Заметки для аспирантов и соискателей

Задачи для решения на практическом занятии.

Задачи для домашнего решения

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Рассчитать коэффициент парной линейной корреляционной зависимости, сделать вывод по знаку коэффициента корреляции и о степени связи между следующими величинами

а)

Амплитуда вызванных потенциалов мозга (мкВ)	2,3	4,0	7,4	4,5	6,7	10,0	9,2	10,8	8,3	15,2
Латентный период (мс)	15,7	20,6	25,6	34,6	48,5	66,6	96,1	127,2	73,5	178,4

б)

Вес щитовидной железы (г)
Площадь стеннографического изображения (см^2)

Рассчитать коэффициент парной корреляционной зависимости, сделать вывод по знаку коэффициента корреляции, о степени связи между величинами, построить корреляционное поле и провести линию регрессии для следующих рядов значений:

а)

Объем циркулирующей крови (л)	4,83	5,09	3,81	5,34	4,06	5,37	4,32	5,59	4,57	5,80
Рост (см)

б) (атеросклороз)

Площадь поражения артерий таза (%)	22,3	3,1	48,3	17,0	7,5	40,2	23,1	16,0	2,8	6,3
Возраст (в годах)

Цель большинства исследований состоит в сборе данных, которые впоследствии помогают получить информацию в какой-либо области знания. Данные основываются на измерениях одной или нескольких переменных. Термин «переменная» означает количественный показатель, способный изменяться. Например, мы можем собрать основную клиническую и эпидемиологическую информацию о больных со специфической болезнью. Переменные, вызывающие интерес, могут включать пол, возраст и рост больного, различные физиологические или биохимические параметры и т.д.. Обычно мы получаем данные из выборки индивидуумов, которые представляют популяцию. Наша цель состоит в том, чтобы сгруппировать эти данные и извлечь из них нужную информацию. Именно статистические методы исследования, являясь мощным инструментом обработки больших массивов информации, позволяют извлечь необходимую информацию с целью обнаружения закономерностей, лежащих в основе изучаемых явлений и проверки обоснованности выдвигаемых предложений. Медицинские исследования требуют объективного анализа полученных данных, так как неправильные выводы из полученных результатов могут нанести ущерб здоровью человека. Современные вычислительные средства, в частности, такие мощные вычислительные пакеты прикладных программ как SPSS и Statistica, позволяют превратить трудоемкие расчеты в увлекательное занятие и сводят требования к математической подготовки пользователя практически к нулю. Однако эти же обстоятельства резко увеличивают требования к способности пользователя интерпретировать полученные результаты, что в свою очередь, требует ясного понимания используемых для интерпретации результатов вычислений. Отсутствие, во многих случаях такого понимания, зачастую приводит к написанию текстов, напоминающих камлания шаманов, а не научную работу. Поэтому, приведенные ниже два раздела преследуют цель дать аспирантам и соискателям понимание основных понятий, используемых при решении двух, наиболее часто встречаемых задач при статистической обработке диссертационных материалов: сравнения средних и изучения связи между переменными. Безусловно, эти заметки не нацелены на то, чтобы дать пользователям инструмент для вычислений. Реальные вычисления необходимо производить с помощью указанных выше пакетов прикладных программ или других программ. Однако проведение расчетов на примере простейших задач позволяет снять налет мистики с получаемых в расчетах параметров и, тем самым, обеспечить понимание, а значит и возможность правильной интерпретации. Кроме того, уверенность в понимании решения предлагаемых в данных заметках двух задач безусловно снимет барьер «страха» перед математическими методами статистических расчетов в других задачах.

ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ. СРАВНЕНИЕ СРЕДНИХ.

Дата добавления: 2014-10-15