).

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 )

54

Слайд 54: Общая формула для оценки интервала

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 ̅.

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

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.

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!

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

Похожие презентации

Ничего не найдено