Как интерпретировать значение t-критерия Стьюдента?
Полученное значение t-критерия Стьюдента необходимо правильно интерпретировать. Для этого нам необходимо знать количество исследуемых в каждой группе (n1 и n2). Находим число степеней свободы f по следующей формуле:
f = (n1 + n2) - 2
После этого определяем критическое значение t-критерия Стьюдента для требуемого уровня значимости (например, p=0,05) и при данном числе степеней свободы f по таблице (см. ниже).
Сравниваем критическое и рассчитанное значения критерия:
- Если рассчитанное значение t-критерия Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами.
- Если значение рассчитанного t-критерия Стьюдента меньше табличного, значит различия сравниваемых величин статистически не значимы.
22.
Динамический ряд - это ряд статистических величин, показывающих изменение их во времени, расположенных в хронологическом порядке через определенные промежутки времени.
Динамические ряды могут быть моментными, когда величины ряда характеризуют явление на какой-то определенный момент времени (штаты, койки, вновь выявленные больные при медосмотрах и т.д.) и интервальными, когда явление рассматривается за определенный период (число родившихся и умерших за год, число поступивших больных в стационар, число бытовых травм за месяц и др.).
Величины, из которых состоит динамический ряд, называются уровнями ряда. Если динамический ряд состоит из абсолютных чисел, то он называется простым, если из относительных или средних величин - то сложным или производным.
|
|
|
Для характеристики динамического ряда используют 3 основных показателя:
· абсолютный прирост (убыль) - разность между последующим и предыдущим уровнем
· темп прироста - процентное отношение абсолютного прироста (убыли) к предыдущему уровню
· темп роста - процентное отношение последующего уровня к предыдущему уровню.
Рассмотрим методику анализа динамического ряда на примере изменения показателя общей смертности в России с 1940 по 1995 годы:
| Годы | Уровень смертности, ‰ | Абсолютный прирост (убыль) | Темп роста, % | Темп прироста, % |
| 1940 1960 1970 1980 1990 1995 | 20,6 7,4 8,7 11,0 11,2 15,0 | - - 13,2 1,3 2,3 0,2 3,8 | - 35,9 117,6 126,4 101,8 133,9 | - - 64,1 17,6 26,4 1,8 33,9 |
Пример расчета:
1) абсолютный прирост (убыль) = последующий уровень - предыдущий уровень
1940-1960 гг. = 7,4 - 20,6 = - 13,2
1970-1960 гг. = 8,7 - 7,4 = 1,3
1980-1970 гг. = 11,0 - 8,7 = 2,3
и т.д.
2) Темп роста = последующий уровень х 100% / предыдущий уровень
1940-1960 гг. = 7,4 х 100 / 20,6 = 35,9%
1970-1960 гг. = 8,7 х 100 / 7,4 = 117,6%
1980-1970 гг. = 11 х 100 / 8,7 = 126,4%
и т.д.
3) Темп прироста = абс. прирост х 100 / предыдущий уровень
|
|
|
1940-1960 гг. = - 13,2 х 100 / 20,6 = - 64,1
1970-1960 гг. = 1,3 х 100 / 7,4 = 17,6
1980-1970 гг. = 2,3 х 100 / 8,7 = 26,4
и т.д.
Многочисленные наблюдения за длительный промежуток времени не всегда позволяют выявить определенную тенденцию в динамике. Такую возможность дает применение методов выравнивания динамических рядов. К ним относятся:
1. Приведение рядов к одному основанию путем вычисления показателей наглядности. Динамика в этом случае выразится наиболее ярко.
2. Укрупнение интервалов, которое заключается в суммировании данных за ряд периодов. В результате получаются итоги за более продолжительные отрезки времени и тем самым сглаживаются случайные колебания и более четко определяется характер динамики.
3. Сглаживание путем групповой и скользящей средней. Периоды времени укрупняются и для них вычисляется средняя величина, характеризующая укрупненный период. Этим достигается большая ясность изменений во времени.
Интересен метод скользящей средней, который часто применяется для характеристики сезонных колебаний. Для этого каждый уровень ряда заменяется средней из данного уровня и соседних с ним. Обычно суммируются последовательно три члена ряда, но можно брать и больше. Важно, что средняя получается для каждого уровня динамического ряда.
|
|
|
23.24,.25,
23.Средние величины, методика расчета средней, среднеквадратического отклонения, ошибки средней и коэффициента вариации. Нормальное распределение вариационного ряда, Кривая Гаусса-Лапласа, мода и медиана.
24.Средние величины, их значение и применение в практической деятельности врача. Понятие о норме, среднее квадратическое отклонение, ошибка средней и коэффициент вариации (Сv). Их значение и применение.
25.Классификация средних величин. Вариационные ряды его виды и элементы. Правила построения вариационного сгруппированного ряда. Определение средней арифметической простой и взвешенной. Примеры использования средних величин в лечебной практике.
26.Значение и применение ошибки средней арифметической величины и относительного показателя. Определение ошибки относительного показателя, если он равен 0 или 100%. Определение достаточного числа наблюдений для получения достоверного результата исследования.
Дата добавления: 2019-07-15; просмотров: 773; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!