2l-2 Статистика

Целью выполнения алгоритма анализа результатов работы функций, реализующих получение вероятности нулевой гипотезы(ТТЕСТ() и ХИ2ТЕСТ()), является выявление достоверности различий в двух выборках и определении на основании этого эффективности новой методики лечения (реабилитации) пациентов или эффективности нового фармацевтического

информацию о достоверности различий двух выборок. Переменная Т2 – об эффективности новой методики (фармацевтического препарата).

Словесная форма алгоритма.

1.Применить функцию, реализующую критерий, выявляющий достоверность различий (или согласия). Функция возвращает вероятность справедливости нулевой гипотезы (PH0);

2.Сравнить PH0 с уровнем значимости α= 0,05 (0,01; 0,001).

Если PH0 > α

то справедлива нулевая гипотеза: данные в двух выборках(группах) достоверно не различаются, т.е. принадлежат одной и той же генеральной совокупности. Следовательно, новая методика лечения(фармацевтический препарат) неэффективна.

Т1:= «Справедлива Н, данные в двух выборках достоверно не

0

различаются», Т2:= «Новая методика неэффективна».

Перейти к пункту 5.

иначе (PH0 <= α ) перейти к пункту 3.

3. Справедлива альтернативная гипотеза, данные в двух группах

достоверно различаются. Т1:= «Справедлива Н, две выборки достоверно

1

различаются». Перейти к пункту 4.

4.Сравнить средние значения в двух выборках.

Если в исследуемой группе наблюдается улучшение показателя

то новая методика (фармацевтический препарат) эффективна,

11

Т2:= «Новая методика эффективна», перейти к пункту 5.

иначе новая методика (фармацевтический препарат) неэффективна,

Т2:= «Новая методика неэффективна».

5. Вывести значения Т1 и Т2. Конец алгоритма.

Графическая форма представления алгоритмана примере анализа результатов применения критерия согласия c2 приведена на рис.

Рис. Алгоритм анализа результатов применения функции ХИ2ТЕСТ(), представленный в графической форме

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МЕЖДУ ОТДЕЛЬНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ (ФУНКЦИЯ КОРРЕЛЛ())

Все явления в мире взаимосвязаны. Связь, при которой изменение одного признака влечёт изменение распределения другого называетс

12

дыхания – прямая зависимость. Увеличение количества прививок приводит к уменьшению количества заболеваний – обратная зависимость.

Параметр, характеризующий степень линейной взаимосвязи между выборками, называется коэффициентом корреляции. Его значение позволяет получить функция КОРРЕЛ (М1,М2), где М1массив первой выборки, М2 – массив второй выборки.

Значение коэффициента корреляции изменяется –1от (строгая обратная линейная зависимость) до 1 (строгая прямая пропорциональная зависимость). При значении 0 – линейной связи между выборками нет. Для оценки степени взаимосвязи руководствуются следующими правилами. Если абсолютная величина значения коэффициента корреляции(r) больше, чем 0,95, то между параметрами существует практически линейная зависимость. Если коэффициент корреляции находится в диапазоне от0,8 до 0, 95, то говорят о сильной степени связи между параметрами; при 0,6<r<0,8 – говорят о наличиисредней степени связи между параметрами; 0,4<r<0,6 – умеренной; при r<0,4 – считают, что взаимосвязь между параметрами

слабая.

Пример применения функции КОРРЕЛ() представлен на рис.

Рис. Вид фрагмента листа Excel с функцией КОРРЕЛ( )

В последнем примере результат выполнения функции КОРРЕЛ() позволяет оценить силу связи между частотой сердечных сокращений и частотой дыхания при исследуемой патологии. В качестве параметров функции используются диапазоны ячеекВ4:В10, в которых расположены данные о частоте сердечных сокращений иС4:С10, где находятся данные о частоте дыхания. Полученное значение - 0,8537, свидетельствует о сильной зависимости между частотой сердечных сокращений и частотой дыхания.

13

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для того, чтобы правильно использовать встроенные функции, следует воспользоваться информацией встроенной справочной системыMicrosoft Excel раздела справка по функциям Þ статистические функции. Наиболее важной информацией, позволяющей правильно применять функции является информация о назначении функции, синтаксис функции (перечень ее параметров) и пример использования функции.

Следует отметить, что элементарную статистическую обработку медико-биологических данных можно также выполнить с помощ инструментов надстройки Microsoft Excel Пакет анализа данных.

Какие будут вопросы?

14