Слайды и текст доклада
Pic.1
Параметрические и непараметрические методы статистики
Pic.3
Cреднее и доверительный интервал. Вероятно, большинство из вас использовало такую важную описательную статистику, как среднее. Среднее - очень информативная мера "центрального положения" …
Pic.4
Форма распределения; нормальность. Важным способом "описания" переменной является форма ее распределения, которая показывает, с какой частотой значения переменной попадают в определенные …
Pic.9
Объем выборки. Другим фактором, часто ограничивающим применимость критериев, основанных на предположении нормальности, является объем или размер выборки, доступной для анализа. До тех пор пока …
Pic.10
Две основные задачи статистики 1. Нахождение различий выборок 2. Нахождение связи между выборками Для нахождения различий между выборками распределенными нормально используются параметрические …
Pic.11
Большие массивы данных и непараметрические методы. Непараметрические методы наиболее приемлемы, когда объем выборок мал. Если данных много (например, n > 100), то не имеет смысла использовать …
Pic.12
Параметрический Т- критерий Стьюдента.
Pic.15
Максимальное число знаков (менее часто встречающихся), при которых различия в парных сравнениях можно считать существенными
Pic.18
Критические значения Q-критерия Розенбаума. Минимальные значения Q, при которых различия между двумя выборками можно считать значимыми с вероятностью 95% (p=0,05)
Pic.33
Если распределение не является нормальным, то можно перейти к непараметрическим коэффициентам корреляции, одинаково пригодным при любом непрерывном распределении. Для расчета непараметрического …
Pic.35
Формула для расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена
Pic.36
Обратимся к таблице критических значений коэффициента ранговой корреляции Спирмена Критическое значение для уровня значимости 0,01 и объема выборки n=10 равно 0,794, что меньше полученного нами …
Pic.37
Пакеты программ для статистической обработки медицинской и биологической информации
Pic.40
Система STATISTICA состоит из отдельных модулей, покрывающих весь спектр современных методов анализа данных.
Pic.41
Гибкий интерфейс, отвечающий всем стандартам Windows, позволяет настроить систему под конкретный проект, связанный с анализом медицинских данных.
Pic.42
Основные этапы анализа данных Подготовка данных: заполнение таблиц, импорт, проверка и сортировка.
Pic.43
Типы медицинской информации Массовые обследования (десятки тысяч наблюдений и сотни показателей). Результаты клинических исследований (наблюдения за группами пациентов).
Pic.44
Подготовка информации
Pic.47
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!!
Скачать презентацию
Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!