Презентация Статистический анализ в медицине

Категория: Наука


500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Статистический анализ в медицине . Доклад-сообщение содержит 129 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.


Слайды и текст этой презентации

Слайд 1
Описание слайда:
Статистический анализ в медицине Жилина Наталья Михайловна

Слайд 2
Описание слайда:
Для чего нужна статистика? Для строгого доказательства эффективности методов диагностики и лечения (какому проценту больных помогает лечение и в какой степени); Для оценки эффективности работы врача (сокращение пребывания больного в стационаре (не в ущерб пациенту) позволяет экономить значительные средства); Для поиска новых методов диагностики и лечения, выбора наилучшего метода из существующих.

Слайд 3
Описание слайда:
Этапы исследования: Планирование и организация исследования; Проведение наблюдения (собственно исследование); Обработка и анализ данных, выводы, оформление результатов исследования.

Слайд 4
Описание слайда:
Простейшие ошибки: Отсутствие контрольной группы; Использование неслучайных выборок; Пренебрежение статистической проверкой гипотез.

Слайд 5
Описание слайда:
Вероятностный характер В результате применения статистических методов мы получаем не истину в последней инстанции, а оценку вероятности того или иного предположения. Каждый статистический метод основан на собственной математической модели, и результаты его правильны настолько, насколько эта модель соответствует действительности.

Слайд 6
Описание слайда:
ВХОД→ПРОЦЕСС→ВЫХОД Врач Иванов лечил n пациентов с исходами «выздоровление», «улучшение состояния», «без изменений», «ухудшение», «летальный исход». Тогда описание модели имеет вид: На «входе»: экспериментатор (врач); единица наблюдения (пациент); ресурсы (можно рассмотреть всевозможные сочетания). На «процессе» - лечение n больных (операции, процедуры и т.д.). На «выходе» - различные исходы: «выздоровление», «улучшение состояния», «без изменений», «ухудшение», «летальный исход».

Слайд 7
Описание слайда:
Корректность модели: Если у врача X больше благоприятных исходов, чем у врача Y , означает ли это, что врач Y – «хуже»? Мы не можем так утверждать, не выяснив начальные условия. Что может повлиять на исход лечения (рассмотреть различные сочетания): Состояние больного: диагноз, тяжесть состояния больного, возраст, сопутствующие заболевания, запущенность случая. Профессионализм врача: уровень подготовки, опыт работы, контакт с пациентом и т.д. Ресурсы: наличие необходимых средств, материальная база – необходимая аппаратура, лекарства и т.д.

Слайд 8
Описание слайда:
Гипотезы: Гипотеза – предположение о сущности данного факта (или ряда фактов). Гипотеза, принятая исследователем называется рабочей гипотезой. Противоположная ей – альтернативная гипотеза. Нулевая гипотеза предполагает, что не существует значимого различия (например, между контрольной и экспериментальной группой). В статистике принято нулевую гипотезу считать рабочей, а ей противоположную – альтернативной. Гипотеза, имеющая большую вероятность (больше 95 или 99%) статистически значима.

Слайд 9
Описание слайда:
Примеры гипотез (Стругацкие. «Стажеры»): В древней пещере «первояпонцев» обнаружено множество небольших окаменевших следов босых ног, а в центре пещеры один след огромной рифленой подошвы ботинка. Дать объяснения возможных ситуаций. (Придумать ряд гипотез).

Слайд 10
Описание слайда:
Единицы и признаки наблюдения Единицы наблюдения – отдельные случаи изучаемого явления. Например, при исследовании заболеваемости раком, единицей наблюдения является больной раком. Признаки наблюдения – общие и важные характеристики, соответствующие цели исследования. Например: возраст больного, вес, давление, пульс, диагноз, осложнение, срок реабилитации и т.д.

Слайд 11
Описание слайда:
Типы признаков: Количественные признаки измеряются числовыми значениями (например, возраст, рост, вес, давление). Порядковые признаки – могут быть измерены в шкалах (например, школьные оценки, степень тяжести заболевания – легкая (1), средняя (2), тяжелая (3) и т.д.). Качественные признаки – характеризуют некоторое состояние объекта, но не могут быть измерены количественно (например, пол, профессия, диагноз).

Слайд 12
Описание слайда:
База данных (БД): БД – формализованная таблица, состоящая из единиц наблюдения с их признаками; Важно: в одной клетке таблицы – одно число (или запись)!!! Признаки наблюдения должны быть классифицированы

Слайд 13
Описание слайда:
Фрагмент БД в MS EXCEL:

Слайд 14
Описание слайда:
Основные типы статистических задач: Как сжато описать данные? 2. Статистическая оценка значимости различий признаков в группах, проверка гипотез.

Слайд 15
Описание слайда:

Слайд 16
Описание слайда:
Принцип действия критериев: Сравниваются нужные признаки в соответствующем виде эксперимента. Проверяется нулевая гипотеза. Находится фактическая вероятность ошибки отклонить верную нулевую гипотезу (Р). Говоря упрощенно, Р  это вероятность справедливости нулевой гипотезы. Максимальную приемлемую вероятность отвергнуть нулевую гипотезу называют уровнем значимости и обозначают . Обычно в медико-биологических исследованиях принимают  = 0.05. Если Р < 0,05 нулевая гипотеза отвергается, следовательно найдено статистически значимое различие в сравниваемых группах.

Слайд 17
Описание слайда:
Как выбрать метод? Если Вы имеете дело с порядковыми и качественными признаками, то подходят только непараметрические методы. Если признак числовой, стоит подумать, нормально ли его распределение. Если данных мало (или Вы не хотите думать о типе распределения) - воспользуйтесь непараметрическими методами.

Слайд 18
Описание слайда:
Основные цели первичного (разведочного) анализа

Слайд 19
Описание слайда:

Слайд 20
Описание слайда:
Примеры статистических задач: Задача 1. В группе из 20 человек, вакцинированных от гриппа, заболело 4 человека, а в группе из 20 не вакцинированных заболело 12. Определить, эффективна ли вакцинация?

Слайд 21
Описание слайда:
Таблица сопряженности:

Слайд 22
Описание слайда:
Решение задачи 1 в пакете Биостатистика: Признак качественный («заболел» с возможными значениями «да» или «нет»), две независимых группы. Следовательно, необходимо воспользоваться критерием χ2. Важно: в условии задачи дана численность всей группы и число заболевших. Во входную таблицу для пакета «Биостатистика» необходимо по группам ввести число заболевших и не заболевших (как разность между общей численностью группы и числом заболевших).

Слайд 23
Описание слайда:
Результат и интерпретация: Результат вычислений представлен на рисунке. Интерпретация результата. Нулевая гипотеза предполагает, что между числом заболевших в группах нет статистически значимого различия. В пакете «Биостатистика» вычислена ее вероятность Р = 0,024. Р < 0,05, следовательно, нулевая гипотеза отвергается. То есть, найдено статистически значимое различие по признаку «заболел гриппом» между группой вакцинированных и не вакцинированных. Значит вакцинация эффективна.

Слайд 24
Описание слайда:
Задача 2. Существует ли связь между проницаемостью сосудов сетчатки (Х) и электрической активностью сетчатки (Y)? Х={19.5, 15.0, 13.5, 23.3, 6.3, 2.5, 13.0, 1.8, 1.6, 6.5, 1.8}; Y={0.0, 38.5, 59.0, 97.4, 119.2, 129.5, 191.7, 248.7, 318.0, 438.5}.

Слайд 25
Описание слайда:
Решение задачи 2: Для того чтобы не думать, нормально ли распределение, решим задачу с помощью непараметрического метода, а именно критерия ранговой корреляции Спирмена. Выбираем нужный критерий в выпадающем меню критериев. Заполняем входную таблицу. Таблица входных данных представлена на рисунке

Слайд 26
Описание слайда:
Результат и интерпретация: Интерпретация результата. Нулевая гипотеза, предполагающая, что связь между признаками статистически незначима, имеет вероятность Р = 0.01. Таким образом, нулевая гипотеза отвергается и выявлена сильная обратная связь между проницаемостью сосудов сетчатки и электрической активностью сетчатки. Величину связи характеризует коэффициент ранговой корреляции Спирмена (rs), rs = -0.78. Знак «минус» указывает на обратный тип связи, то есть чем выше значение одного признака, тем меньше значение другого.

Слайд 27
Описание слайда:
Корреляция и линейная регрессия. Метод наименьших квадратов:

Слайд 28
Описание слайда:
Контрольные вопросы 1. Цель исследования определяется на этапе: - планирования и организации исследования - проведения наблюдения - обработки и анализа данных - оформления результатов

Слайд 29
Описание слайда:
2. Объект наблюдения, это: - отдельный случай изучаемого явления - явление, подлежащее исследованию - качественный признак исследования - метод анализа данных

Слайд 30
Описание слайда:
3. Единица наблюдения, это: - количественный признак наблюдения; - явление, подлежащее исследованию; - отдельный случай изучаемого явления; - качественный признак наблюдения.

Слайд 31
Описание слайда:
4.Сплошное исследование: - изучает все единицы, входящие в объект наблюдения; - не имеет цели; - изучает микроорганизмы; - изучает часть единиц объекта наблюдения.

Слайд 32
Описание слайда:
5. Выборочное исследование: - выбирает вид наблюдения; - изучает все единицы, входящие в объект наблюдения; - изучает часть единиц объекта наблюдения; - имеет несвоевременно определенную цель.

Слайд 33
Описание слайда:
6. Число единиц наблюдения должно быть: - очень большим; - очень маленьким; - оптимальным (не слишком малым, но и не неоправданно большим); - равно 10.

Слайд 34
Описание слайда:
7. Точность результата: - приближение, с которым можно говорить о подлинности результата; - порядковый признак наблюдения; - ошибка, получаемая из-за несплошного характера исследования; - метод исследования.

Слайд 35
Описание слайда:
8. Научная гипотеза: - рассказ об исследовании; - метод анализа данных; - предположение о сущности факта или ряда фактов; - совпадает с целью исследования.

Слайд 36
Описание слайда:
9. Что такое вероятность события А?: - частота события А при достаточно большом числе экспериментов; - метод изучения; - наблюдение за событием А; - модель эксперимента.

Слайд 37
Описание слайда:
10. Статистические результаты, как правило: - точные; - вероятностные; - невозможно описать; - не встречаются в жизни.

Слайд 38
Описание слайда:
11. Нулевая гипотеза: - принимается в статистике в качестве рабочей гипотезы; - принимается в качестве альтернативной гипотезы; - имеет большую вероятность; - имеет малую вероятность.

Слайд 39
Описание слайда:
12. Критический уровень значимости: - максимально приемлемая вероятность отвергнуть справедливую нулевую гипотезу (обычно в мед. исследованиях 0,05); - вероятность альтернативной гипотезы; - достижимая цель; - вероятностное событие.

Слайд 40
Описание слайда:
13. Если условия экспериментов неоднородны: - нельзя сравнивать их исходы; - эксперименты надо объединять; - исследования не следует проводить; - это не влияет на результат сравнения исходов.

Слайд 41
Описание слайда:
14. Количественный признак: - выражается и измеряется числовыми значениями; - измеряется в шкалах (ранжируется); - не может быть измерен количественно; - встречается только в медицине.

Слайд 42
Описание слайда:
15. Качественный признак: - выражается и измеряется числовыми значениями; - измеряется в шкалах (ранжируется); - не может быть измерен количественно; - встречается редко.

Слайд 43
Описание слайда:
16. Порядковый признак: - выражается числовыми значениями; - измеряется в шкалах (ранжируется); - не может быть измерен количественно; - встречается только в жизни.

Слайд 44
Описание слайда:
17. База данных: - таблица, содержащая единицы наблюдения и характеризующие их признаки; - полигон проведения эксперимента; - оборудование для исследования; - не нуждается в описании.

Слайд 45
Описание слайда:
18. Статистика может: - улучшить выборку; - дать статистическое оценивание результатов исследования; - Исправить ошибки в измерениях; - Оценить неизвестные признаки.

Слайд 46
Описание слайда:
19. Статистика не может: - Исправить ошибки в измерениях; - провести статистическое оценивание; - выполнить Проверку гипотез; - провести статистическое моделирование.

Слайд 47
Описание слайда:
20. Возможные проблемы статистической обработки: - сравнение групп; - некорректное использование статистических методов; - вычисление описательных статистик; - расчет частот качественных признаков.

Слайд 48
Описание слайда:
21. Возможная статистическая ошибка: - вычисление описательных статистик количественных признаков; - расчет частот качественных признаков; - использование неслучайных выборок; - правильная интерпретация данных.

Слайд 49
Описание слайда:
22. Основные описательные статистики количественного признака, это: - среднее, стандартное отклонение, ошибка среднего, процентили (нижний квантиль, медиана, верхний квантиль); - нулевая гипотеза; - цель исследования; - тип признака.

Слайд 50
Описание слайда:
23. Распределение признака близко к нормальному, если: - выборка представительна; - среднее признака близко к медиане (различаются не более, чем на 20%) и в интервал "среднее плюс-минус ст.откл. попадает до 70% значений признака; - описательные статистики не вычисляются; - распределение равномерно.

Слайд 51
Описание слайда:
24. Параметрические методы применяют только для анализа: - качественных признаков; - порядковых признаков; - нерепрезентативных выборок; - количественных признаков с нормальным распределением.

Слайд 52
Описание слайда:
25. Непараметрические методы применяют для анализа: - объема выборки; - качественных, порядковых признаков и количественных, если распределение не является нормальным; - разброса признака вокруг среднего; - нерепрезентативных выборок.

Слайд 53
Описание слайда:
26. Рандомизированное исследование, это: - исследование со случайно отобранной контрольной группой; - ретроспективное исследование; - проспективное исследование; - только основная группа наблюдения.

Слайд 54
Описание слайда:
27. Группы независимы, если: - единицы наблюдения основной и контрольной групп различны; - исследуются одни и те же больные до и после лечения; - исследуется одна группа больных с несколькими видами лечения; - вид исследования не определен.

Слайд 55
Описание слайда:
28. При сравнении нескольких независимых групп с нормальным распределением признака нужно применять: - критерий Стьюдента; - дисперсионный анализ; - корреляцию качественных признаков; - z-критерий.

Слайд 56
Описание слайда:
29. Поправка Бонферрони используется: - в критерии Хи-квадрат; - в корреляционном анализе; - при применении критерия Стьюдента, если число групп больше 2-х; - при расчете чувствительности.

Слайд 57
Описание слайда:
30. Можно ли применять парный критерий Стьюдента для независимых выборок? - да; - нет; - если выборка ретроспективна; - если выборка репрезентативна.

Слайд 58
Описание слайда:
31. Если сравнивают две независимые группы с качественным дихотомическим признаком: - применяют критерий Хи-квадрат с поправкой Йейтса; - применяют критерий Фридмана; - вычисляют описательные статистики; - определяют коэффициент корреляции Пирсона.

Слайд 59
Описание слайда:
32. Чувствительность критерия проверяется: - если различия в группах выявлены; - если найденные различия статистически незначимы; - если группы очень велики по объему; - если исследователю грустно.

Слайд 60
Описание слайда:
33. Если различий не выявлено при чувствительности 90%, значит: - на самом деле различия есть; - надо применять другие методы; - надо правильно определить цель исследования; - на самом деле различия в группах не значимы.

Слайд 61
Описание слайда:
34. Линейная регрессия применяется: - для вычисления прогнозных значений количественных признаков с нормальным распределением; - нахождения различия в двух группах связных выборок; - нахождения различия в трех группах независимых выборок; - для вычисления частот качественных признаков.

Слайд 62
Описание слайда:
35. Экспорт данных: - перевод данных из одной компьютерной программы в другую; - выезд за границу; - ввоз товаров из-за рубежа; - получение данных по электронной почте.

Слайд 63
Описание слайда:
36. Что означает репрезентативность выборки: - идет сравнение "коров с курицами«; - однородность выборки; выборка отражает свойства основной совокупности (данные извлечены случайным образом); исследование проспективно.

Слайд 64
Описание слайда:
37. В статистическом анализе наиболее важно: - уметь корректно поставить задачу исследования, выбрать нужный метод; - освоить современный инструмент компьютерного анализа; - знать формулы расчета; - завуалировать недостатки данных.

Слайд 65
Описание слайда:
38. Связь между степенью тяжести послеоперационного осложнения и временем восстановительного периода в группе оперированных можно найти с помощью: - критерия Стьюдента; - линейной корреляции Пирсона; - дисперсионного анализа; - корреляции Спирмена.

Слайд 66
Описание слайда:
39. От чего зависит выбор статистического критерия: - от типа признака и вида исследования; - от возможности исследователя; - от знаний руководителя; - от настроения и времени года.

Слайд 67
Описание слайда:
40. Метод многокритериального выбора "Анализ иерархий" можно применить: - для определения цели исследования; - для вычисления описательных статистик; - для выбора оптимального решения из нескольких возможных альтернатив; - для расчета частот качественных признаков.

Слайд 68
Описание слайда:
41. Какая из программ наиболее мощная для проведения статистического анализа: - MS Excel; - Биостатистика; - Instat; - SPSS

Слайд 69
Описание слайда:
42. Нормально ли распределение: 1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,10,10: - да; нет; не знаю; - сложный вопрос.

Слайд 70
Описание слайда:
43. Чему равен критический уровень значимости (р) в классическом медицинском исследовании, если для трех групп корректно применен критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони: - р=0,05; - р=0,01; - р=0,05:3=0,017; - р=0,1

Слайд 71
Описание слайда:
44. Какой метод статистического анализа следует применить для сокращения числа переменных (редукции данных)? - факторный анализ; - расчет описательных статистик; - z-критерий; - критерий Фридмана.

Слайд 72
Описание слайда:
45. Что значит «выявлены статистически значимые различия признака в группах сравнения»? - уровень значимости различия р<0,05; - значения признаков визуально близки; - значения признаков не сравнимы; - сравниваются только две группы.

Слайд 73
Описание слайда:
46. Можно ли применить критерий Стьюдента к сравнению признака «рост» с признаком «вес»? - можно; - проверив нормальность распределения одного из признаков; - при нормальном распределении обоих признаков; - нельзя.

Слайд 74
Описание слайда:
47. Формула критерия Стьюдента - работает на разности рангов признаков; - основана на разности средних значений признака в группах сравнения; - включает в себя коэффициент корреляции; - рассчитывается для таблицы сопряженности.

Слайд 75
Описание слайда:
48. Таблица сопряженности, это - число возможных сочетаний числа выборок и значений признака; - возможные значения уровня значимости различия; - формализованное представление нулевой гипотезы; - описание графического представления.

Слайд 76
Описание слайда:
49. Что такое «ожидаемое значение признака» в таблице сопряженности? - фактическое значение признака; - критическая величина уровня значимости; - значение признака при условии выполнения нулевой гипотезы; - значение признака при отрицании нулевой гипотезы.

Слайд 77
Описание слайда:
50. Что такое «наблюдаемое значение признака» в таблице сопряженности? - фактическое значение признака; - критическая величина уровня значимости; - значение признака при условии выполнения нулевой гипотезы; - значение признака при отрицании нулевой гипотезы.

Слайд 78
Описание слайда:
51. Критерий хи-квадрат нельзя применять, если - таблица сопряженности имеет размерность больше, чем 22; - сравниваются признаки в независимых группах; - ожидаемое число в ячейке таблицы сопряженности меньше 5; - сравниваются качественные признаки.

Слайд 79
Описание слайда:
52. Точный критерий Фишера применяется - если находится связь признаков; - если вы хотите построить график; - ожидаемое число в ячейке таблицы сопряженности меньше 5; - для множественного сравнения.

Слайд 80
Описание слайда:
53. Признак называется дихотомическим, если он - принимает одно из двух возможных значений; - количественный; - входит в основную группу; - входит в группу сравнения.

Слайд 81
Описание слайда:
54. Если сравнивают качественный дихотомический признак в двух независимых группах: - применяют критерий хи-квадрат с поправкой Йейтса; - применяют критерий Фридмана; - вычисляют описательные статистики; - определяют коэффициент корреляции Пирсона.

Слайд 82
Описание слайда:
55. Коэффициент корреляции - всегда положительный; - всегда отрицательный; - по модулю больше 1; - определяет степень связи признаков.

Слайд 83
Описание слайда:
56. Корреляционная связь признаков прямая, если - признаки независимы; - признаки порядковые; - признаки качественные; - с увеличением (уменьшением) значений одного признака, увеличиваются (уменьшаются) значения другого.

Слайд 84
Описание слайда:
57. Корреляционная связь признаков обратная, если - с уменьшением значений одного признака, увеличиваются значения другого; - признаки независимы; - признаки порядковые; - признаки качественные.

Слайд 85
Описание слайда:
58. Корреляция сильная, если коэффициент корреляции - больше единицы; - меньше -1; - по модулю больше или равен 0,7; - близок к нулю.

Слайд 86
Описание слайда:
59. Корреляция слабая, если коэффициент корреляции - по модулю больше или равен 0,7; - близок к нулю, (по модулю меньше 0,3); - больше единицы; - меньше -1.

Слайд 87
Описание слайда:
60. Линейная корреляция Пирсона применяется - для определения связи двух рядов количественных признаков с нормальным распределением; - для определения статистической значимости различия качественных признаков; - для определения парных связей порядковых признаков; - для множественного сравнения.

Слайд 88
Описание слайда:
61. Ранговая корреляция Спирмена используется - для определения парной связи количественных признаков с нормальным распределением; - для определения статистической значимости различия качественных признаков; - для определения парных связей порядковых признаков; - для множественного сравнения.

Слайд 89
Описание слайда:
62. Критерий Мак-Нимара применяется: - для сравнения повторных измерений качественных признаков; - для сравнения качественных признаков в независимых группах; - для определения связи качественных признаков; - для определения значимости различия независимых порядковых признаков.

Слайд 90
Описание слайда:
63. Какие из приведенных данных о послеоперационном больном являются полными, а не цензурированными: - послеоперационный больной погиб от несчастного случая; - отказался от наблюдения; - расторг договор страхования; - выздоровел.

Слайд 91
Описание слайда:
64. Что не требуется в анализе выживаемости? - чтобы все данные были полными, а не цензурируемыми; - для всех исследуемых известно время начала наблюдения; - для всех исследуемых известно время окончания наблюдения и исход - полный случай или цензурируемый (выбывание); - выбор наблюдаемых – случаен.

Слайд 92
Описание слайда:
65. Что является невозможным исследованием при анализе выживаемости: - изучение продолжительности жизни (исход – смерть); - изучение срока лечения определенного заболевания (исход – ремиссия); - Длительность лечения бесплодия или эффективность контрацепции (исход – беременность); - исследование зависимости уровня сахара от веса пациента.

Слайд 93
Описание слайда:
66. Биомедицинская статистика - не является необходимой областью знания для врача; - это инструмент для анализа экспериментальных данных и клинических наблюдений; - слишком сложна для восприятия медицинского работника; - не нужна в публикационных медицинских материалах.

Слайд 94
Описание слайда:
67. «Температура больного» – относится к следующему типу переменной - количественная; - качественная; - порядковая; - дискретная.

Слайд 95
Описание слайда:
68. Что такое «распределение признака»? - область возможных значений признака; - абсолютная или относительная частота встречаемости конкретных значений признака; - тип признака; - стандартное отклонение.

Слайд 96
Описание слайда:
69. Медиана количественного признака - делит распределение пополам (половина значений признака меньше медианы, половина больше); - это сумма значений признака, деленная на объем выборки; - значение признака с наибольшей частотой встречаемости; - это некорректное утверждение.

Слайд 97
Описание слайда:
70. Распределение не является нормальным, если: - значение среднего обязательно близко к медиане (различие не более 20%); - в интервал ±σ попадает 68% значений признака; - в интервал ±2σ попадает 95% значений признака; - оно ассимметрично.

Слайд 98
Описание слайда:
71. Медиана качественного признака - делит распределение пополам (половина значений признака меньше медианы, половина больше); - это сумма значений признака, деленная на объем выборки; - значение признака с наибольшей частотой встречаемости; - это некорректное утверждение.

Слайд 99
Описание слайда:
72. Для чего нужны описательные статистики? - для краткого описания большого массива количественных данных; - для сжатого описания качественных признаков; - для расчета коэффициента ранговой корреляции; - для определения частоты признака.

Слайд 100
Описание слайда:
73. Выборка является репрезентативной, если - она отражает свойства основной совокупности, то есть данные случайно (равновероятно) извлечены из совокупности; - если содержит только качественные признаки; - если относится к социально-гигиеническим исследованиям; - если состоит только из клинических наблюдений.

Слайд 101
Описание слайда:
74. Что характеризует стандартное (среднеквадратичное) отклонение? - уровень значимости различия признаков; - разброс значений количественного признака с нормальным распределением от среднего арифметического (ширину нормального распределения); - отклонение значения признака от медианы; - степень связи двух признаков.

Слайд 102
Описание слайда:
75. Какие характеристики хорошо описывают ассиметричное распределение? - среднее и стандартное (среднеквадратичное) отклонение; - среднее и стандартная ошибка среднего; - коэффициенты корреляции; - квантили (персентили).

Слайд 103
Описание слайда:
76. Как лучше сохранить результаты эксперимента (наблюдений): - в памяти; - в рукописном описании; - в виде базы данных на компьютере; - в таблице на бумаге.

Слайд 104
Описание слайда:
77. Чем не является дисперсия? - средним квадратом отклонения от среднего арифметического количественного признака; - характеристикой разброса признака; - стандартным (среднеквадратичным) отклонением во второй степени; - частотой признака.

Слайд 105
Описание слайда:
78. Для чего в критерии хи-квадрат (при таблице сопряженности 22) применяется поправка на непрерывность (поправка Йейтса)? - чтобы задать вопрос соискателю на защите; - для компенсации излишнего «оптимизма» (несколько ужесточает критерий); - для усложнения вычислений; - для популяризации ученого.

Слайд 106
Описание слайда:
79. Нужно ли вычислять описательные статистики для качественных признаков? - обязательно, чтобы сжато описать выборку; - не обязательно; - после проверки статистических гипотез; - нет, следует вычислить их частоты.

Слайд 107
Описание слайда:
80. Как выбрать статистический критерий для решения конкретной задачи? - по типу признака и виду исследования; - по объему выборки; - по предпочтениям исследователя; - по значениям описательных статистик.

Слайд 108
Описание слайда:
81. Чем близки различные статистические критерии? - имеют одинаковые формулы; - созданы одним и тем же ученым; - имеют сходный принцип действия: формулирование нулевой гипотезы, нахождение уровня значимости различия, сравнение его с критическим, вывод; - одинаковыми видами исследования и типами признаков.

Слайд 109
Описание слайда:
82. Что выполняется раньше: проверка нормальности распределения количественного признака или критериальный анализ сравнения признаков в группах? - критериальный анализ; - проверка нормальности распределения; - не имеет значения; - проверку на нормальность распределения можно не проводить.

Слайд 110
Описание слайда:
83. Какой из критериев используется для проверки нормальности распределения? - Колмогорова-Смирнова; - линейной корреляции Пирсона; - дисперсионный анализ; - Мак-Нимара.

Слайд 111
Описание слайда:
84. Нулевая гипотеза - предполагает, что различия статистически значимы; - стандартизует один из признаков, присваивая ему нулевое значение; - это отсутствие всяческих предположений; - предполагает, что различия значений признака в сравниваемых группах статистически незначимы.

Слайд 112
Описание слайда:
85. Различия признака в сравниваемых группах статистически значимы, если - нулевая гипотеза отвергнута ошибочно; - вероятность ошибки отвергнуть справедливую нулевую гипотезу меньше 5% (р<0,05); - если значения признаков в группах сравнения достаточно близки; - если нулевая гипотеза принимается.

Слайд 113
Описание слайда:
86. Если корректно примененный критерий не нашел статистически значимых различий (р>0,05): - значит различий на самом деле нет; - нужно проверить чувствительность критерия; - критерий не заслуживает доверия; - статистика правды не скажет.

Слайд 114
Описание слайда:
87. Если чувствительность критерия низкая:   - нужно попытаться увеличить объем выборки, проанализировать выбросы; - ничего не нужно делать; - применить другие критерии; - сказать, что различия статистически не значимы.

Слайд 115
Описание слайда:
88. Если коэффициент корреляции близок к 1, но р>0,05, это означает: - связь между признаками сильная, но результат не является закономерным; - связь не является сильной; - различия между признаками статистически значимы; - различия незначимы.

Слайд 116
Описание слайда:
89. Что такое «нижний квартиль»? - это медиана; - это 25-й персентиль: значение признака, которое делит распределение на 25% и 75%, четверть значений меньше нижнего квартиля, три четверти – больше; - это десятый персентиль; - это 75-й персентиль.

Слайд 117
Описание слайда:
90. Что такое «верхний квартиль»? - это 25-й персентиль; - это медиана; - это 75-й персентиль: значение признака, которое делит распределение на 75% и 25%, т.е. три четверти значений меньше верхнего квартиля, четверть – больше; - это десятый персентиль.

Слайд 118
Описание слайда:
91. Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) - определяет значимость различия количественного признака с нормальным распределением в нескольких несвязных группах; - ищет связи порядковых признаков; - сравнивает качественные признаки в связных группах; - сравнивает качественные признаки в независимых группах.

Слайд 119
Описание слайда:
92. С помощью какого критерия можно сравнить вес исследуемых в четырех возрастных группах? - парный критерий Стьюдента; - критерий Мак-Нимара; - критерий Крускала-Уоллиса; - дисперсионный анализ.

Слайд 120
Описание слайда:
93. Что важнее в статистическом анализе? - корректно применять статистические критерии; - знать формулы вычисления; - иметь самую новую версию статистического пакета; - знать иностранные языки.

Слайд 121
Описание слайда:
94. Что не требуется при описании материалов исследования? - описание гипотезы, подлежащей проверке; - описание данных и способа их получения из основной совокупности (включая метод рандомизации); - перечень статистических методов оценки гипотезы; - семейное положение исследователя.

Слайд 122
Описание слайда:
95. Что не является уровнем значимости различия (р)? - ошибка первого рода; - вероятность ошибки отвергнуть справедливую нулевую гипотезу; - ошибка второго рода; - вероятность найти различия там, где их на самом деле нет.

Слайд 123
Описание слайда:
96. Что такое ошибка первого рода? - вероятность найти различия там, где их на самом деле нет; - вероятность не найти различий там, где они есть; - некорректное применение статистического критерия; - отсутствие научной гипотезы.

Слайд 124
Описание слайда:
97. Что такое ошибка второго рода? - вероятность найти различия там, где их на самом деле нет; - вероятность не найти различий там, где они есть; - некорректное применение статистического критерия; - отсутствие научной гипотезы.

Слайд 125
Описание слайда:
98. Что такое двойное слепое исследование? - О том, какой препарат принимается, не знают ни пациенты, ни врач; - исследование с двумя случайными группами сравнения; - двух этапное исследование инвалидов по зрению; - исследование двух групп с нечетко поставленной целью.

Слайд 126
Описание слайда:
99. Проспективное исследование - исследование нерандомизированное; - исследователь пользуется имеющимися данными; - исследование слепое; - исследователь сам проводит наблюдение за пациентами, сбор и анализ данных.

Слайд 127
Описание слайда:
100. Продольные исследования - это одномоментные срезы для оценки распространенности определенного заболевания, факторов риска и т.д.; - выполняются несколькими исследователями; - продолжаются определенный период времени, когда принимается лечение и проводится наблюдение за пациентами; - включают несколько целей.  

Слайд 128
Описание слайда:
101. Применение статистических методов в медицине требует: - заучивания формул; - умения отыскать табличное значение; - понимания сути задачи, возможностей и ограничений статметодов, корректной интерпретации результатов; - использования конкретной компьютерной программы.

Слайд 129
Описание слайда:
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ! т. (384-3)-796-770 jilina@ivcgzo.nkz.ru



Похожие презентации

Mypresentation.ru

Загрузить презентацию