Evaluarea siguranței rezultatelor studiilor statistice (valori relative)
Atunci când studiul general (solid) în mod colectiv pentru caracterizarea cantitativă a calcula suficient Mi # 963;. Cu toate acestea, în practică, de regulă, un studiu a fost efectuat pe eșantionul total, să fie în mod reprezentativ (de încredere) sau un reprezentant al populației generale. Reprezentativitatea eșantionului este evaluată prin tehnici speciale de selecție, înseamnă reprezentativitate ea toate semnele transportate populația generală.
Fiabilitatea statisticilor ar trebui să înțeleagă amploarea conformității acestora cu afișarea realității. Rezultate sigure sunt cele care nu denaturează și reflectă în mod corect realitatea obiectivă.
Evaluează fiabilitatea rezultatelor cercetării este de a determina cât de probabil este posibil să se extindă rezultatele obținute în eșantionul stabilit pentru întreaga populație.
Cele mai multe medic de cercetare este necesar, de regulă, trebuie să se confrunte cu o parte a fenomenului în studiu, iar rezultatele din acest studiu pentru a continua întregul fenomen în ansamblul său - în populația generală.
Astfel, evaluarea fiabilității necesare pentru o parte a fenomenului ar fi de a judeca fenomenele în ansamblu, a legilor sale.
Evaluarea fiabilității rezultatelor cercetării prevede vychmslenie:
1) Marja de eroare (m eroare medie pentru mediu P M sau cantitățile relative;
2) încrederea limitează medie (M) sau valori relative (P);
3) Fiabilitatea diferenței mediilor (M) sau P (valori relative) ale criteriului t.
4) Fiabilitatea diferențelor dintre criteriu comparat grupurile X 2 (chi-pătrat).
2.2. Determinarea mărimii medii eroare medie (sau relativă) (marja de eroare) - m.
eroare de acoperire (m) este cea mai importantă măsură statistică necesară pentru a evalua fiabilitatea rezultatelor studiului. Această eroare apare în cazurile în care este necesar pe partea caracterizează fenomenul în ansamblu. Aceste erori neizbeny. Ele provin din esența de prelevare a probelor; populația generală poate fi caracterizată într-un set selectat, cu doar o eroare, marja de eroare de măsurare.
marja de eroare nu poate fi amestecat cu eroarea de reprezentare convențională: predare, acuratețea aritmetică și altele.
Cea mai mare eroare de probă se determină dacă rezultatele obținute din observațiile de probă diferă de rezultatele care pot fi obținute prin efectuarea de cercetare continuă oricare și toate elementele populației.
marja de eroare poate fi redusă la o valoare suficient de mică, adică la mărimea marjei de eroare. Acest lucru se realizează prin aducerea probei unui număr suficient de observații (n).
Fiecare valoare medie - M, și fiecare valoare relativă (. Durata tratamentului, înălțimea medie, greutatea corporală medie, proteină din sânge medie și colab medie) - (. Rata mortalității, morbidității, etc.) P trebuie să fie prevăzute cu eroarea mediană - m. Astfel, media aritmetică a eșantionului (M) are o marjă de eroare care se numește medie aritmetică eroare medie (mM) și se determină prin formula:
unde mM - eroarea din valoarea medie;
# 963; - deviația standard;
n - numărul de observații.
Din această formulă rezultă că valoarea mediei aritmetice a erorii medii este direct proporțională cu gradul de diversitate caracteristică și invers proporțională cu rădăcina pătrată a numărului de observații. În consecință, scăderea erorii în determinarea gradului de diversitate (# 963) este posibilă prin creșterea numărului de observații.
Acest principiu se bazează pe metoda de determinare a unui număr suficient de observații pentru prelevarea de probe.
Valorile relative (P), obținute prin studierea în mod selectiv, de asemenea, marja de eroare, care se numește eroarea medie și amplitudinea relativă este notată mP.
Pentru a determina valoarea medie a erorii relative (P) utilizează următoarea formulă:
unde P - valoare relativă. Dacă indicatorul este exprimat în procente, atunci q = 100-P, în cazul în care P în părți per milion, atunci q = 1000-P, în cazul în care P - în prodetsimillyah, toq = 10000-P, etc.; n - numărul de observații. Când numărul de observații mai puțin de 30 la numitor trebuie să ia n-1.
2.3. Determinarea limitelor de încredere M și P.
Determinarea pentru media aritmetică sau magnitudinea (relativă) a două valori extreme: posibila minimă și cea mai mare posibil găsi măsura în care valoarea țintă poate fi parametru general. Aceste limite se numesc limite de încredere.
Încrederea limitează media aritmetică în populație este determinată prin formula:
Mgen. = Mvyb. TMM,
în cazul în care Mgen. - valoarea medie a caracteristicii în populație,
Valoarea medie a Miyb.- obținută din issledovaniyavyborochnoy pluralitate
factor de încredere - - t suma de m care este multiplicat cu un prognostic ireproșabil anumită rată (p) pentru a obține o valoare medie a fluctuațiilor limitei populației;
TMM = - interval de încredere (sau eroarea maximă).
Încrederea valoare relativă de delimitare a populației este determinată utilizând următoarea formulă:
Pgen. = Pvyb. tmp,
gdePgen. - un indicator al populației totale,
Valoarea medie a Piyb.-, rata rezultată din vyborochnoysovokupnosti de cercetare,
T - factor de încredere
tmp - interval de încredere (sau eroarea maximă) /
Termenul „probabilitatea de eroare de predicție libere» (P) - probabilitatea cu care se poate argumenta că, în populația generală Mbudet se află în interiorul M TmM (sau în cadrul P-P TMP).
Dacă n 30, cu P = 95% și P = 99%, criteriul pentru t Student este un tabel (Tabel. 8). Dacă n P = 30 cu 95% t = 2, P = 99% t = 3.
Marea majoritate a cercetarii medicale, probabilitatea de predicție fără erori (P) ar trebui să fie de cel puțin 95%.
Valorile testului t (t)
12,70 4,30 3,18 2,78 2,57 2,42 2,36 2,31 2,26 2,23 2,20 2,16 2,14 2,13 2,12 2,11 2, 10 2,09 2,09 2,08 2,07 2,07 2,06 2,06 2,06 2,05 2,05 2,04 2,04
63,56 9,92 5,84 4,60 4,03 3,71 3,50 3,36 3,25 3,17 3,11 3,06 3,01 2,98 2,95 2,92 2, 90 2,88 2,86 2,84 2,83 2,82 2,81 2,80 2,79 2,78 2,77 2,76 2,76 2,76
36,59 31,60 12,94 8,61 6,86 5,96 5,31 5,04 4,78 4,59 4,44 4,32 4,22 4,14 4,07 4,02 3, 96 3,92 3,88 3,85 3,82 3,79 3,77 3,75 3,73 3,71 3,69 3,67 3,66 3,64
2.4. Determinarea autenticității diferenței mediilor (M) sau (P) valori relative ale criteriului t.
În medicină și de îngrijire a sănătății, precum și valorile medii relative ale parametrilor evaluați de diferența obținută pentru diferitele grupuri ale populației de sex, vârstă, precum și grupuri de bolnavi și sănătoși, etc. În toate cazurile, atunci când se compară cele două valori comparate devine necesară nu numai pentru a determina diferența dintre ele, dar, de asemenea, pentru a evalua validitatea acestuia.
Valorile diferență de fiabilitate obținute într-o cercetare selectivă înseamnă că producția lor de diferență poate fi transferată la populația generală relevantă.
Fiabilitatea este măsurată prin criteriul eșantionului diferența de încredere (criteriu de precizie t), care se calculează în conformitate cu formule speciale pentru media și valorile relative.
Formula evaluarea fiabilității diferenței mediilor comparate după cum urmează:
și valori relative:
în cazul în care M1, M2, P1, P2 - Parametrii obținuți prin cercetări; M1 și M2 - eroarea medie a acestora; T - test de precizie. Diferența semnificativă la 2 t, care corespunde probabilitatea prognosticului fără cusur de 95% sau mai mult (P≥ 95%).
Pentru majoritatea cercetărilor efectuate în medicină și de îngrijire a sănătății, acest grad de probabilitate este destul de suficientă.
2.5. Evaluarea fiabilității pentru potrivirea diferențelor criteriu comparat grupurile X 2 (chi-pătrat).
Definirea via X 2 (chi-pătrat) potrivind teoretice empirice acuratețea estimării distribuției diferenței dintre totalul eșantionului.
Criteriul 2 X (în contrast cu t criteriu) este utilizat în cazurile în care nu este necesar să se cunoască valoarea unui parametru (sau valoarea relativă medie) și precizia necesară a estimării diferențelor nu doar două, ci un număr mai mare grupp.H 2
Astfel, X 2 Testul (chi-pătrat) pot fi folosite pentru a răspunde la următoarele întrebări: este, în esență diferă unul de celălalt grup vaccinat și nevaccinați distribuția lor la pacienți și sănătoși (de exemplu, dacă vaccinul este eficient ..); în esență, orice grupuri diferite, cu venituri pe cap de locuitor pentru a fi distribuite pacienților lor și sănătos (de ex., e. dacă securitatea material asupra efectului de incidență) și așa mai departe. n.
Criteriul X 2 (chi pătrat) este definit prin formula:
În cazul în care (fi) - de fapt (empirice) de date, - date (teoretice) "așteptate" calculate pe baza ipotezei nule (H0).
„Ipoteza nulă“ - este presupunerea că cele două grupuri nici o diferență în distribuția de frecvență. De exemplu, poate fi distribuirea egală a pacienților și subiecți sănătoși, în grupuri de animale vaccinate și nevaccinate.
Determinarea eligibilității X 2 se bazează pe calcularea diferenței dintre datele reale și de așteptat. Cu cat mai mare diferenta (# 966 - # 966; 1), se poate argumenta mai probabil că există diferențe în distribuția seturilor comparate de probă și invers, este mai mică diferența (# 966; - # 966; 1), cu atât mai puțin probabil este faptul că eșantionul comparat set de distinct.