- •1 СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА БИОМЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
- •1.1 Биомедицинская информация и способы ее получения
- •1.2 Организация медико-статистических исследований
- •1.3 Относительные величины
- •1.4 Статистическая обработка вариационного ряда
- •1.4.1 Основные понятия и определения
- •1.4.2 Методика составления вариационного ряда
- •1.4.3 Методика статистической обработки вариационного ряда при нормальном законе распределения вариант
- •1.4.4 Расчет статистических характеристик при малом числе наблюдений
- •1.5 Выборочный метод исследований
- •1.5.1 Формирование выборочной совокупности
- •1.5.2 Определение объема выборочной совокупности
- •1.5.3 Сравнение средних арифметических величин двух выборок из совокупности с нормальным распределением вариант
- •1.6 Основы дисперсионного анализа
- •1.6.1 Общие положения
- •1.6.2 Методика однофакторного дисперсионного анализа
- •1.6.3 Методика двухфакторного дисперсионного анализа
- •1.6.4 Методика однофакторного дисперсионного анализа альтернативных признаков
- •1.7 Определение соответствия эмпирических и теоретических данных
- •1.7.1 Общие положения
- •1.7..2 Определение соответствия признаков альтернативных явлений
- •1.7.3 Определение критерия χ2 по данным, представленным в сложных таблицах
- •1.7.4 Проверка соответствия фактических частот вариационного ряда теоретическому распределению
- •1.8 Корреляционный анализ
- •1.8.1 Способы выявления корреляционной связи
- •1.8.2 Виды и теснота корреляционной связи
- •1.8.2 Определение коэффициент корреляции при малом числе наблюдений
- •1.8.3 Определение коэффициент корреляции при большом числе наблюдений
- •1.8.4 Средняя ошибка коэффициента корреляции
- •1.8.5 Определение тесноты связи между качественными признаками
- •1.8.6 Множественная корреляция
- •1.8.7 Понятие о корреляционном отношении
- •1.9 Основы регрессионного анализа
- •1.10 Непараметрические критерии в медицинских исследованиях
- •1.10.1 Критерии для характеристики одной совокупности
- •1.10.2 Критерии различия для двух сопряженных совокупностей
- •1.10.3 Критерии различия для двух несопряженных совокупностей
- •1.10.3 Непараметрические методы изучения связи
- •1.11 Современное программное обеспечение для статистической обработки биомедицинских исследований
- •2 ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ БАНКОВ ДАННЫХ
- •2.1 Общие сведения о банках данных
- •2.2 Типы баз данных
- •2.2.1 Автономные базы данных
- •2.2.2 Файл-серверные базы данных
- •2.2.3 Многоярусные базы данных
- •2.2.4 Базы данных клиент/сервер
- •2.3 Реляционный подход к построению БД
- •2.3.1 Реляционная модель данных
- •2.3.1.1 Целостность данных
- •2.3.2 Реляционная алгебра
- •2.3.3 Реляционное исчисление
- •2.4 Иерархический и сетевой подходы
- •2.4.1 Иерархический подход.
- •2.4.2 Сетевой подход.
- •2.5 Инвертированные базы данных
- •2.6 Принципы построения реляционных баз данных
- •2.6.1 Процедура индексирования
- •2.6.2 Организация связи с базами данных прикладных программ
1.9Основы регрессионного анализа
Вмедицинских исследованиях подчас требуется вычислить не только меру связи между двумя явлениями, но определить характер изменения одной величины от изменений другой. Для этого определяют коэффициент регрессии, который рассчитывают при линейной корреляции по следующим формулам:
σ
Rx / y = rxy σ x (1.55)
y
Ry / x = rxy |
σ y |
(1.56) |
σ |
||
|
x |
|
Первое уравнение и полученный из него коэффициент регрессии показывает, насколько изменяется в среднем признак х при изменении признака у на какую-либо величину; второе уравнение показывает обратные взаимоотношения, т. е. как изменяется в среднем признак у при изменении признака х.
Например, имеются следующие данные: коэффициент корреляции (rху) между интрасклеральным венозным давлением (х) и внутриглазным давлением
(у) равен 0,719; х = 9,97 и σx = ±4,52; у =18,4 и σy = ±5,7. Отсюда:
Rx / y = 0,719 4,525,7 = 0,57
Ry / x = 0,719 45,,527 = 0,94
Следовательно, с увеличением интрасклерального венозного давления на единицу внутриглазное давление в среднем увеличивается на 0,94, а с увеличением внутриглазного давления на единицу интрасклеральное в среднем увеличивается на 0,57.
Зная коэффициент регрессии, можно рассчитать любые значения у при разных значениях х и определить х при любых значениях у. Этим целям служат уравнения регрессии при прямолинейной связи:
yi − |
y |
= Ry / x (xi − |
x |
) |
(1.57) |
||||
xi − |
|
= Rx / y ( yi − |
|
) |
|
||||
x |
y |
(1.58) |
Уравнение (1.57) представляет уравнение регрессии у по х. Уравнение (1.58) представляет уравнение регрессии х по у.
Рассчитаем в качестве примера ожидаемые числа внутриглазного давления (у) при заданных значениях (х) — интрасклерального венозного давления и сравним полученные теоретические величины внутриглазного давления с фактическими.
Подставим в формулу (1.57) числовые значения и получим:
уi - 18,4 = 0,94 (xi - 9,97); yi -18,4 = 0,94xi -9,36; yi=0,94xi+9,04.
76
Решаем наше уравнение регрессии, подставляя различные значения х (таб-
л. 1.46).
Таблица 1.46 – Результаты вычислений по уравнению регрессии
Интрасклеральное венозное |
Внутриглазное давление (у) |
давление (х) |
|
x1=19,8 |
y1= 0,94·19,8 +9,04 =27,65 |
x2=7,8 |
y2 =0,94·7,8+9,04= 16,37 |
x3=12,7 |
у3=0,94·12,7+9,04=20,98 |
x4=13,4 |
y4 =0,94·13,4 +9,04 =21,63 |
Сопоставим полученные данные с фактическими (табл. 1.47).
Таблица 1.47 – Внутриглазное давление при разных уровнях интрасклерального венозного давления
Интрасклеральное |
Внутриглазное |
Внутриглазное |
Разность между |
венозное давле- |
давление в |
давление, вычис- |
опытными и вы- |
ние в опыте |
опыте |
ленное по формуле |
численными по |
|
|
|
формуле величи- |
|
|
|
нами |
1 |
2 |
3 |
4 |
19,8 |
34,9 |
27,65 |
+7,25 |
13,4 |
26,8 |
21,63 |
+5,17 |
12,7 |
21,3 |
20,98 |
+0,32 |
7,8 |
16,1 |
16,37 |
-0,27 |
Полученный ряд (столбец 3) носит название ряда регрессии. Для оценки величин, составляющих ряд регрессии, применяется среднеквадратическое от-
клонение регрессии
σ Ry / x =σ y 1 − rxy2 |
(1.59) |
где σу — среднеквадратическое отклонение изучаемого признака; rху — коэффициент корреляции.
В нашем примере σу =±5,7; rху =± 0,719
σ Ry / x =5,7 1 − 0,7192 =5,7 0,7 = ±3,99
Зная средние значения внутриглазного давления, мы можем определить и их колебания, в пределах которых могут находиться индивидуальные значения внутриглазного давления.
Средняя ошибка коэффициентов регрессии определяется по формулам:
mR |
|
= |
σ y |
1 − r 2 |
или |
mR |
= |
σ y |
1 − r 2 |
(1.60) |
|
σ x |
n |
σ x |
n |
||||||
|
x / y |
|
|
|
y / x |
|
77
Полученные выборочные коэффициенты регрессии можно оценить с помощью критерия t:
tRx / y = |
Rx / y |
или |
tRy / x = |
Ry / x |
(1.61) |
|
mRx / y |
mRy / x |
|||||
|
|
|
|
78