Статистический анализ для диссертаций на заказ
Статистика в медицинских и биологических исследованиях Статьи по статистическому анализу Диссертации Книги для научной работы Статистический анализ для диссертаций на заказ
заказать статистический анализ для диссертации

Статистический анализ для диссертаций на заказ

Мы консультируем по всем вопросам статистического анализа в медико-биологических исследованиях, и, при необходимости, помогаем его провести 

Подробнее>>>


 

 


Заказать статистический анализ для диссертации Обратная связь

SiteHeart

278679709

 

Статистический анализ результатов клинических исследований

Статистический анализ данных, полученных в ходе клинических исследований, необходим, поскольку известно, что индивидуальная реакция пациентов (или здоровых добровольцев) может варьировать в достаточно широких пределах. Наряду с естественным варьированием на величине признаков сказываются и ошибки измерений, и погрешности в проведении исследований. В силу этого параметры, количественно оценивающие изучаемый эффект, являются случайными величинами и должны быть описаны соответствующими статистическими характеристиками. На языке математики отдельные числовые значения варьирующего параметра принято называть вариантами. Все изучаемые показатели эффекта варьируются, но не все они поддаются непосредственному измерению. Так возникает деление на количественные показатели (допускающие непосредственное измерение величины эффекта) и качественные (не поддающиеся непосредственному измерению, например, характеристики пациента: диагноз, пол, врожденные аномалии и т.п.). Качественные данные, которые могут быть отнесены только к двум противоположным категориям да-нет, называются дихотомическими (dichotomous data), с их помощью учитывают показатели эффекта в альтернативной форме (например, определение количества или доли пациентов из числа испытуемых, у которых наблюдался определенный эффект, — responders). Качественные переменные могут иметь число градаций больше двух, их обычно называют многозначными качественными переменными. Количественные данные могут быть непрерывными и дискретными. Непрерывные данные могут принимать любое значение на непрерывной шкале, например масса тела, температура, уровень глюкозы в крови и т.д. Дискретные данные могут принимать лишь определенные значения из диапазона измерения, обычно целые, например число рецидивов за период, количество перенесенных операций и т.п. Выделяют еще один вид данных — порядковые данные. Можно сказать, что они занимают промежуточное положение между количественными и качественными типами данных. Их можно упорядочить как количественные данные, но над ними нельзя производить арифметические действия, как и над качественными данными. Примером таких данных может служить любой вопросник, предполагающий, например, оценку состояния пациента в терминах «очень хорошо», «хорошо», «плохо», «очень плохо». Надо предупредить, что во многих случаях такое деление данных весьма условно.

 

Нормальное распределение показателей и основные статистические характеристики совокупности

В 1910 г. при изучении распределения нескольких тысяч американских солдат по росту впервые была обнаружена интересная закономерность в распределении этого показателя. Эта особенность заключалась в более или менее симметричном накоплении вариант в центре ряда варьирования и постепенное убывание их численности по мере удаления от центра. Как выяснилось впоследствии, такая закономерность присуща распределениям многих показателей, в том числе и касающихся проявлений клинического эффекта. Это означает, что если на бесконечно большом количестве пациентов будет измеряться некоторый показатель эффекта, вызываемого данным методом лечения, то графическое изображение результатов такого исследования (ось абсцисс -величина эффекта, ось ординат - количество пациентов, у которых наблюдался эффект данной величины) часто будет описываться симметричной кривой вида (рис. 1). Изображенная на рис. 1 кривая носит название кривой нормального распределения, или кривой Гаусса-Лапласа. В основном ради удобства вычислений в медицине часто делается допущение о том, что тот или иной клинический показатель распределен по нормальному закону. Однако надо обратить внимание читателей на то, что сходство реальных распределений различных медицинских показателей с кривой нормального закона не является доказанным раз и навсегда, поскольку оно обычно лишь приближенное. Окончательное заключение о конкретном законе распределения данной совокупности делается лишь на основании проверки специальных статистических тестов.

Нормальное распределение показателей и основные статистические характеристики совокупности

Рис. 1. Кривые нормального распределения при различных значениях среднего квадратичного отклонения: значения среднего квадратичного отклонения у каждой представленной кривой больше, чем у предыдущей

 

 

<Оглавление | Читать дальше >

 

 

 

  заказать статистический анализ для диссертации
Статистический анализ для диссертаций на заказ

Рейтинг@Mail.ru