Statistiline usaldusväärsus

- inglise Usaldusväärsus / kehtivus, statistika; see. Kehtivalt statistika. Statistilises testis või K.L-is ebaselguse puudumine, objektiivsus ja ebaselguse puudumine. Mõõtmiste komplekt. D. s. Seda saab kontrollida sama katse (või küsimustiku) kordamise teel sama teema suhtes, et tagada sama tulemused; Võrreldes testi erinevate osade võrdlemine, mis peaks mõõtma sama objekti.

Antinazi. Sotclopeedia sotsioloogia, 2009

Vaata, mis on "statistilise" usalduse "teistes sõnaraamatutes:

    Statistiline usaldusväärsus - Inglise Usaldusväärsus / kehtivus, statistika; See. Kehtivalt statistika. Statistilises testis või sisselülitamisel ebaselgus, objektiivsus ja ebaselguse puudumine. L. Mõõtmiste komplekt. D. s. Saab kontrollida sama katse kordumisega (või ... ... Sõnaraamat Sotsioloogia poolt

    Statistika kohaselt nimetatakse suurust statistiliselt oluliseks, kui see on selle juhusliku esinemise tõenäosus või isegi rohkem äärmuslikumad väärtused. Siin on äärmuslikul tasemel arusaadav testistatistika kõrvalekalle nullist hüpoteesist. Erinevust nimetatakse ... ... Wikipedia

    Statistilise stabiilsuse füüsiline nähtus on see, et valimi väärtuse suurendamine, juhusliku sündmuse sagedus või keskmine väärtus füüsiline kogus Ta püüab fikseeritud arvu. Statistiline nähtus ... ... Wikipedia

    Erinevuste usaldusväärsus (sarnasused) - Analytics statistiline kord uuritud näitajate (muutujate) proovide erinevuste või sarnasuste olulisuse kindlakstegemiseks ... Kaasaegne haridusprotsess: Põhikontseptsioonid ja tingimused

    Aruandlus, statistiline Suur raamatupidamisraamat

    Aruandlus, statistiline - riigi statistilise vaatluse vorm, milles asjaomased asutused saavad ettevõtetelt (organisatsioonid ja institutsioonid) vajalikku teavet dokumentide aruandlusdokumentide kujul (statistilised aruanded) õigustatud menetluses ... Suur majanduslik sõnastik

    Teadus, mis tegeleb süstemaatilise vaatluse meetodite uuringus massiliste nähtuste üle sotsiaalelu Mees, nende kirjelduste numbriliste kirjelduste ja teadusliku töötlemise koostamine. Seega on teoreetiline statistika teadus ... ... entsüklopeediline sõnastik F. Brockhaus ja i. Efron

    Korrelatsiooni koefitsient - (Korrelatsiooni koferentseerinevus) Korrelatsioonikoefitsient See on statistiline näitaja kahe juhusliku muutuja sõltuvusest korrelatsiooni koefitsiendi määramise, korrelatsioonikoefitsientide, korrelatsiooni koefitsiendi omaduste, arvutamise ja rakenduse omaduste kohta ... ... Encyclopedia investor

    Statistika - (STATISTIKA) Statistika See on üldine teoreetiline teadus, mis uuritakse kvantitatiivseid muutusi nähtustes ja protsessides. Riigi statistika, statistikateenused, Rosstat (riigi statistika), statistilised andmed, päringu statistika, müügi statistika, ... ... Encyclopedia investor

    Korrelatsioon - (Korrelatsioon) korrelatsioon See on kahe või enama korrelatsiooni väärtuse statistiline suhe, korrelatsioonitüüpide, korrelatsiooni koefitsiendi, korrelatsiooni analüüsi, hinna korrelatsioon, valuutapaaride korrelatsioon Forex sisu korrelatsioon ... ... Encyclopedia investor

Raamatud

  • Uuringus matemaatika ja matemaatika uurimine uuringus: metoodika kogumine õpilaste teadusuuringute, Borzenko v.i .. kogumisel esitatakse metoodiline arengkohaldatakse organisatsioonide suhtes teadusuuringud Õpilased. Kogu esimene osa on pühendatud uurimismeetodi rakendamisele ...

Täna on see tõesti liiga lihtne: saate arvuti ja praktiliselt läheneda ilma teadmata, mida te teete, looge tõeliselt hämmastava kiirusega mõistliku ja mõttetu. (J. Boxing)

Meditsiinistatistika peamised tingimused ja kontseptsioonid

Käesolevas artiklis tutvustame meditsiiniuuringutes olulisi statistika olulisi mõisteid. Üksikasjalikumalt mõistetakse mõisteid asjaomastes artiklites.

Variatsioon

Määratlus. Andmete hajutamise aste (märgid) väärtuste osas

Tõenäosus

Määratlus. Tõenäosus on teatud tingimustel teatud sündmuse võimekuse tase.

Näide. Selgitagem mõiste mõistet ettepanekut "tõenäosus taastumise kasutamise ravimi aryidex on 70%." Üritus on "patsiendi taastumine", tingimus "Patsient võtab ARIMIDEXi vastu", võimaluse aste on 70% (umbes 100 inimesest, kes aktsepteerivad Arimidexi, taastage 70).

Kumulatiivne tõenäosus

Määratlus. Kumulatiivne tõenäosus ellujäämise (kumulatiivne tõenäosus ellujäänud) ajal t on sama, mis osa patsientide ellujäänute selleks ajaks.

Näide. Kui ta ütleb, et ellujäämise kumulatiivne tõenäosus pärast viie aasta ravi määra on 0,7, tähendab see, et 70% vaatlusaluse patsientide esialgsest arvust jäänud ja 30% suri. Teisisõnu, igast sajast inimesest suri 30 esimese 5 aasta jooksul.

Aeg sündmus

Määratlus. Aeg üritusele on mõnes üksuses väljendatud aeg, mis on möödunud algusest peale enne teatud sündmuse algust.

Selgitus. Ajaühikutena meditsiinilised uuringud Tehke päeva, kuud ja aastaid.

Tüüpilised näited esialgse ajapunkti kohta:

    patsiendi vaatluse algus

    kirurgilise ravi läbiviimine

Tüüpilised näited vaadeldavatest sündmustest:

    haiguse progresseerumine

    retsidiivi tekkimine

    patsiendi surm

Näidis

Määratlus. Osa elanikkonnast, mis on saadud valiku abil.

Proovi analüüsi tulemuste kohaselt on kogu elanikkonna kohta järeldusi, mis on õigustatud ainult siis, kui valik oli juhuslik. Kuna juhusliku valiku elanikkonnast on peaaegu võimatu rakendada, peaks see püüdma tagada, et valim oleks elanikkonna suhtes vähemalt esindaja.

Sõltuvad ja iseseisvad proovid

Määratlus. Proovid, milles uuringu objektid saavutati üksteisest sõltumatult. Alternatiiv sõltumatutele proovidele - sõltuvatele (ühendatud, paarilistele) proovidest.

Hüpotees

Kahepoolne ja ühepoolne hüpotees

Esiteks selgitage mõiste hüpoteesi rakendamist statistika.

Enamiku uuringute eesmärk on tõendada mõne heakskiidu tõde. Ravimite katsetamise eesmärk on kõige sagedamini hüpoteesi kontrollimine, et üks ravim on efektiivsem kui teine \u200b\u200b(näiteks Arimidex on efektiivsem kui tamoksifeen).

Uuringu ranguse legeerimiseks väljendatakse kontrollitavat avaldust matemaatiliselt. Näiteks, kui A on aastate arv, mis elab ARIMIDEXi aktsepteeriva patsiendi ja sel ajal, kus elab tamoksifeeni kasutavat patsienti, saab kontrollitud hüpoteesi kirjutada a\u003e t.

Määratlus. Hüpotees nimetatakse kahepoolseks (2-külgseks), kui see koosneb kahe väärtuse võrdsusest.

Näide kahepoolsest hüpoteesist: a \u003d t.

Määratlus. Hüpotees nimetatakse ühepoolseks (1-külgseks), kui see koosneb kahe väärtuse ebavõrdsusest.

Ühesuunalise hüpoteeside näited:

Dichotoemsed (binaarsed) andmed

Määratlus. Andmed väljendasid ainult kahe lubatud alternatiivväärtusega

Näide: patsient "tervislik" - "haige". Turse "on" - "ei".

Usaldusintervall

Määratlus. Usaldusintervalli (usaldusintervalli) Mõne suurusega on vahemik selle väärtuse väärtuse ümber, milles tõeline väärtus See väärtus (teatud usalduse tasemega).

Näide. Laske uuringu väärtus patsientide arv aastas. Keskmiselt on nende arv võrdne 500-ga ja 95% -formaatiku intervalliga - (350, 900). See tähendab, et kõige tõenäolisemalt (tõenäosusega 95%), vähemalt 350 ja mitte rohkem kui 900 inimest pöörduda kliiniku aasta jooksul.

Määramine. Vähendamist kasutatakse väga sageli: di 95% (CI 95%) on usaldusvahemik koos 95% usalduse tasemega.

Täpsus, statistiline tähtsus (P-tase)

Määratlus. Statistiline tähtsus Tulemuseks on usalduse mõõt oma "tõde" vastu.

Iga uuring põhineb ainult osa objektidest. Uimasti tõhususe uurimine toimub kõigi planeedi mittekuuluvate patsientide põhjal üldiselt, kuid ainult teatud patsientide rühm (kõikidel patsientidel põhinev analüüs on lihtsalt võimatu).

Oletame, et analüüsi tulemusena tehti mõningane järeldus (näiteks arimidexi kasutamine, kuna piisav ravi on 2 korda tõhusam kui tamoksifeeni ravim).

Küsimus, mis tuleb küsida: "Kui palju saate seda tulemust usaldada?"

Kujutage ette, et tegime uuringu ainult kahel patsiendil. Muidugi, antud juhul on vaja käsitleda tulemusi muret. Kui palju patsiente uuriti (numbriline tähendus " suur number"Sõltub olukorrast), siis on juba võimalik järeldusi usaldada.

Niisiis, usalduse aste ja määratakse kindlaks p-taseme väärtus (p-väärtus).

Kõrgem P tase vastab proovide analüüsimisel saadud tulemuste madalamale usaldusele. Näiteks näitab 0,05-ga võrdne p-tase (5%), et teatava grupi analüüsimisel tehtud järeldus on nende objektide juhuslik omadus tõenäosusega vaid 5%.

Teisisõnu, väga suure tõenäosusega (95%) saab väljundit laiendada kõigile objektidele.

Paljudes uuringutes loetakse 5% p-taseme vastuvõetava väärtusena. See tähendab, et kui näiteks p \u003d 0,01, on võimalik tulemusi usaldada ja kui p \u003d 0,06, on see võimatu.

Uuring

Tulevane uuring - See on uuring, milles proovid eraldatakse lähtefaktori põhjal ja proovides analüüsitakse mõningast saadud tegurit.

Retrospektiivne uuring - See on uuring, milles proovid eraldatakse saadud teguri põhjal ja mõned esialgsed teguri analüüsitakse proovides.

Näide. Lähtetegur on rase naine noorem / üle 20 aasta vana. Saadud tegur - laps on lihtsam / raskem kui 2,5 kg. Analüüsime, kas lapse kaal sõltub ema vanusest.

Kui me värvatad 2 proovi, ühes emas alla 20-aastane, teises - vanemad ja seejärel analüüsida mass laste mass igas rühmas, siis see on tulevane uuring.

Kui me kirjutame 2 proovi, ühes - ema, kes sünnitas lastele lihtsam kui 2,5 kg, teisele - raskemad ja seejärel analüüsida emade vanust igas rühmas, siis see retrospektiivne uuring (loomulikult võib sellist uuringut vedada Ainult siis, kui kogemus on lõpetatud, need. Kõik lapsed sündisid).

Eksivus

Määratlus. Kliiniliselt oluline nähtus, laboratoorse indikaator või tähis, mis toimib teadlase huvi objektina. Kliiniliste uuringute läbiviimisel toimivad tulemused terapeutilise või ennetava mõju tõhususe hindamise kriteeriumiks.

Kliiniline epidemioloogia

Määratlus. Teadus, mis võimaldab iga konkreetse patsiendi jaoks iga konkreetse patsiendi tulemust ennustada, lähtudes haiguse kliinilise kulgu uuringus sarnaste juhtumite abil teaduslikud meetodid Patsientide uurimine prognooside täpsuse tagamiseks.

Kohordi

Määratlus. Grupp uurimisosaliste ühendas mis tahes Üldjoon Ajal selle moodustamise ja uuritud pikka aega.

Kontroll

Ajalooline juhtimine

Määratlus. Uuringu eelnenud ajavahemiku jooksul moodustatud ja uuritud kontrollrühm.

Kontroll paralleelne

Määratlus. Kontrollrühm moodustas samaaegselt põhirühma moodustumisega.

Korrelatsioon

Määratlus. Kahe märgi statistilised suhted (kvantitatiivne või ordinal), mis näitab, et ühe funktsiooni suurema väärtuse teatud osa juhtudest vastab rohkem - positiivse (otsese) korrelatsiooni puhul - teise funktsiooni või vähem väärtuse väärtus - Negatiivse (tagurpidi) korrelatsiooni puhul.

Näide. Trombotsüütide taseme ja leukotsüütide taseme vahel tuvastati märkimisväärne korrelatsioon patsiendi veres. Korrelatsiooni koefitsient on 0,76.

Riskide koefitsient (CR)

Määratlus. Riskide koefitsient (Ohu suhe) on mõnede ("halva") sündmuste tõenäosuse suhe esimese objektide esimese rühma jaoks sama sündmuse alguse tõenäosuse tõenäosuse tõenäosuse tõenäosusele teise objektide teise rühma alguse algus.

Näide. Kui kopsuvähi välimuse tõenäosus mittesuitsetajates on 20% ja suitsetajad on 100%, siis Kõrgõzstani Vabariik on võrdne viiendiku võrra. Selles näites on esimene objektide rühm mittesuitsetajate, teine \u200b\u200brühm - suitsetajad ja "halva" sündmusena peetakse kopsuvähi esinemist.

On ilmne, et:

1) kui KR \u003d 1, siis tõenäosus sündmuse rühmade sama

2) kui CR\u003e 1, juhtub sündmus sagedamini esimese rühma objektidega kui teisest

3) kui CR<1, то событие чаще происходит с объектами из второй группы, чем из первой

Metaanalüüs

Määratlus. Alatestatistiline analüüs, üldise uuringu tulemuste üldistamine, uurides sama probleemi (tavaliselt ravi, ennetamise, diagnostika tõhusust). Uuringu uuringute uuring annab suurema valimi ühenduse uuringute analüüsimiseks ja suureks statistiliseks jõuks. Kasutatakse tõendite või usalduse suurendamiseks uuritava meetodi tõhususe sõlmimisel.

Meetod Kaplan - Meyer (Kaplani mitmekülgsed - Meyer)

See meetod leiutati statistika E.L. Kaplan ja Meyer valdkonnas.

Meetodit kasutatakse patsiendi seireajaga seotud erinevate väärtuste arvutamiseks. Selliste väärtuste näited:

    ravimi kasutamise tõenäosus ühe aasta jooksul

    kordumise võimalus pärast operatsiooni kolm aastat pärast operatsiooni

    ellujäämise kumulatiivne tõenäosus viie aasta jooksul eesnäärmevähiga patsientide seas elundi amputatsiooniga

Selgitagem Kaplani - Meyeri meetodi kasutamise eeliseid.

Väärtuste väärtuste väärtus "tavalise" analüüsi (ei kasuta mündi-Meyer meetod) arvutatakse põhineb ajavahemik ajavahemikel vaatlusaluse ajavahemike järel.

Näiteks kui me uurida tõenäosust patsiendi surma 5 aastat, siis ajavahemik võib jagada 5 osa (vähem kui 1 aasta, 1-2 aastat, 2-3 aastat, 3-4 aastat, 4-5 Aastad), nii ja 10 (mõlemad pooled aastad) või muud ajavahemike järel. Erinevate osapoolte tulemused osutuvad erinevad.

Kõige sobivama partitsiooni valik ei ole kerge ülesanne.

KAPLAN-Meyeri meetodi poolt saadud väärtuste väärtuste väärtuste hinnangud ei sõltu vaatlusaja jaotusest ja sõltuvad iga patsiendi eluiga.

Seetõttu on teadlane analüüsi läbi viima ja tulemused osutuvad sageli "normaalse" analüüsi kvalitatiivseks tulemusteks.

Kaplan-Meier kõver (Kaplan - Meier kõver) on graafik ellujäämise kõvera saadud Kaplan-Meeri meetod.

Cox mudel

See mudel leiutas Sir David Rocksby Coke (Lk.1924), kuulsad inglise statistikud, rohkem kui 300 artikli ja raamatu autor.

Koksi mudeli kasutatakse olukordades, kus uurijate väärtusi analüüsitakse aja funktsioonide ajal. Näiteks võib tekkida kordumise tõenäosus läbi t aasta (T \u003d 1.2, ...) võib sõltuda logaritmi logaritm (T).

Koksi pakutud meetodi oluline eelis on selle meetodi rakendatavus suurel hulgal olukordades (mudel ei tekita tõsiseid piiranguid olemuse piiranguid ega tõenäosuse jaotuse vormi).

Koksimudeli põhjal on võimalik analüüsida analüüsi (nimetatakse koksi analüüsiks (COX analüüs)), mille tulemus on riskikoefitsiendi riski- ja usalduse skeemi väärtus.

Mitteparameetrilised statistilised meetodid

Määratlus.Statistiliste meetodite klass, mida kasutatakse peamiselt kvantitatiivsete andmete analüüsimiseks, mis ei moodusta normaalset jaotust, samuti kvaliteetsete andmete analüüsimist.

Näide. Et tuvastada patsientide süstoolse rõhu erinevuste tähtsus sõltuvalt ravi liigist, kasutame Mann-Whitney mitte-parameetrilist kriteeriumi.

Sign (muutuja)

Määratlus. H.uuringu objekti aakritrus (vaatlus). Eristage kvaliteetseid ja kvantitatiivseid märke.

Randomiseerimine

Määratlus.Uurimisobjektide juhusliku jaotuse meetod peamisse ja kontrollrühmale, kasutades spetsiaalseid vahendeid (tabelid või juhuslikud numbrid loendurid, mündi viskamine ja muud võimalused grupi arvu kogemata määrata kaasasoleva vaatluse jaoks). Randomiseerimise abil vähendatakse rühmade erinevusi rühmade vahel tuntud ja tundmatute omaduste vahel, mis potentsiaalselt mõjutavad uuritavat väljaõpilasi.

Riskima

Omistav - täiendavat kõrvaltoimete riski (näiteks haigus) teatud iseloomuliku (riskifaktori) olemasolu tõttu uuringu objektis. See on osa selle riskifaktoriga seotud haiguse tekkimise ohust, seletab nende poolt ja seda saab kõrvaldada, kui see riskifaktor kõrvaldatakse.

Suhteline risk - kahjuliku riigi tekkimise ohu suhe ühes grupis selle riigi risk teises grupis. Kasutatakse tulevaste ja vaatlusuuringute puhul, kui rühmad on eelnevalt moodustatud ja uuritud riigi tekkimine ei ole veel toimunud.

Liugueksam

Määratlus.Statistilise mudeli stabiilsuse, usaldusväärsuse, toimivuse (kehtivuse kontrollimise meetod vaheldumisi eemaldades mudeli tähelepanekud ja ümberkorraldamine. Mida sarnasemad mudeleid saadud, seda stabiilsem, usaldusväärne mudel.

Sündmus

Määratlus.Uuringus täheldatud kliiniline tulemus, näiteks komplikatsiooni tekkimine, retsidiiv, taaskasutamise algus, surm.

Kihistumine

Määratlus. M.see näidis moodustumine, milles kogum kõik osalejad vastab kaasamise kriteeriumid uuringusse kõigepealt jagatud rühmadeks (Strata) põhjal ühe või mitme omaduse (tavaliselt soo, vanuses), potentsiaalselt mõjutavad uuritud tulemusi, ja siis Kõigist neist rühmadest (Stratus) hoiab iseseisvalt eksperimentaalse ja kontrollrühma osalejaid. See võimaldab uurijal jälgida eksperimentaalsete ja kontrollrühmade vaheliste oluliste omaduste tasakaalu.

Conmark tabel

Määratlus.Absoluutsete sageduste tabelis (kogus) märkuste veergu, mille veerud vastavad sama funktsiooni väärtustele ja stringid on teise funktsiooni väärtused (kahemõõtmelise konnotatsiooni tabeli puhul). Absoluutsed sagedusväärtused asuvad rakkudes ridade ja veergude ristumiskohas.

Andke meile näide konjugaadi tabelist. Toiming aneurüsmi tehti 194 patsienti. See on tuntud turse raskusest patsientidel enne operatsiooni.

Edeem \\ Exodus
ei turse 20 6 26
mõõdukas turse 27 15 42
väljendatud turse 8 21 29
m J. 55 42 194

Seega suri 26 patsiendil 26 patsiendist, kes ei ole 20 patsienti säilinud 20 patsienti, suri - 6 patsienti. 42 patsiendil, kellel on mõõdukas turse säilinud 27 patsienti, suri - 15 jne.

Chi-Square kriteerium Contron tabelite jaoks

Sama funktsiooni erinevuste olulisuse (usaldusväärsuse) määramiseks sõltuvalt teisest (näiteks operatsiooni tulemustest sõltuvalt turse raskusastmest) kasutatakse konjugeerimislaudade jaoks chi-ruut kriteeriumi:


Juhus

Olgu teatud sündmuse tõenäosus võrdne lk. Siis tõenäosus, et sündmus ei toimu võrdne 1-lga.

Näiteks kui tõenäosus, et patsient jääb elus pärast viie aasta möödumist võrdne 0,8 (80%), siis tõenäosus, et see sureb selle ajavahemiku jooksul 0.2 (20%).

Määratlus. Võimalus on tõenäosuse suhe, et sündmused toimuvad tõenäosuse tõenäosusega, et sündmus ei juhtu.

Näide. Meie näites (patsiendi kohta) on võimalus 4, kui 0,8 / 0,2 \u003d 4

Seega on taastumise tõenäosus 4 korda suurem surma tõenäosus.

Väärtuse väärtuse tõlgendamine.

1) kui võimalus \u003d 1, siis sündmuse tõenäosus on võrdne tõenäosusega, et sündmus ei toimu;

2) kui\u003e 1, siis sündmuse esinemise tõenäosus on suurem kui tõenäosus, et sündmus ei juhtu;

3) kui võimalus<1, то вероятность наступления события меньше вероятности того, что событие не произойдёт.

Suhtumine võimalus

Määratlus. Võimaluste suhe (koefitsientide suhe) on tõenäosuse suhe esimese rühma objektide rühma suhtumise võimalusi teise rühma objektide rühma.

Näide. Oletame, et mõni ravi on nii mehed kui naised.

Tõenäosus, et mees haige jääb elus viis aastat hiljem võrdne 0,6 (60%); Tõenäosus, et see sureb 0,4 (40%) selle ajavahemiku jooksul).

Sarnased tõenäosused naistele on võrdsed 0,8 ja 0,2.

Võimaluse suhe selles näites on võrdne

Väärtuse väärtuse tõlgendamine.

1) Kui võimaluste suhe \u003d 1, on esimese rühma võimalus teise grupi võimaluse korral võrdne

2) Kui suhe võimalused\u003e 1, siis esimese rühma võimalus on suurem kui teine \u200b\u200bgrupi võimalus

3) kui tõenäosuse suhe<1, то шанс для первой группы меньше шанса для второй группы

Uuring algab tavaliselt mõnest eeldusest, mis nõuab faktide meelitamist kontrollimist. See eeldus on hüpotees - on sõnastatud nähtuste või omaduste kommunikatsiooni poolest mõnede objekti nõukogu.

Selliste eelduste kontrollimiseks faktide kohta on vaja mõõta vastavaid omadusi nende vedajatelt. Aga see on võimatu mõõta ärevust kõigis naiste ja meeste, sest see on võimatu mõõta agressiivsust kõik noorukid. Seetõttu on uurimistöö läbiviimisel piiratud ainult suhteliselt väikese rühma esindajatega inimeste asjakohaste esindajatega.

Üldine agregaat- Need on kõik paljud objektid, mis on seotud uurimishüpotees.

Näiteks kõik mehed; või kõik naised; Või kõik linna elanikud. Üldised agregaadid, mille seos, mille uurimistöötaja kavatseb uuringu tulemuste põhjal järeldusi teha, võivad olla numbrid ja tagasihoidlikumad, näiteks kõik selle kooli esimese greidendid.

Seega on üldine agregaat, kuigi mitte lõpmatu numbritega, vaid reeglina paljud potentsiaalsed testid, mis on kindlad tahke uuringu jaoks kättesaamatud.

Proovi või selektiivse agregaadi- See on piiratud grupp rajatiste rühm (psühholoogias - testid, vastajad), mis on spetsiaalselt valitud elanikkonnast selle omaduste uurimiseks. Sellest tulenevalt kutsutakse üldpopulatsiooni omaduste valiku uuringut nimetatakse selektiivsed uuringud. Peaaegu kõik psühholoogilised uuringud on valikulised ja nende järeldused kehtivad üldiste agregaatide suhtes.

Seega, pärast hüpoteeside formuleerimist ja vastavad üldised agregaadid tuvastatakse, määratakse proovivõtu korraldamise probleem. Proov peaks olema selline, et proovi uurimise järelduste üldistus oli põhjendatud - üldistus, nende levitamine elanikkonnale. Teadusuuringute järelduste läbivaatamise peamised kriteeriumid— see on proovide võtmise ja statistilise täpsuse (empiiriliste) tulemuste esindatus.

Representatiivne proov- Teisisõnu, selle representatiivsus on uuritavate nähtuste esindamise näidis võime esindada piisavalt pool-no - elanikkonna varieeruvuse seisukohast.

Muidugi saab täieliku ülevaate uuritud nähtusest, kõigis selle valikut tsoonis ja varieeruvuse nüansse, võib anda ainult üldpopulatsiooni. Seetõttu piirdub representatiivsus alati niivõrd, kuivõrd proov on piiratud. Ja just representatiivsus valimi, mis on peamine heegelduste määramisel piiride üldistamise teadustöö järeldused. Sellegipoolest on olemas tehnikaid, mis võimaldavad teil saada piisavat valimi esindust, mis on piisav, mis on piisav, mis on piisav, mis on piisav, mis on piisav IS-uurija jaoks (need tehnikad on käigus käimas "eksperimentaalne psühholoogia").


Esimene ja esmane vastuvõtt on lihtne juhuslik (randomiseeritud) valik. Ta eeldab selliseid tingimusi, nii et iga elanikkonna iga liige on võrdne teiste võimalustega proovida. Purjetamise valik annab võimaluse sattuda erinevate elanikkonna erinevate esindajate valimisse. Samal ajal võetakse erimeetmed, välja arvatud valiku musteride tekkimine. Ja see võimaldab teil loota, et lõppkokkuvõttes Izu-tee vara valimisse esitatakse, kui mitte kõike, siis maksimaalse võimaliku sordi puhul.

Teine representatiivsuse pakkumise viis on kihistatud juhuslik valik või valik vastavalt elanikkonna omadustele. See tähendab nende omaduste esialgset määratlust, mis võivad mõjutada uuritud vara varieeruvust (see võib olla põrand, lüpsmise tase või haridus jne). Rühmade arvu suhete protsentuaalne suhe nende rühmade (strata) nende omaduste erinevad elanikkonnas määratakse kindlaks ja pakutakse vastavate rühmade identset protsendisuhet proovi. Järgmisena igas proovivõtu alarühmades valitakse subjektid lihtsa juhusliku valiku põhimõttel.

Statistiline täpsusvõi statistiline tähtsus, uuringu tulemused määratakse kindlaks statistilise eksistentsi meetodite abil.

Kas me oleme kindlustatud vigu tegemisel otsuste tegemisel, teatud järelduste uurimise tulemustest? Muidugi mitte. Lõppude lõpuks, meie otsused tuginevad proovide võtmise uurimise tulemustele ning meie psühholoogiliste teadmiste tasemele. Täielikult ei ole me vigade eest kindlustatud. Statistika kohaselt peetakse selliseid vigu lubatud, kui need ei ole enam kui ühel juhul 1000-st (vea tõenäosus α \u003d 0,001 või nõuetekohase väljundi usaldusväärsuse väärtus P \u003d 0,9999); Ühel juhul, 100-st (vigade tõenäosus α \u003d 0,01 või nõuetekohase väljundi P \u003d 0,99 usalduse tõenäosuse väärtus P \u003d 0,99) või viie 100-ga (vigade tõenäosus α \u003d 0,05 või õige tõenäosus õige tõenäosus) Tagasivõtmine p \u003d 0,95). See on kahel viimasel tasandil ja on tavapärane teha otsuseid psühholoogias.

Mõnikord kasutage statistilise usaldusväärsusest rääkimist mõiste "tähtsuse taseme" mõistet (tähistatakse α). P ja α numbrilised väärtused täiendavad üksteist 1000-le - täieliku sündmuste kogum: kas me tegime õige järelduse või me eksisime. Neid taset ei arvutata, need on täpsustatud. Tähtsuse taset võib mõista nii liiki "punane" joon ", mille ristumiskoht võimaldab sellest sündmusest rääkida juhuslikult. Igas pädevasse teadusliku aruande või avaldamise järeldustes tuleks järeldustele kaasata p või α väärtuste märge, millal järeldused tehti.

Statistilised väljundmeetodid loetakse üksikasjalikult "matemaatilise statistika" käigus. Nüüd märgime ainult, et nad kehtestavad numbrite jaoks teatud numbrid või proovide võtmine.

Kahjuks ei ole olemas ranged soovitused nõutava valimi esialgse määratluse kohta. Veelgi enam, vastus mittekondiidi ja piisava arvu selle numbri küsimusele on tavaliselt liiga hilja - alles pärast juba uuritava valiku andmete analüüsimist. Sellegipoolest saate sõnastada kõige üldisemad soovitused:

1. Valimi suurim suurus on vajalik diagnostiliste meetodite väljatöötamisel - 200 kuni 1000-2500 inimesele.

2. Kui teil on vaja võrrelda 2 proovi, peaksid nende koguarv olema vähemalt 50 inimest; Võrdsete proovide arv peab olema ligikaudu sama.

3. Kui uuritava omaduste vahelist suhet uuritakse, peab valimi maht olema vähemalt 30-35 inimest.

4. Mida suurem varieeruvusuuritud omadused, seda suurem on proovi suurus peaks olema. Seetõttu saab varieeruvust vähendada, suurendades proovi homogeensust, näiteks põrandale, vanusele jne samal ajal, loomulikult vähendatakse järelduste genereerimise võimalusi.

Ülalpeetavad ja iseseisvad proovid.Uuringu olukord on ühine, kui teadlase vara uuritakse kahel või enamas proovil nende edasise võrdluse eesmärgil. Need proovid võivad olla erinevates suhetes - sõltuvalt nende organisatsiooni protseduurist. Sõltumatud proovid seda iseloomustab asjaolu, et ühe proovi ükskõik millise teema valiku tõenäosus ei sõltu mõne teise proovi teemade valikust. Vastupidi sõltuvad proovidseda iseloomustab asjaolu, et iga katse üks proov tehakse vastavalt konkreetsele kriteeriumile teise proovi.

Üldiselt näitavad ülalpeetavad proovid võrreldavate proovide paarikaval valikut ja sõltumatuid proove on sõltumatu testide valik.

Tuleb märkida, et "osaliselt sõltuva" (või osaliselt sõltumatu ") proovide juhtumid on vastuvõetamatud: see rikub nende esinduslikkust ettearvamatult.

Kokkuvõttes märgime, et kahe paradigma psühholoogilise uurimistöö saab eristada.

Nn R-metoodikata kavatseb uurida mõne vara varieeruvust (psühholoogiline), mida mõjutab mõni kokkupuude, tegur või muu vara. Proov on teemade sümbol.

Teine lähenemine Q-Metoodika,see hõlmab uuringu varieeruvuse uuringut (üksik) erinevate stiimulite mõjul (tingimused, olukorrad jne). See vastab olukorrale, millal proov on palju stiimuleid.

Katse teaduslikus ja praktilises olukorras võivad teadlased uurida mitte kõiki inimesi (üldine agregaat, elanikkond), vaid ainult teatud valimit. Näiteks isegi kui me uurida suhteliselt väikese grupp inimesi, näiteks kannatusi teatud haiguse, siis sel juhul on väga ebatõenäoline, et meil on asjakohased ressursid või vajadust testida iga patsiendi. Selle asemel testivad nad tavaliselt proovi elanikkonnast, sest see on mugavam ja kulub vähem aega. Sel juhul, kuidas me teame, et saadud tulemused valim esindavad kogu rühma? Või kui kasutate professionaalset terminoloogiat, kas me saame olla kindlad, et meie uuring kirjeldab õigesti kõiki elanikkond, mille valim me kasutasime?

Sellele küsimusele vastamiseks on vaja kindlaks määrata katsetulemuste statistiline tähtsus. Statistiline tähtsus Märkimisväärne tase, lühendatud Sig.), või / 7-taseme tähtsus (P-tase) -see on tõenäosus, et see tulemus on õigesti esindav populatsiooni, mille valim uuriti. Pange tähele, et see on ainult tõenäosus - Absoluutse garantiiga on võimatu väita, et see uuring kirjeldab kogu elanikkonda õigesti. Parimal juhul võib tähendus, võite järeldada, et see on väga tõenäoline. Seega järgmine küsimus paratamatult langeb: milline peaks olema tähtsuse tase, et see tulemus võib pidada õige iseloomuliku elanikkonna?

Näiteks, millist tõenäosust olete valmis ütlema, et sellised võimalused on piisavad riskiks? Kui võimalused on 10 100-st või 50-st 100-st? Ja mis siis, kui see tõenäosus on suurem? Mida võib öelda selliste võimaluste pärast 100-st 100-st 95-st 100-st või 98-st? Riskiga seotud olukorra jaoks on see valik üsna problemaatiline, sest see sõltub isiku isikuomadustest.

Psühholoogias uskus see traditsiooniliselt, et 95 või enam võimalust 100 tähendavad, et tulemuste õigsuse tõenäosus on piisavalt kõrge, et jagada kogu elanikkonnale. See arv on loodud teadusliku ja praktilise tegevuse protsessis - ei ole õigust, mille kohaselt see tuleks valida võrdluspunktina (ja tõepoolest teistes teadustes valivad mõnikord olulisuse taseme väärtused).

Psühholoogias kasutavad nad seda tõenäosust mõnevõrra ebatavaline viisil. Selle asemel, et tõenäosus, et valim on populatsioon, on tõenäoline, et proovivõtmine on näidatud ei esinda Elanikkond. Teisisõnu, see on tõenäosus, et avastatud suhted või erinevused on juhuslikud ja ei ole agregaadi vara. Seega, selle asemel, et kinnitada, et uuringu tulemused on õige tõenäosusega 95-st 100-st, ütlevad psühholoogid, et on olemas 5 võimalust 100, et tulemused on valed (samal viisil 40 võimalust 100 kasuks) Tulemuste õigsus tähendab 60 võimalust 100 kasuks nende ebaõnne). Tõenäosuste väärtust väljendatakse mõnikord protsentides, kuid see kirjutab sagedamini kümnendfraktsiooni kujul. Näiteks 10 tõenäosust 100 on esindatud kujul kümnendfraktsioon 0,1; 5 100-st salvestatakse 0,05-ni; 1 100 - 0,01. Sellise salvestamise vormiga on piir väärtus 0,05. Et tulemus peeti õigeks, selle tähtsuse tase peaks olema allpool See number (mäletate, et see on tõenäosus, et tulemus vale kirjeldab populatsiooni). Lõpetada terminoloogia, lisage, et "tõenäosus ebaõigsuse tulemuseks" (mis on õigem helistada tähtsuse tase) tavaliselt tähistatud ladina kirjaga r. Katse tulemuste kirjeldus sisaldab tavaliselt kokkuvõtlikku järeldust, näiteks "tulemused osutusid usaldusväärsuse tasemel märkimisväärseks (R p) alla 0,05 (st vähem kui 5%).

Seega tähtsuse tase ( riba) näitab tõenäosust, et tulemused mitte Esindavad elanikkonda. Psühholoogia traditsioonide kohaselt arvatakse, et tulemused peegeldavad usaldusväärselt üldist pilti, kui väärtus riba Vähem kui 0,05 (st 5%). Sellegipoolest on see ainult tõenäosus, ja mitte üldse tingimusteta tagatis. Mõnel juhul võib see järeldus olla vale. Tegelikult saame arvutada, kui tihti võib juhtuda, kui vaatame tähtsuse taseme väärtust. 0,05 V5 tähenduse tasemel 100 juhtumist on tulemused ilmselt valed. 11A Esimene lühikoht näib olevat liiga tihti, aga kui te sellest mõtlete, siis 5 võimalust 100 on sama kui 20-st 20-st. Teisisõnu, ühes igast 20 juhtumist on tulemus vale. Sellised võimalused ei tundu eriti soodsad ja teadlased peavad komisjoni ettevaatlikult olema esimese liiki vead. Seda nimetatakse viga, mis tekib siis, kui teadlased usuvad, et nad leidsid tegelikke tulemusi ja tegelikult nad ei ole. Vastupidised vead, mis koosnevad asjaolust, et teadlased usuvad, et nad ei leidnud tulemust, kuid tegelikult seda nimetatakse teise varda vead.

Need vead tekivad sellepärast, et ebaõige statistilise analüüsi võimalust ei ole võimalik välistada. Vea tõenäosus sõltub tulemuste statistilise tähtsuse tasemest. Oleme juba märkinud, et tulemus on õige, peaks tähtsuse tase olema väiksem kui 0,05. Muidugi mõned tulemused on madalam tase, ja sageli on võimalik täita tulemusi nii madal /?, 0,001 (väärtus 0,001 näitab, et tulemused võivad olla vale tõenäosusega 1000-st). Mida väiksem on R väärtus, seda raskem meie usaldus tulemuste õigsuse vastu.

Vahekaardil. 7.2 kujutab endast traditsioonilist tõlgendust tähtsuse taseme tõlgendamise statistilise järelduse võimaluse ja teabe kättesaadavuse kohta (erinevused).

Tabel 7.2.

Psühholoogias kasutatud olulisuse traditsiooniline tõlgendus

Praktiliste uuringute kogemuste põhjal on soovitatav: Kui võimalik vältida esimese ja teise liiki vigu vastutustundlikke järeldusi, tuleks otsused teha erinevuste olemasolu (teatis), keskendudes tasemele riba P-kirju.

Statistiline kriteerium(Statistiline test) - See on vahend statistilise tähtsuse taseme määramiseks. See on otsustav reegel, mis tagab vastuvõtmise tõelise ja kõrvalekalle vale hüpotees kõrge tõenäosusega.

Statistiliste kriteeriumide tähistatakse ka teatud numbri ja väga arvu arvutamise meetodi abil. Kõiki kriteeriume kasutatakse ühe peamise eesmärgiga: määrata kindlaks tähtsuse tase Andmed analüüsitakse nende abiga (s.o tõenäosus, et need andmed kajastavad tõelist mõju, mis õigesti esindab populatsiooni, millest valim moodustub).

Mõningaid kriteeriume saab kasutada ainult tavaliselt jaotatud andmete jaoks (ja kui funktsioon mõõdetakse intervalliga) - neid kriteeriume kutsutakse tavaliselt parameetriline. Muude kriteeriumide abil saate analüüsida peaaegu iga jaotusõiguse andmeid - neid kutsutakse mitteparameetriline.

Parameetrilised kriteeriumid - kriteeriumid, sealhulgas jaotusparameetrid arvutusvalemi, s.o. Keskmine ja dispersioon (^ -criterid stiilis, Fischeri F-kriteerium jne).

Parameetrilised kriteeriumid - kriteeriumid, mis ei sisalda jaotusparameetrite arvutamise valemis ja töösageduste või auastmete põhjal (kriteerium Q. Rosenbauma, kriteerium U. Manna - Whitney

Näiteks, kui me ütleme, et erinevuste täpsus määrati üliõpilase ^ -criteride poolt, tähendab see, et üliõpilane ^ -criterite meetodit kasutati empiirilise väärtuse arvutamiseks, mis seejärel võrreldakse tabeli (kriitilise) väärtusega.

Empiiriliste (arvutatud) ja kriteeriumi kriitiliste väärtuste suhe (tabel), saame otsustada, kas meie hüpotees on kinnitatud või ümberkujundatud. Enamikul juhtudel, et me tunnistame erinevusi on märkimisväärsed, on vaja, et kriteeriumi empiiriline väärtus ületab kriitilise tähtsusega, kuigi on olemas kriteeriumid (näiteks mannal - Whitney kriteerium või allkirjakriteeriumid), milles me peame järgima vastupidine reegel.

Mõningatel juhtudel sisaldab kriteeriumi arvutatud valem uuringu vaatluste arv uuringu all, tähistatud kui p. Erilise tabeli kohaselt määrame kindlaks, milline on erinevuste statistilise tähtsuse tase vastab sellele empiirilisele väärtusele. Enamikul juhtudel võib sama kriteeriumi empiiriline väärtus olla märkimisväärne või ebaoluline, sõltuvalt uuringu vaatluste arvust (\\ t n ) või nn nn vabaduse kraadi arv mis on märgitud kui v. (R\u003e) või AS dF. (mõnikord d).

Teades n Või vabaduse kraadi arvu, me vastavalt spetsiaalsetele tabelitele (nende peamine on esitatud 5. liites), saame määratleda kriteeriumi kriitilised väärtused ja võrrelda saadud empiiriline väärtus nendega. See on tavaliselt kirjutatud nii: "Mis n \u003d 22 Kriteeriumi kriitilised väärtused on kujutatud t st \u003d. 2.07 "või" Millal v. (d.) \u003d 2 kriitilise väärtuse styudent kriteeriumi on \u003d 4.30 ja nn.

Tavaliselt eelistatakse veel parameetrilisi kriteeriume ja järgime seda seisukohta. Arvatakse, et nad on usaldusväärsemad ja nende abiga saate rohkem teavet ja teostada sügavamat analüüsi. Mis puudutab matemaatilise arvutamise keerukust, siis kaob see keerukus arvutiprogrammide kasutamisel (kuid mõned teised ilmuvad siiski üsna ületatud).

  • Selles õpikusse ei pea me statistilise tähtsusega probleemi.
  • Hüpoteesid (null-ya0 ja alternatiivsed - HJ) ja tehtud statistilised otsused, kuna õpilaste psühholoogid õpivad seda eraldi distsipliini "matemaatika psühholoogias". Lisaks tuleb märkida, et projekteerimisel teadusaruanne (kursuste või kursuste või väitekiriVäljaanded) statistiliste lahenduste statistilised hüpoteesid reeglina ei anta. Tavaliselt kirjeldatakse tulemusena kriteeriumi, vajalikku kirjeldavat statistikat (keskmine, sigma, korrelatsioonikoefitsiendid jne), kriteeriumide empiirilised väärtused, vabaduse aste, tingimata tähtsuse tase. Seejärel sõnastatakse sisuline järeldus testi hüpoteesi suhtes näidustusega (tavaliselt ebavõrdsuse kujul) saavutatud või sellega kaasneva tähtsuse tasemega.

Ülesanne 3. Testile esitatakse viis eelkoolietust. Iga ülesande lahendamise aeg salvestatakse. Leitakse statistiliselt olulisi erinevusi lahuse aja vahel esimesed kolm Tainas ülesanded?

Katsenumber

Võrdlusmaterjal

See ülesanne põhineb dispersioonianalüüsi teoorial. Üldjuhul probleemi dispersioonianalüüsi eesmärk on tuvastada need tegurid, millel on oluline mõju katse tulemustele. Dispersioonianalüüs võib kasutada keskmise suurusega proovide võrdlemiseks, kui proovide arv on rohkem kui kaks. Selleks teenib ühe teguri dispersiooni analüüsi.

Ülesannete lahendamiseks määratud ülesannete lahendamiseks. Kui optimeerimisparameetri saadud väärtuste dispersioon tegurite mõju korral erinevad tulemuste dispersioonidest tegurite mõju puudumisel, siis selline tegur kajastatakse oluliseks.

Nagu on näha ülesande sõnastusest, kasutatakse siin statistiliste hüpoteeside testimise meetodeid, nimelt kahe empiirilise dispersiooni kontrollimise ülesandeks. Järelikult põhineb dispersioonianalüüs kaluri kriteeriumi dispersioonide kontrollimisel. Selle ülesande täitmiseks on vaja kontrollida, kas erinevate kolme esimese ülesande lahendamise aja vahelised erinevused on vajalikud iga kuue eelkooliealist.

Zero (peamine) nimetatakse hüpoteesiks h o. Eeldatakse Essence E, et võrdsete parameetrite vahe on null (seega ja hüpoteeside nimi on null) ja et täheldatud erinevused on juhuslikud.

Võistlevaid (alternatiivseid) nimetatakse H 1 hüpoteesiks, mis on vastuolus nulliga.

Otsus:

Dispersioonianalüüsi meetod olulisuse tasemel α \u003d 0,05 kontrollige nullhüpotees (H O) statistiliselt oluliste erinevuste olemasolu kohta selle katse lahendamise aja vahel kuues eelkooliealiste katse esimese kolme ülesande lahendamise aja vahel.

Kaaluge ülesande tingimuse tabelit, milles leiame iga kolme katse ülesande keskmise lahenduse

Katsenumber

Teguritasemed

Aeg katse esimese ülesande lahendamiseks (sekundis.).

Teise testi ülesande lahendamise aeg (sek.).

Katse kolmanda ülesande lahendamise aeg (sek.).

Grupi keskmine

Leiame ühise keskmise:

Selleks et võtta arvesse ajutiste erinevuste tähtsust iga katse vahel, jagatakse üldine selektiivne dispersioon kaheks osaks, millest esimene on kutsutud teguriks ja teine \u200b\u200bon jääk

Arvutage kogusumma ruutude ruutude valikuvõimaluse kogu keskmisest valemiga

või kus P on katseülesannete aja lahenduste arv, Q - teemade arv. Selleks teha tabel ruutude valik

Katsenumber

Teguritasemed

Aeg katse esimese ülesande lahendamiseks (sekundis.).

Teise testi ülesande lahendamise aeg (sek.).

Katse kolmanda ülesande lahendamise aeg (sek.).