Параметрические методы оценки достоверности результатов

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 12 Декабря 2013 в 03:43, реферат

Краткое описание

При пониженном содержании в питьевой воде фтора (0,5— 0,6 мг/л) разрушается зубная эмаль, зубы утрачивают прочность, легко поражаются кариесом. Оптимальной концентрацией фтора в питьевой воде является 0,7—1 мг/л.
Йод — важнейший галоген, обладающий многими специфическими свойствами, являясь весьма редким элементом, он присутствует, иногда в очень малых количествах, во всех природных телах, даже в кристаллах чистого горного хрусталя. Биогенные свойства йода в организме проявляются в различных биохимических процессах, в частности под его влиянием усиливаются окислительные процессы, изменяется течение ферментативных процессов. В организме основная часть йода сосредоточена в щитовидной железе и мышцах.

Содержание

1) Что такое параметрические методы?
2) Применение параметрических методов
3) Способ оценки достоверности с помощью определения ошибок репрезентативности
4) Определение доверительных границ и относительных величин
5) Оценка достоверности разности результатов исследования
6) Литература

Вложенные файлы: 1 файл

срс биостат.docx

— 39.09 Кб (Скачать файл)

                        Казахстанско-Российский медицинский университет

      Кафедра 

 

 

 

    СРС

           На тему:  Параметрические методы  оценки достоверности результатов 

 

 

 

 

 

                                                                                               Выполнила: Аканова Айдана

309 группа «А» Общая  медицина

Проверила:

 

                                     

 

 

                                                           Алматы 2013г.

 

 

Содержание:

  1. Что такое параметрические методы?
  2. Применение параметрических методов
  3. Способ оценки достоверности с помощью определения ошибок репрезентативности
  4. Определение доверительных границ и относительных величин
  5. Оценка достоверности разности результатов исследования
  6. Литература

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Литература:

  1. Саркисян С.А., Каспин А.И., Лисичкин В.А., Пасечник Г.С. «Теория прогнозирования и принятия решения» 1998г. стр 87-121
  2. Н.Г Семенко, В.И.Панева « Стандартные образцы в системе единства измерений» 2000г. Стр 45-88
  3. В.З.Кучеренко «Применение методов статистического анализа» 2006г.  стр 123-130
  4. Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение. Учебник для вузов. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2007. - 512 с.
  5. Медик В.А., Юрьев В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению: Часть 1. Общественное здоровье. - М.: Медицина, 2003. - 368 с.
  6. Миняев В.А., Вишняков Н.И. и др. Социальная медицина и организация здравоохранения (Руководство в 2 томах). - СПб, 1998. -528 с.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

    В практической и научно-практической работе врачи обобщают результаты, полученные как правило на выборочных совокупностях. Для более широкого распространения и применения полученных при изучении репрезентативной выборочной совокупности данных и выводов надо уметь по части явления судить о явлении и его закономерностях в целом.  Учитывая, что врачи, как правило, проводят исследования на выборочных совокупностях, теория статистики позволяет с помощью математического аппарата (формул) переносить данные с выборочного исследования на генеральную совокупность. При этом врач должен уметь не только воспользоваться математической формулой, но сделать вывод, соответствующий каждому способу оценки достоверности полученных данных. С этой целью врач должен знать способы оценки достоверности.

     Применяя метод оценки достоверности результатов исследования для изучения общественного здоровья и деятельности учреждений здравоохранения, а также в своей научной деятельности, исследователь должен уметь правильно выбрать способ данного метода. Среди методов оценки достоверности различают параметрические и непараметрические.

     Параметрическими называют количественные методы статистической обработки данных, применение которых требует обязательного знания закона распределения изучаемых признаков в совокупности и вычисления их основных параметров.

     Непараметрическими являются количественные методы статистической обработки данных, применение которых не требует знания закона распределения изучаемых признаков в совокупности и вычисления их основных параметров.

     Как параметрические, так и непараметрические методы, используемые для сравнения результатов исследований, т.е. для сравнения выборочных совокупностей, заключаются в применении определенных формул и расчете определенных показателей в соответствии с предписанными алгоритмами. В конечном результате высчитывается определенная числовая величина, которую сравнивают с табличными пороговыми значениями. Критерием достоверности будет результат сравнения полученной величины и табличного значения при данном числе наблюдений (или степеней свободы) и при заданном уровне безошибочного прогноза.

     Таким образом, в статистической процедуре оценки основное значение имеет полученный критерий достоверности, поэтому сам способ оценки достоверности в целом иногда называют тем или иным критерием по фамилии автора, предложившего его в качестве основы метода. 

        При проведении выборочных исследований полученный результат не обязательно совпадает с результатом, который мог бы быть получен при исследовании всей генеральной совокупности. Между этими величинами существует определенная разница, называемая ошибкой репрезентативности, т.е. это погрешность, обусловленная переносом результатов выборочного исследования на всю генеральную совокупность.

Средняя ошибка средней арифметической величины определяется по формуле:

где σ - среднеквадратическое отклонение  
n - число наблюдений

Ошибка относительного показателя определяется по формуле:

где p - показатель, выраженный в %, ‰, %оо и т.д.  
q = (100 - р), при p выраженном в %;  
или (1000 - р), при p выраженном в ‰  
или (10000 - р), при p выраженном в %оо и т.д.

При числе наблюдений меньше 30 ошибки репрезентативности определяются соответственно по формулам:

 

Формулы определения  доверительных границ представлены следующим образом:

  • для средних величин (М): Мген = Мвыб ± tm
  • для относительных показателей (Р): Рген = Рвыб ± tm  
    где Мген и Рген - соответственно, значения средней величины и относительного показателя генеральной совокупности;  
    Мвыи Рвы- значения средней величины и относительного показателя выборочной совокупности;  
    m - ошибка репрезентативности;  
    t - критерий достоверности (доверительный коэффициент).

     Данный способ применяется в тех случаях, когда по результатам выборочной совокупности необходимо судить о размерах изучаемого явления (или признака) в генеральной совокупности.

      Обязательным условием для применения способа является репрезентативность выборочной совокупности. Для переноса результатов, полученных при выборочных исследованиях, на генеральную совокупность необходима степень вероятности безошибочного прогноза (Р), показывающая, в каком проценте случаев результаты выборочных исследований по изучаемому признаку (явлению) будут иметь место в генеральной совокупности.

      При определении доверительных границ средней величины или относительного показателя генеральной совокупности, исследователь сам задает определенную (необходимую) степень вероятности безошибочного прогноза (Р). Для большинства медико-биологических исследований считается достаточной степень вероятности безошибочного прогноза, равная 95%, а число случаев генеральной совокупности, в котором могут наблюдаться отклонения от закономерностей, установленных при выборочном исследовании, не будут превышать 5%. При ряде исследований, связанных, например, с применением высокотоксичных веществ, вакцин, оперативного лечения и т.п., в результате чего возможны тяжелые заболевания, осложнения, летальные исходы, применяется степень вероятности Р = 99,7%, т.е. не более чем у 1% случаев генеральной совокупности возможны отклонения от закономерностей, установленных в выборочной совокупности.

    Заданной степени вероятности (Р) безошибочного прогноза соответствует определенное, подставляемое в формулу, значение критерия t, зависящее также и от числа наблюдений.

      При n>30 степени вероятности безошибочного прогноза Р = 99,7% - соответствует значение t = 3, а при Р = 95,5% - значение t = 2.    При п<30 величина t при соответствующей степени вероятности безошибочного прогноза определяется по специальной таблице.

Параметрический критерий – это метод статистического вывода, который применяется в отношении параметров генеральной совокупности.

Самым главным условием для параметрических методов  является нормальность распределения  переменных и, как следствие, правомерность  применения таких статистик, как  среднее значение и стандартное  отклонение. Несмотря на то, что некоторые  параметрические методы позволяют  анализировать данные, распределенные по другим законам (например, биномиальному или Пуассона), непараметрические методы в этом смысле гораздо функциональнее, т.к. вообще не связывают анализ с каким-либо законом распределения.


Информация о работе Параметрические методы оценки достоверности результатов