Параметрические и непараметрические методы оценки достоверности результатов статистического исследования.

Средняя величина - это обобщенная характеристика признака в статистической совокупности. Различают несколько видов средних величин: МОДА (Мо) - это средняя величина, которая соответствует варианте, имеющей наибольшую частоту. МЕДИАНА (Ме) - это средняя величина, которая делит вариационный ряд пополам и расположена в середине вариационного ряда. СРЕДНЯЯ АРИФМЕТИЧЕСКАЯ (М) отражает общую меру изучаемого количественного признака в совокупности.

Для определения достоверности различий сначала необходимо рассчитать среднее квадратическое отклонение (сигма):

1.СРЕДНЕ АРИФМЕТИЧЕСКОЕ: а)простой, когда каждая варианта встречается один раз Р=1, а число наблюдений не больше 30.сигма=+-корень из (сумма d в квадрате/n-1) d(V-M)-истинное отклонение, Р=1,т.е каждая варианта встречается один раз.

б)взвешенный: Если варианты имеют разную частоту Р>1, то формула такая же, только d в квадрате еще умножается на Р.

2.Способ МОМЕНТОВ сигма=+-корень из ((сумма dв квадрате*p/n)-(сумма d*p/n)в квадрате).Также необходимо вычислить коэффициент вариации - это процентное отношение среднего квадратическогоотклоненияк средней арифметической, выраженной в процентах: Cv=(сигма/M)*100.Среднюю ошибку вычисляют так: для средних величин m=+-корень из (сигма/n) при n>30, при n<или =30 то же, только n-1. Для относительных величин: m=+- корень из (P*q/n) при n>30, при n<=30 n-1. где m-ошибка репрезентативности средней или относительной величины, сигма-среднее квадратическое отклонение, P-относительная величина,q-величина равная100-P(если P в процентах), 1000-P(если P в промилле), n-число наблюдений.

. В настоящее время чаще используются непараметрические критерии. В основе - ранжирование имеющихся значений по отношению друг к другу, а в качестве оценок используются относительные характеристики-ранги, инверсии, серии, знаки и др. Непараметрические методы позволяют получить определенную числовую величину, которая сравнивается с табличными пороговыми значениями. Критерием достоверности будет являться результат сравнения полученной величины и табличного значения при данном числе наблюдений и при заданном пороге безошибочного прогноза.

Наиболее известными непараметрическими методами используемыми в мед исследованиях являются: 1. Критерий согласия (х в квадрате - хи квадрат) определяют соответствие эмпирического распределения теоретическому, разницу между фактическими и "ожидаемыми" данными. Чем больше эта разность, тем с большей вероятностью можно утверждать, что существуют различия в распределении сравниваемых выборочных совокупностей. Полученную величину х в квадрате оценивают по специальной таблице. Широко используется при оценке эффективности прививок, действия препаратов, результатов различных методов лечения и профилактики заболеваний, влияния условий труда и быта на заболеваемость.

2.Критерий Манна-Уитни - сравниваемые группы (совокупность) объединяются в одну и она упорядочивается по возрастанию. Критерий Манна-Уитни используется например при оценке эффективности новых лекарственных препаратов, новых методов физиотерапевтического лечения, сравнения результатов биохимического исследования в 2х группах лиц.

3.Критерий Вилкоксона - позволяет статистически подтвердить эффективность воздействия эксперимента на объект. Под эспериментом понимается некоторое воздействие на объект, в результате которого наблюдаемые показатели могут изменятся в ту или иную сторону: например прием лекарственого препарата или определенная методика лечения приводят к некоторым изменениям кониролируемых показателей. Критерий Вилкоксонаприменяеися при оценке эффективности новых методов медикаментозной терапии, диеты, хирургических вмешательств.

4.Критерий итераций - позволяет выяснить, случайна или неслучайна последовательность величин или событий в изучаемой совокупности (динамическом ряду). В практике здравоохранения подобная задача возникает при необходимости оценить изменения во времени показателей обращаемости, заболеваемости, частоты осложнений, рождаемости, смертности населения и т.п.

5.Критерий Краснела-Уоллиса позволяют проверить однородность сравниваемых групп. Широко используется при подтверждении эффективности различных лекарственных препаратов и методов лечения. Параметрические критерии оценки достоверности результатов статистического исследования не требуют знания законов распределения изучаемых совокупностей, они могут быть применены к совокупностям не только количественным но также к полуколичественным и качественным. Эти методы позволяют проводить статистическую обработку при малом числе наблюдений.