🗊Презентация Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №1Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №2Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №3Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №4Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №5Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №6Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №7Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №8Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №9Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №10Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №11Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №12Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №13Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №14Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №15Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №16Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №17Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №18Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №19Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №20Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №21Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №22Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №23Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №24Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №25Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №26Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №27Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №28Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №29Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №30Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №31Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №32
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных. Доклад-сообщение содержит 32 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


«НАЧАЛА» БИОМЕТРИИ основы статистической обработки данных ВЫБОРКА ИЗ КУРСА ДЛЯ МАГИСТРАНТОВ Е.И. МАЕВСКИЙ Пушино 2016
Описание слайда:
«НАЧАЛА» БИОМЕТРИИ основы статистической обработки данных ВЫБОРКА ИЗ КУРСА ДЛЯ МАГИСТРАНТОВ Е.И. МАЕВСКИЙ Пушино 2016

Слайд 2


There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics. Сэр Charles Dilke. 1891 г.
Описание слайда:
There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics. Сэр Charles Dilke. 1891 г.

Слайд 3


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №3
Описание слайда:

Слайд 4


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №4
Описание слайда:

Слайд 5


Наши задачи при использовании статистики Проверить некую статистическую гипотезу, доказать или опровергнуть утверждение. Кратко описать большой массив данных Гипотеза, которую исследователь предполагает отклонить называют НУЛЕВОЙ ГИПОТЕЗОЙ: «значения переменной в контрольной и опытной группах неотличимы». АЛЬТЕРНАТИВНАЯ ГИПОТЕЗА отрицает нулевую
Описание слайда:
Наши задачи при использовании статистики Проверить некую статистическую гипотезу, доказать или опровергнуть утверждение. Кратко описать большой массив данных Гипотеза, которую исследователь предполагает отклонить называют НУЛЕВОЙ ГИПОТЕЗОЙ: «значения переменной в контрольной и опытной группах неотличимы». АЛЬТЕРНАТИВНАЯ ГИПОТЕЗА отрицает нулевую

Слайд 6


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №6
Описание слайда:

Слайд 7


Исходные понятия Выборка или выборочная совокупность (данных) — часть генеральной совокупности элементов, которая охватывается наблюдением. Статистическим распределением выборки называют перечень вариантов и соответствующих им частот… Вариационный ряд представляет собой сгруппированный ряд числовых данных (вариант), ранжированный в порядке возрастания или убывания..
Описание слайда:
Исходные понятия Выборка или выборочная совокупность (данных) — часть генеральной совокупности элементов, которая охватывается наблюдением. Статистическим распределением выборки называют перечень вариантов и соответствующих им частот… Вариационный ряд представляет собой сгруппированный ряд числовых данных (вариант), ранжированный в порядке возрастания или убывания..

Слайд 8


Некоторые формы распределения результатов в выборке и центральные тенденции: СА, МЕ, МО
Описание слайда:
Некоторые формы распределения результатов в выборке и центральные тенденции: СА, МЕ, МО

Слайд 9


Для нормального распределения «центральные тенденции»: СА. МЕ и МО совпадают
Описание слайда:
Для нормального распределения «центральные тенденции»: СА. МЕ и МО совпадают

Слайд 10


Основные термины описательной статистики (Descriptive Statistics) для нормальном распределении
Описание слайда:
Основные термины описательной статистики (Descriptive Statistics) для нормальном распределении

Слайд 11


В РОССИЙСКИХ БИОМЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ зачастую приводят Mm. В РОССИЙСКИХ БИОМЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ зачастую приводят Mm. Авторы РАДЫ, что при увеличении n - числа измерений m 0, «точность растет». ЗРЯ! ВЕРНО ТОЛЬКО ПРИ ИЗМЕРЕНИИ ОДИНАКОВЫХ ОБЪЕКТОВ, НАПРИМЕР, В ФИЗИКЕ - ЗАРЯДА ЭЛЕКТРОНА, увеличение n ПРИБЛИЖАЕТ К РЕАЛЬНОМУ ЗНАЧЕНИЮ. В БИОЛОГИИ И МЕДИЦИНЕ СТАТИСТИКА ВЫЯСНЯЕТ ДИАПАЗОН – ШИРИНУ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ: SD. РЕЗУЛЬТАТ СЛЕДУЕТ ПРЕДСТАВЛЯТЬ ПРИ НОРМАЛЬНОМ РАСПРЕДЕЛЕНИИ как M SD, КОГДА 67÷70 % ЗНАЧЕНИЙ В ДИАПАЗОНЕ M SD.
Описание слайда:
В РОССИЙСКИХ БИОМЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ зачастую приводят Mm. В РОССИЙСКИХ БИОМЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ зачастую приводят Mm. Авторы РАДЫ, что при увеличении n - числа измерений m 0, «точность растет». ЗРЯ! ВЕРНО ТОЛЬКО ПРИ ИЗМЕРЕНИИ ОДИНАКОВЫХ ОБЪЕКТОВ, НАПРИМЕР, В ФИЗИКЕ - ЗАРЯДА ЭЛЕКТРОНА, увеличение n ПРИБЛИЖАЕТ К РЕАЛЬНОМУ ЗНАЧЕНИЮ. В БИОЛОГИИ И МЕДИЦИНЕ СТАТИСТИКА ВЫЯСНЯЕТ ДИАПАЗОН – ШИРИНУ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ: SD. РЕЗУЛЬТАТ СЛЕДУЕТ ПРЕДСТАВЛЯТЬ ПРИ НОРМАЛЬНОМ РАСПРЕДЕЛЕНИИ как M SD, КОГДА 67÷70 % ЗНАЧЕНИЙ В ДИАПАЗОНЕ M SD.

Слайд 12


Проверка гипотезы о равенстве двух средних при помощи t-критерия Стьюдента для независимых выборок Проверка гипотезы о равенстве двух средних при помощи t-критерия Стьюдента для независимых выборок НЕПРЕМЕННЫЕ УСЛОВИЯ - выборки имеют нормальное распределение. - Сравниваются только две группы . - Увеличение объема выборки не только увеличивает чувствительность t-критерия , но может выявить несущественные изменения. - Следует учитывать наличие или отсутствие однородности дисперсии. Вычисление t-критерия для связанных групп осуществляется иным подходом, основанным на изучении разности.
Описание слайда:
Проверка гипотезы о равенстве двух средних при помощи t-критерия Стьюдента для независимых выборок Проверка гипотезы о равенстве двух средних при помощи t-критерия Стьюдента для независимых выборок НЕПРЕМЕННЫЕ УСЛОВИЯ - выборки имеют нормальное распределение. - Сравниваются только две группы . - Увеличение объема выборки не только увеличивает чувствительность t-критерия , но может выявить несущественные изменения. - Следует учитывать наличие или отсутствие однородности дисперсии. Вычисление t-критерия для связанных групп осуществляется иным подходом, основанным на изучении разности.

Слайд 13


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №13
Описание слайда:

Слайд 14


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №14
Описание слайда:

Слайд 15


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №15
Описание слайда:

Слайд 16


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №16
Описание слайда:

Слайд 17


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №17
Описание слайда:

Слайд 18


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №18
Описание слайда:

Слайд 19


Относительные значения (соотношение, частота, доля)- (качественный) альтернативный анализ. Представление результата: МЕНЕЕ 20 ВАРАНТ НЕДОПУСТИМО проценты %=n/N x 100, промилле(0/00)=n/N x 1000, продециилле (0/000)=n/N x 10 000. р- относительное значение показателя НПР. ДОЛЯ). СООТВЕТСВЕННО, расчет стандартного отклонения: SD=√р(100-р), SD=√р(1000-р), SD=√р (10000-р); Расчет ошибки среднего: SE=√р(100-р)/N, SE=√р(1000-р)/N, SE=√р(10000-р)/N. (SE= m )
Описание слайда:
Относительные значения (соотношение, частота, доля)- (качественный) альтернативный анализ. Представление результата: МЕНЕЕ 20 ВАРАНТ НЕДОПУСТИМО проценты %=n/N x 100, промилле(0/00)=n/N x 1000, продециилле (0/000)=n/N x 10 000. р- относительное значение показателя НПР. ДОЛЯ). СООТВЕТСВЕННО, расчет стандартного отклонения: SD=√р(100-р), SD=√р(1000-р), SD=√р (10000-р); Расчет ошибки среднего: SE=√р(100-р)/N, SE=√р(1000-р)/N, SE=√р(10000-р)/N. (SE= m )

Слайд 20


1) Определяется направленность сдвига в сравниваемых наблюдениях. 1) Определяется направленность сдвига в сравниваемых наблюдениях. 2) Подсчитывается общее число парных наблюдений с различиями (n). 3) Подсчитывается меньшее число однозначных изменений (Z). 4) Z сравнивается по таблице с критическими значениями для данного n.
Описание слайда:
1) Определяется направленность сдвига в сравниваемых наблюдениях. 1) Определяется направленность сдвига в сравниваемых наблюдениях. 2) Подсчитывается общее число парных наблюдений с различиями (n). 3) Подсчитывается меньшее число однозначных изменений (Z). 4) Z сравнивается по таблице с критическими значениями для данного n.

Слайд 21


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №21
Описание слайда:

Слайд 22


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №22
Описание слайда:

Слайд 23


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №23
Описание слайда:

Слайд 24


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №24
Описание слайда:

Слайд 25


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №25
Описание слайда:

Слайд 26


Коэффициент корреляции рангов (СПИРМЕНА)
Описание слайда:
Коэффициент корреляции рангов (СПИРМЕНА)

Слайд 27


Таблица минимальных значений коэффициентов ранговой корреляции
Описание слайда:
Таблица минимальных значений коэффициентов ранговой корреляции

Слайд 28


Любая литература по непараметрическим критериям статистики Идеальная Е.В Гублер, А.А. Генкин. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях, Л. Медицина, 1973, 141 с. Е.В.Гублер Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Л.Медицина, 1978, 294 с.
Описание слайда:
Любая литература по непараметрическим критериям статистики Идеальная Е.В Гублер, А.А. Генкин. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях, Л. Медицина, 1973, 141 с. Е.В.Гублер Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Л.Медицина, 1978, 294 с.

Слайд 29


ОСНОВНЫЕ ПРАВИЛА представления данных Текст (относительно изображения – контекст) должен быть ясен и понятен без изображения. Отображение количественных и качественных статистических значений, начиная с первичного материала: таблицы, диаграммы, графики, должны быть понятны без контекста. Они ни в коем случае не повторяют друг друга, а ДОПОЛНЯЮТ Классические правила см: Ланг и Сесик, Как описывать статистику в медицине. Руководство для авторов, редакторов и рецензентов. Пер. с анг. М. 2011 . главы. 20- 21.
Описание слайда:
ОСНОВНЫЕ ПРАВИЛА представления данных Текст (относительно изображения – контекст) должен быть ясен и понятен без изображения. Отображение количественных и качественных статистических значений, начиная с первичного материала: таблицы, диаграммы, графики, должны быть понятны без контекста. Они ни в коем случае не повторяют друг друга, а ДОПОЛНЯЮТ Классические правила см: Ланг и Сесик, Как описывать статистику в медицине. Руководство для авторов, редакторов и рецензентов. Пер. с анг. М. 2011 . главы. 20- 21.

Слайд 30


ИЗОБРАЖЕНИЯ ТО, ЧТО должно быть в ИЗОБРАЖЕНИЯХ: ЗНАЧЕНИЯ, МЕТКИ, КОНТЕКСТ ТАБЛИЦЫ первичные – выборка по материалу, описательная статистика (средние М или Х, SD или, SE, n) сопоставление- сравнение выборок SD или, SE, n, t or p, доверительный интервал, или для непараметрических: средние или медианы или мода и обязательно указывать интервалы, а также знак соответствующего критерия).
Описание слайда:
ИЗОБРАЖЕНИЯ ТО, ЧТО должно быть в ИЗОБРАЖЕНИЯХ: ЗНАЧЕНИЯ, МЕТКИ, КОНТЕКСТ ТАБЛИЦЫ первичные – выборка по материалу, описательная статистика (средние М или Х, SD или, SE, n) сопоставление- сравнение выборок SD или, SE, n, t or p, доверительный интервал, или для непараметрических: средние или медианы или мода и обязательно указывать интервалы, а также знак соответствующего критерия).

Слайд 31


РЕКОМЕНДУЮ ИЗУЧИТЬ Ранговую корреляцию СПИРМАНА КРИТЕРИЙ ИСКЛЮЧЕНИЯ ШОВЕНЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ГРАФИКОВ, КОГДА ВМЕСТО СТАНДАРТНОЙ ОШИБКИ СРЕДНЕГО СЛЕДУЕТ ПОКАЗЫВАТЬ ВЕЛИЧИНУ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА. ПОЛЬЗОВАТЬСЯ «АВТОМАТИЧЕСКИМ» СЧЕТОМ В ИНТЕРЕНТЕ И ПРОГРАММАИ СТАТИСТИКИ
Описание слайда:
РЕКОМЕНДУЮ ИЗУЧИТЬ Ранговую корреляцию СПИРМАНА КРИТЕРИЙ ИСКЛЮЧЕНИЯ ШОВЕНЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ГРАФИКОВ, КОГДА ВМЕСТО СТАНДАРТНОЙ ОШИБКИ СРЕДНЕГО СЛЕДУЕТ ПОКАЗЫВАТЬ ВЕЛИЧИНУ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА. ПОЛЬЗОВАТЬСЯ «АВТОМАТИЧЕСКИМ» СЧЕТОМ В ИНТЕРЕНТЕ И ПРОГРАММАИ СТАТИСТИКИ

Слайд 32


Введение в биометрию. Основы статистической обработки данных, слайд №32
Описание слайда:

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию