Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Различия между статистической и клинической значимостью

Содержание

Типы данных
Различия между статистической и клинической значимостьюСамая частая ошибка при интерпретации результатов медицинского Типы данных Производные (вторичные) данныеПроцентыПропорции или отношенияМетки, оценкиИнтенсивность Основные принципы и методы статистического анализа Цель биомедицинских исследований заключается в выявлении некоторых закономерностей на выборке и дальнейшей Выявление закономерностей на выборке производится обычно путем решения задач, для решения которых существуют соответствующие статистические методы Выявление закономерностей на выборке производится обычно путем решения задач, для решения которых существуют соответствующие статистические методы Статистический анализ основан на допущении: то, что верно для случайной выборки, Распределение признакаРаспределением признака в выборке называется совокупность частот наблюдений для каждого интервала Эмпирическое распределение признака Асимметрия,  скошенность влевоАсимметрия, скошеность вправоСимметричное распределение Теоретическое распределениеТеоретическое распределение можно описать с помощью математической моделиРаспределение частот признака в Основные типы и виды распределений Важно!Уметь отличать нормально распределенные данные от других видов распределения, так как от Важно! Если при расчетах среднего и стандартного отклонения (σ), значения σ превышают Нормальное (гауссовское) распределениеФункция плотности распределения вероятности:Определяется двумя параметрами: среднее (μ) и дисперсия Представление данных описательной статистики в зависимости от вида распределенияМера положения – общее МедианаМедиана:Не определяется алгебраическиДелит ряд упорядоченных данных пополам. Если количество наблюдений нечетное, то ПроцентилиЧто такое процентили?Расположим наши данные упорядоченоВеличина Х, до которой расположен 1% всех Общее свойство медианы и перцентилейНе искажаются ассиметрией распределенияНе подвержены влиянию выбросовНе зависят отразмера выборки Классификация методов статистического анализа От свойств выборки к свойствам популяцииПреимущество доверительных интервалов на критериями значимости состоит Доверительный интервалдиапазон значений признака, рассчитанный для какого-либо параметра по выборке с определенной (доверительной) вероятностью Предпочтительность обоснования использования доверительного интервала в медицинских данныхЭффект от приема лекарств был Представление данных исследованияПриводите числовые данные с разумной степенью точностиСредний возраст 22,456 лет	22,5р=0,00002				р Представление данных исследованияУказывая число процентов, всегда добавляйте числитель и знаменатель соответствующей дроби25% Представление данных исследованияЕсли объем выборки меньше 100, указывайте целое число процентов 35%Если Представление категориальных данных исследованияУточняйте знаменатели в отношениях, долях и процентных соотношенияхПриводите сводку Представление категориальных данных исследованияИногда категориальные данные усредняют, нужно быть внимательными при интерпретации.Это Представление непрерывных данных исследованияОбразец презентацииЧисленность титров антител варьировалась в пределах от 25 Представление непрерывных данных исследования! Используйте среднее значение и стандартное отклонение лишь тогда,
Слайды презентации

Слайд 2


Слайд 3 Типы данных

Типы данных

Слайд 4 Производные (вторичные) данные
Проценты
Пропорции или отношения
Метки, оценки
Интенсивность

Производные (вторичные) данныеПроцентыПропорции или отношенияМетки, оценкиИнтенсивность

Слайд 5 Основные принципы и методы статистического анализа

Основные принципы и методы статистического анализа

Слайд 6 Цель биомедицинских исследований заключается в выявлении некоторых закономерностей

Цель биомедицинских исследований заключается в выявлении некоторых закономерностей на выборке и

на выборке и дальнейшей экстраполяции полученных результатов на все

генеральную совокупность (популяцию), из которой получена исследуемая выборка.

Слайд 7 Выявление закономерностей на выборке производится обычно путем решения

Выявление закономерностей на выборке производится обычно путем решения задач, для решения которых существуют соответствующие статистические методы

задач, для решения которых существуют соответствующие статистические методы


Слайд 8 Выявление закономерностей на выборке производится обычно путем решения

Выявление закономерностей на выборке производится обычно путем решения задач, для решения которых существуют соответствующие статистические методы

задач, для решения которых существуют соответствующие статистические методы


Слайд 9
Статистический анализ основан на допущении: то, что

Статистический анализ основан на допущении: то, что верно для случайной

верно для случайной выборки, верно и для генеральной совокупности

(популяции), из которой эта выборка получена

Слайд 10 Распределение признака
Распределением признака в выборке называется совокупность частот

Распределение признакаРаспределением признака в выборке называется совокупность частот наблюдений для каждого

наблюдений для каждого интервала значений признака в конкретной выборке
Распределение

признака в генеральной совокупности (популяции) называется совокупность частот наблюдений для каждого интервала значений признака в популяции

Слайд 11 Эмпирическое распределение признака

Эмпирическое распределение признака

Слайд 12 Асимметрия, скошенность влево
Асимметрия,
скошеность вправо
Симметричное распределение

Асимметрия, скошенность влевоАсимметрия, скошеность вправоСимметричное распределение

Слайд 13 Теоретическое распределение
Теоретическое распределение можно описать с помощью математической

Теоретическое распределениеТеоретическое распределение можно описать с помощью математической моделиРаспределение частот признака

модели
Распределение частот признака в различных интервалах описывается функцией плотности

распределения.
Когда эмпирическое наблюдение аппроксимирует некоторое теоретическое распределение, то можно применить некоторые знания об этом распределении для того чтобы ответить на вопросы относительно полученных в исследовании данных (описание и сравнение данных, моделирование).

Слайд 14 Основные типы и виды распределений

Основные типы и виды распределений

Слайд 15 Важно!
Уметь отличать нормально распределенные данные от других видов

Важно!Уметь отличать нормально распределенные данные от других видов распределения, так как

распределения, так как от этого зависит выбор методов описания

и сравнения данных
Проверить нормально или нет распределены признаки возможно:
с помощью статистических программ (самый точный подход)
Построив гистограмму распределения эмпирических данных, рассчитав медиану и среднее выборочного распределения (приблизительная оценка)


Слайд 16 Важно!
Если при расчетах среднего и стандартного отклонения

Важно! Если при расчетах среднего и стандартного отклонения (σ), значения σ

(σ), значения σ превышают половину среднего значения, то распределение

в изучаемой выборке не являются нормально распределенными.
Нормальное распределение признаков при биомедицинских исследованиях встречается примерно в 20-25% случаях!!!

Слайд 17 Нормальное (гауссовское) распределение
Функция плотности распределения вероятности:
Определяется двумя параметрами:

Нормальное (гауссовское) распределениеФункция плотности распределения вероятности:Определяется двумя параметрами: среднее (μ) и

среднее (μ) и дисперсия (σ2)
Колоколообразна (унимодальна)
Симметрична относительно среднего
Среднее арифметическое

равно медиане

Слайд 18 Представление данных описательной статистики в зависимости от вида

Представление данных описательной статистики в зависимости от вида распределенияМера положения –

распределения
Мера положения – общее понятие для числового выражения локализации

(на числовой оси), которое описывает типичный результат измерения

Мера рассеяния - общее понятие, которое описывает величину, характеризующую разброс (или вариабельность) данных выборочной группы


Слайд 19 Медиана

Медиана:
Не определяется алгебраически
Делит ряд упорядоченных данных пополам. Если

МедианаМедиана:Не определяется алгебраическиДелит ряд упорядоченных данных пополам. Если количество наблюдений нечетное,

количество наблюдений нечетное, то медиана определяется как наблюдение в

упорядоченном ряду данных, имеющее порядковый номер (n+1)/2. Если четное, то как среднеарифметическое м/у двух соседних средних наблюдений в упорядоченном ряду.


Слайд 20 Процентили
Что такое процентили?
Расположим наши данные упорядочено
Величина Х, до

ПроцентилиЧто такое процентили?Расположим наши данные упорядоченоВеличина Х, до которой расположен 1%

которой расположен 1% всех наблюдений, находящихся ниже Х, называется

1-ый процентиль
Величины Х, которые делят упорядоченный набор значений на 10 равных групп – 10-й, 20-й, …, 90 процентили
Величины Х, которые делят упорядоченный набор на 4 равные группы, 25-й, 50-й, 75-й перцентили, называются квартили. 50-й процентиль – это медиана.


Слайд 21 Общее свойство медианы и перцентилей
Не искажаются ассиметрией распределения
Не

Общее свойство медианы и перцентилейНе искажаются ассиметрией распределенияНе подвержены влиянию выбросовНе зависят отразмера выборки

подвержены влиянию выбросов
Не зависят отразмера выборки


Слайд 30 Классификация методов статистического анализа

Классификация методов статистического анализа

Слайд 39 От свойств выборки к свойствам популяции
Преимущество доверительных интервалов

От свойств выборки к свойствам популяцииПреимущество доверительных интервалов на критериями значимости

на критериями значимости состоит в том, что доверительные интервалы

поднимают уровень интерпретации с качественных суждений о роли случая как первых (а иногда единственных) объяснительных шагов до количественно оценки выявленных биологических эффектов
K.J.Rothman, 1986

Слайд 40 Доверительный интервал
диапазон значений признака, рассчитанный для какого-либо параметра

Доверительный интервалдиапазон значений признака, рассчитанный для какого-либо параметра по выборке с определенной (доверительной) вероятностью

по выборке с определенной (доверительной) вероятностью


Слайд 41 Предпочтительность обоснования использования доверительного интервала в медицинских данных
Эффект

Предпочтительность обоснования использования доверительного интервала в медицинских данныхЭффект от приема лекарств

от приема лекарств был статистически значимым
Эффект от приема лекарств,

снижающих диастолическое давление, был статистически значимым (р<0.05)
Среднее диастолическое давление в получавшей лечение группе снизилось со 100 до 92 мм.рт.ст. (р=0,02)
Препарат снизил диастолическое кровянное давление в среднем на 8 мм.рт.ст., со 100 до 92 мм.рт.ст. (95%ДИ 2-14 мм.рт.ст.)

Слайд 42 Представление данных исследования
Приводите числовые данные с разумной степенью

Представление данных исследованияПриводите числовые данные с разумной степенью точностиСредний возраст 22,456 лет	22,5р=0,00002				р

точности

Средний возраст 22,456 лет 22,5
р=0,00002 р


Слайд 43 Представление данных исследования
Указывая число процентов, всегда добавляйте числитель

Представление данных исследованияУказывая число процентов, всегда добавляйте числитель и знаменатель соответствующей

и знаменатель соответствующей дроби
25% (650/2598)
33% (30 из 90 пациентов)
12

из 16 кроликов (75%)
Если объем выборки больше 100, указывайте число процентов с точностью не более десятых
34,5%

Слайд 44 Представление данных исследования

Если объем выборки меньше 100, указывайте

Представление данных исследованияЕсли объем выборки меньше 100, указывайте целое число процентов

целое число процентов
35%
Если Вы указываете процентное увеличение величины,

используйте формулу
((конечное значение – начальное значение)/(начальное значение))*100


Слайд 45 Представление категориальных данных исследования

Уточняйте знаменатели в отношениях, долях

Представление категориальных данных исследованияУточняйте знаменатели в отношениях, долях и процентных соотношенияхПриводите

и процентных соотношениях
Приводите сводку категориальных данных в тексте тогда,

когда число категорий не так велико, чтобы оправдать использование рисунка.

Слайд 46 Представление категориальных данных исследования

Иногда категориальные данные усредняют, нужно

Представление категориальных данных исследованияИногда категориальные данные усредняют, нужно быть внимательными при

быть внимательными при интерпретации.
Это может быть оправданно при использовании

бальных шкал
Не всегда приемлемо при описании тяжести болезни (или шкала тяжести болезни)


Слайд 47 Представление непрерывных данных исследования

Образец презентации
Численность титров антител варьировалась

Представление непрерывных данных исследованияОбразец презентацииЧисленность титров антител варьировалась в пределах от

в пределах от 25 до 347 нг/мл и их

среднее значение (стандартное отклонение (СО)) составляло 110нг/мл (43 нг/мл).
Если распределение данных близко к нормальному, то они хорошо описываются с помощью среднего и СО
Численность титров антител варьировалась в пределах от 25 до 347 нг/мл с медианой (интерквартильным размахом), равной 110 нг/мл (от 61 до 159 нг/мл)
Если распределение данных отличается от нормального, то они хорошо описываются медианой и интерквартильным размахом.



  • Имя файла: razlichiya-mezhdu-statisticheskoy-i-klinicheskoy-znachimostyu.pptx
  • Количество просмотров: 95
  • Количество скачиваний: 0