Основные статистические характеристики

Подборка – группа частей, избранная для исследования из всей совокупы частей. Задачка выборочного способа заключается в том, чтоб сделать правильные выводы относительно всего собрания объектов, их совокупы. К примеру, доктор делает заключения о составе крови пациента на базе анализа ее нескольких капель.

При статистическом анализе, сначала, нужно найти свойства подборки, и важной является среднее Основные статистические характеристики значение.

Среднее значение (Хс, М) – центра подборки, вокруг которого группируются элементы подборки.

Медиана –элемент подборки, число частей подборки со значениями больше которого и меньше которого – равно.

Дисперсия (D) – параметр, характеризующий степень разброса частей подборки относительного среднего значения. Чем больше Дисперсия, тем подольше отклоняются значения частей подборки от среднего Основные статистические характеристики значения.

Принципиальной чертой подборки является мера разброса частей подборки от среднего значения. Таковой мерой является среднее квадратическое отклонение либо стандартное отклонение.

Стандартное отклонение (среднее квадратическое отклонение) – параметр, характеризующий степень разброса частей подборки от среднего значения. Стандартное отклонение обычно обозначается буковкой “σ “ (сигма).

Ошибки среднего либо стандартная ошибка (m) –параметр, характеризующий степень вероятного отличия Основные статистические характеристики среднего значения, приобретенного на исследуемойограниченной выборке, от настоящего среднего значения, приобретенного на всей совокупы частей.

Обычное рассредотачивание – совокупа объектов, в какой последние значения некого признака – меньшее либо наибольшее – возникают изредка; чем поближе значение признака к среднему арифметическому, тем почаще оно встречается. К примеру, рассредотачивание пациентов по их чувствительности Основные статистические характеристики к воздействию хоть какого фармакологического агента нередко приближается к нормальному рассредотачиванию.

Коэффициент корреляции (r) – параметр, характеризующий степень линейной связи меж 2-мя подборками. Коэффициент корреляции меняется от -1 (строгая оборотная линейная зависимость)до 1 (строгая ровная пропорциональная зависимость). При значении 0 линейной зависимости меж 2-мя подборками нет.

Случайное событие – событие, которое может произойти Основные статистические характеристики либо не произойти без видимой закономерности.

Случайная величина – величина, принимающая разные значения без видимой закономерности, т.е. случайным образом.

Возможность (p) – параметр, характеризующий частоту возникновения случайного действия. Возможность меняется от 0 до 1, при этом возможность р=0 значит, что случайное событие никогда не происходит (неосуществимое событие), возможность р=1 значит, что случайное событие Основные статистические характеристики происходит всегда (достоверное событие).

Уровень значимости – наибольшее значение вероятности возникновения действия, при котором событие считается практический неосуществимым. В медицине наибольшее распространение получил уровень значимости равный 0,05. Потому если возможность, с которой интересующее событие может произойти случайным образом р < 0,05, то принято считать это событие маловероятным, и если оно все таки вышло, то Основные статистические характеристики это не было случайным.

Аспект Стьюдента – более нередко употребляется для проверки догадки: «Среднее 2-ух выборок относятся к одной совокупности». Аспект позволяет отыскать возможность того, что оба средних относятся к одной совокупы. Если это возможность р ниже уровня значимости (р < 0,05), то принято считать, что подборки относятся к двум различным совокупностям.

Регрессия – линейный Основные статистические характеристики регрессионный анализ заключается в подборе графика и соответственного уравнения для набора наблюдений. Регрессия употребляется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной либо более независящих переменных. К примеру, на степень заболеваемости человека оказывают влияние несколько причин, включая возраст, вес и иммунный статус. Регрессия пропорционально распределяет меру Основные статистические характеристики заболеваемости по этим трем факторам на базе данных наблюдаемой заболеваемости. Результаты регрессии потом могут быть применены для пророчества уровня заболеваемости новейшей, неисследованной группы людей.

Демо пример.

Разглядим две группы нездоровых тахикардией, одна из которых (контрольная) получала обычное исцеление, другая (исследуемая) получала исцеление по новейшей методике. Ниже приведены частоты сердечных сокращений Основные статистические характеристики (ЧСС) для каждой группы (ударов за минуту). А) Найти среднее значение в контрольной группе. В) Найти стандартное отличия в контрольной группе.

Контроль Исследование

162 135

156 126

144 115

137 140

125 121

145 112

151 130

Решение А).

Для определения среднего значения в контрольной группе нужно установить табличный курсор в свободную ячейку. На панели инструментов надавить кнопку Вставка функций (fx). В показавшемся диалоговом окне Основные статистические характеристики избрать категорию Статистические и функцию СРЗНАЧ, после этого надавить кнопку ОК. Потом указателем мыши ввести спектр данных для определения среднего значения. Надавить кнопку ОК. В избранной ячейке появится среднее значение подборки – 145,714.

Решение В).

Для определения стандартного отличия в контрольной группе нужно установить табличный курсор в свободную ячейку. На Основные статистические характеристики панели инструментов надавить кнопку Вставка функций (fx). В показавшемся диалоговом окне избрать категорию Статистические и функцию СТАНДОТКЛОН, после этого надавить кнопку ОК. Потом указателем мыши ввести спектр данных для определения стандартного отличия, после этого надавить кнопку ОК. В избранной ячейке появится стандартное отклонение подборки – 12, 298.


osnovnie-svojstva-klasterov.html
osnovnie-svojstva-modeli-i-modelirovaniya.html
osnovnie-svojstva-nervnoj-tkani.html