|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
|
|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
По дисциплине «Доказательная медицина» (вузовский компонент)Стр 1 из 10Следующая ⇒
СБОРНИК МЕТОДИЧЕСКИХ УКАЗАНИЙ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ К ВНЕАУДИТОРНОЙ (САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ) РАБОТЕ По дисциплине «Доказательная медицина» (вузовский компонент) Для специальности 060103 - Педиатрия (очная форма обучения)
Красноярск 2015 УДК 61(07) ББК 51.1 С 23
Сборник методических рекомендаций для обучающихся к внеаудиторной (самостоятельной) работе по дисциплине «Доказательная медицина» для специальности 060103 - Педиатрия (очная форма обучения) / сост. А.В. Шульмин, И.Л. Аршукова, Е.А. Добрецова, В.В. Козлов. – Красноярск: тип. КрасГМУ, 2015. – 111 с.
Составители: д.м.н., доцент, Шульмин, А.В., к.ф.-м.н., доцент, Аршукова, И.Л., к.м.н., доцент, Добрецова, Е.А., к.м.н., доцент, Козлов, В.В. Рецензенты: д.м.н., профессор, Капитонов, В.Ф., кафедра управления, экономики здравоохранения ИПО КрасГМУ д.м.н., профессор, Россиев, Д.А., зав. кафедрой медицинской информатики и инновационных технологий с курсом ПО КрасГМУ
Сборник методических рекомендаций к практическим занятиям предназначен для внеаудиторной работы обучающихся. Составлен в соответствии с ФГОС ВПО (2010г.) по специальности 060103 - Педиатрия (очная форма обучения), рабочей программой дисциплины (2012 г.) и СТО 4.2.04-12. Выпуск 1.
Рекомендован к изданию по решению ЦКМС (Протокол №__ от «___»__________2015 г.).
КрасГМУ 2015 г. Содержание Занятие №1. Понятие о доказательной медицине 4 Занятие №2. Основы теории вероятности 13 Занятие №3. Описательная статистика. Средние величины 25 Занятие №4. Описательная статистика. Показатели разнообразия признака в совокупности 37 Занятие №5. Методы сравнительной статистики 51 Занятие №6. Методы оценки связи между переменными 61 Занятие №7. Относительные величины. Динамические ряды 73 Занятие №8. . Организация научного статистического исследования. Правила представления статистических данных в научной литературе. Источники медицинской информации. Оценка медицинских публикаций. 88 Занятие №9. Зачетное занятие 108 Рекомендуемая литература 111 Занятие №1 «Понятие о доказательной медицине» 1. Тема: «Понятие о доказательной медицине» 2. Формы работы: - Подготовка к практическим занятиям. - Подготовка материалов по НИРС.
3. Перечень вопросов для самоподготовки по теме практического занятия : 1. Понятие доказательной медицины. 2. Предпосылки возникновения доказательной медицины. 3. Основные аспекты доказательной медицины. 4. Отрицательные моменты недоказательной медицины. 5. Клиническая эпидемиология, как одно из направлений доказательной медицины. 6. Понятие "золотого стандарта клинического исследования". 7. Понятие рандомизации. Как правильно организовать сбор данных? 8. Понятие индекса цитируемости. 9. Классификация методов медицинской статистики. 10. Цели и задачи описательной статистики. 11. Цели и задачи сравнительной статистики. Знать: - основные принципы и понятия доказательной медицины; - значение медицинской статистики для доказательной медицины; - основные аспекты доказательной медицины; - понятие "золотого стандарта" клинического исследования; - понятие индекса цитируемости журнала; - классификацию методов медицинской статистики. Уметь: - правильно организовать набор медицинских данных; - из публикаций по интересующей тематике уметь выбрать статьи с высокой доказательной базой; - зная правило "золотого стандарта", оценить, правильно ли было проведено клиническое исследование Владеть: - навыками выбора и использования методов статистической обработки результатов исследований; - медико-статистическим понятийным аппаратом.
4. Самоконтроль по тестовым заданиям данной темы:
1. «ЗОЛОТЫМ СТАНДАРТОМ» МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ НАЗЫВАЮТ 1) перекрестные исследования 2) одиночное слепое исследование 3) рандомизированные контролируемые испытания 4) парные сравнения
2. МЕТОД, ПРИ КОТОРОМ НИ БОЛЬНОЙ, НИ НАБЛЮДАЮЩИЙ ЕГО ВРАЧ НЕ ЗНАЮТ, КАКОЙ ИЗ СПОСОБОВ ЛЕЧЕНИЯ БЫЛ ПРИМЕНЕН, НАЗЫВАЕТСЯ 1) двойной слепой 2) тройной слепой 3) одиночный слепой 4) плацебоконтролируемый
3. БЕЗВРЕДНОЕ НЕАКТИВНОЕ ВЕЩЕСТВО, ПРЕДЛАГАЕМОЕ ПОД ВИДОМ ЛЕКАРСТВА, КОТОРОЕ НЕ ОТЛИЧАЕТСЯ ОТ НЕГО ПО ВИДУ, ЗАПАХУ, ТЕКСТУРЕ, НАЗЫВАЕТСЯ 1) биодобавка 2) аналог исследуемого препарата 3) гомеопатический препарат 4) плацебо
4. КОНТРОЛИРУЕМОЕ ИСПЫТАНИЕ, ЭТО ИССЛЕДОВАНИЕ 1) ретроспективное 2) проспективное 3) поперечное 4) перпендикулярное
5. ИССЛЕДОВАНИЕ, В КОТОРОМ ПАЦИЕНТ НЕ ЗНАЕТ, А ВРАЧ ЗНАЕТ, КАКОЕ ЛЕЧЕНИЕ ПОЛУЧАЕТ ПАЦИЕНТ, НАЗЫВАЕТСЯ 1) плацебоконтролируемым 2) двойным слепым 3) тройным слепым 4) простым слепым
6. МОЖНО УТВЕРЖДАТЬ, ЧТО В РАНДОМИЗИРОВАННОМ КОНТРОЛИРУЕМОМ ИССЛЕДОВАНИИ ПАЦИЕНТЫ, ПОЛУЧАЮЩИЕ ПЛАЦЕБО, НЕ ПОДВЕРГАЮТСЯ ОБМАНУ (НЕ ПОЛУЧАЮТ ДОЛЖНОГО ЛЕЧЕНИЯ), В СВЯЗИ С ТЕМ, ЧТО 1) лечащий врач получает устное согласие пациента на проведение эксперимента 2) пациент подписывает «Информированное согласие» (где предусмотрено его согласие на использование плацебо) 3) плацебо не оказывает вредного воздействия на организм, поэтому его применение не требует согласия пациента 4) пациент подписывает согласие на госпитализацию
7. ИССЛЕДОВАНИЕ СО СЛУЧАЙНО ОТОБРАННОЙ КОНТРОЛЬНОЙ ГРУППОЙ И НАЛИЧИЕМ ВОЗДЕЙСТВИЯ СО СТОРОНЫ ИССЛЕДОВАТЕЛЯ, НАЗЫВАЕТСЯ 1) рандомизированное контролируемое клиническое испытание 2) нерандомизированное исследование 3) обсервационное исследование 4) ретроспективное исследование
8. В ПОНЯТИЕ «ЗОЛОТОГО СТАНДАРТА» ВХОДЯТ 1) двойные-слепые плацебо-контролируемые рандомизированные исследования 2) простые нерандомизированные исследования 3) тройные слепые исследования 4) двойные-слепые нерандомизированные исследования
9. ИССЛЕДОВАНИЕ, В КОТОРОМ ПАЦИЕНТЫ РАСПРЕДЕЛЯЮТСЯ ПО ГРУППАМ СЛУЧАЙНЫМ ОБРАЗОМ, НАЗЫВАЕТСЯ 1) простое слепое 2) нерандомизированное 3) плацебоконтролируемое 4) рандомизированное
10. СОЗНАТЕЛЬНОЕ, ЧЕТКОЕ И БЕСПРИСТРАСТНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЛУЧШИХ ИЗ ИМЕЮЩИХСЯ ДОКАЗАТЕЛЬСТВ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ О ПОМОЩИ КОНКРЕТНЫМ БОЛЬНЫМ, ЭТО ОДНО ИЗ ОПРЕДЕЛЕНИЙ ПОНЯТИЯ 1) биометрии 2) доказательной медицины 3) клинической эпидемиологии 4) медицинской статистики
11. ПО СПОСОБУ ОТБОРА ПАЦИЕНТОВ, ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗЛИЧАЮТ 1) случайные и сложные 2) равновероятные и невозможные 3) рандомизированные и нерандомизированные 4) первичные и третичные
12. СЛУЧАЙНЫЙ ОТБОР НАБЛЮДЕНИЙ НОСИТ НАЗВАНИЕ 1) рандомизация 2) медиана 3) мода 4) вероятность
13. ПО СТЕПЕНИ ОТКРЫТОСТИ ДАННЫХ, ИССЛЕДОВАНИЕ МОЖЕТ БЫТЬ 1) открытым или слепым 2) закрытым или слепым 3) открытым или рандомизированным 4) рандомизированным или мультицентровым
14. КЛИНИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ, В КОТОРОМ ВСЕ УЧАСТНИКИ (ВРАЧИ, ПАЦИЕНТЫ, ОРГАНИЗАТОРЫ) ЗНАЮТ, КАКОЙ ПРЕПАРАТ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ У КОНКРЕТНОГО БОЛЬНОГО, НАЗЫВАЕТСЯ 1) нерандомизированное 2) рандомизированное 3) простое слепое 4) открытое
15. ИСПЫТАНИЕ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОГО ПРЕПАРАТА ПРОВОДИЛОСЬ НА БАЗЕ ЛЕЧЕБНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ РАЗЛИЧНЫХ ГОРОДОВ РФ, ЭТО ИССЛЕДОВАНИЕ ЯВЛЯЕТСЯ 1) генеральное 2) множественное 3) полицентрическое 4) мультицентровое
16. МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА, НОСИТ НАЗВАНИЕ 1) биометрия 2) медицинская кибернетика 3) теория вероятности 4) биостатика
17. К ГРУППАМ МЕТОДОВ МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ ОТНОСИТСЯ 1) сравнительная статистика 2) доказательная математика 3) биометрия 4) математическая статистика
18. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА ЗАНИМАЕТСЯ 1) сравнением полученных данных 2) набором материала 3) описанием и представлением данных 4) обоснованием полученных результатов
19. СБОР ДАННЫХ МОЖЕТ БЫТЬ 1) оптимизационным 2) статическим и динамическим 3) конструктивным и деконструктивным 4) пассивным и активным
20. СРАВНИТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА ПОЗВОЛЯЕТ 1) формулировать выводы в виде гипотез или прогнозов 2) проводить сравнительный анализ данных в исследуемых группах 3) проводить набор данных в соответствии с принципами рандомизации 4) представлять полученные результаты перед аудиторией
21. НАУКА, РАЗРАБАТЫВАЮЩАЯ МЕТОДЫ КЛИНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ, НАЗЫВАЕТСЯ 1) клиническая эпидемиология 2) фармацевтика 3) кибернетика 4) медицинская статистика
22. ЦЕЛЬЮ КЛИНИЧЕСКОЙ ЭПИДЕМИОЛОГИИ ЯВЛЯЕТСЯ 1) разработка методов статистической оценки клиничес-ких наблюдений 2) исследование инфекционной заболеваемости 3) разработка и применение эффективных методов клинического исследования 4) предотвращение возникновения эпидемии и заразных заболеваний
23. С ПОЗИЦИИ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ ВРАЧ ДОЛЖЕН ПРИНИМАТЬ РЕШЕНИЕ О ВЫБОРЕ МЕТОДА ЛЕЧЕНИЯ, НА ОСНОВАНИИ 1) информации из интернета 2) опыта коллег 3) статьи из рецензируемого журнала с высоким индексом цитируемости 4) статьи из неизвестного источника
24. ПОКАЗАТЕЛЬ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИЙ НАДЕЖНОСТЬ ИНФОРМАЦИИ, ПРИВЕДЕННОЙ В НАУЧНОМ ЖУРНАЛЕ, ЭТО 1) индекс достоверности 2) индекс доверия 3) индекс значимости 4) индекс цитируемости
25. ОДНОЙ ИЗ ПРЕДПОСЫЛОК ВОЗНИКНОВЕНИЯ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ, ЯВЛЯЛОСЬ 1) ограниченность финансовых ресурсов, выделяемых на здравоохранение 2) появление новых врачебных специальностей 3) совершенствование методов научных исследований 4) развитие математической статистики
Эталоны ответов к тестовым заданиям:
5. Самоконтроль по ситуационным задачам:
Задача №1 Выбирая тактику лечения пациента, вы обратились к коллеге с большим клиническим опытом, который предложил свою схему лечения, обосновывая тем, что он однажды добился эффекта, применяя ее при данном заболевании. В то же время, в журнале с высоким рейтингом и цитируемостью вы прочитали о методике, высокая эффективность которой подтверждена в результате мультицентрового рандомизированного клинического исследования. 1. Обоснуйте свой выбор. 2. Какие последствия принятия решений на основе только личного опыта.
Задача №2 В журнале без указания индекса цитируемости вы прочитали о методике лечения, высокая эффективность которой подтверждена только 10 личными наблюдениями автора. Рандомизации в данном исследовании не проводилось. 1. Примените ли вы эту методику в своей клинической практике. 2. Что вы сделаете, если эта методика заинтересует Вас.
Задача №3 На одном из сайтов вы нашли мнение известного ученого о возможном повышении эффективности лечения в случае комбинации двух препаратов. Ссылки на проведения каких-либо исследований не прилагалось. 1. Примените ли вы эту методику в своей клинической практике. 2. Что вы сделаете, если эта методика заинтересует Вас.
Задача №4 В журнале с высоким индексом цитирования вы нашли исследование, предлагающее метод с высоким уровнем доказательной базы, позволяющее существенно снизить затраты на лечение. В то же время эффективность данного метода несколько ниже, чем традиционного подхода. 1. Примените ли вы эту методику в своей клинической практике? 2. В чем состоит значение высокого индекса цитирования журнала при выборе методики лечения?
Задача №5 При разговоре ваш коллега выступил противником доказательной медицины, обосновывая свое мнение тем, что его решения, как и других врачей, основывались на опыте предыдущих поколений, а также на литературных данных, что, по сути, и является медициной, основанной на доказательствах. 1. Что вы можете возразить своему оппоненту. 2. Для чего необходимо знание методов медицинской статистики практикующему врачу?
Эталоны ответов к ситуационным задачам: Эталон к задаче №1 1. Выбор делаем в пользу методики из журнала, т.к. журнал обладает высоким рейтингом цитируемости, в нем описано клиническое исследование, проведенное по всем правилам "золотого стандарта", и его эффективность высока и доказана. 2. Решения должны основываться на коллективном опыте тысяч врачей, а не только на том, что они увидели и почувствовали сами. Эталон к задаче №2 1. Нет, не применим. 2. Будем искать данные в других, более надежных, источниках. Эталон к задаче №3 1. Нет, не применим. 2. Будем искать данные в других, более надежных, источниках. Эталон к задаче №4 1. Применить данную методику можем, если оплата идет из собственных средств пациента. При этом мы должны проинформировать пациента о возможных плюсах и минусах данного метода лечения. В масштабах здравоохранения данную методику применить можем только в том случае, если есть существенная необходимость в экономии финансовых средств. 2. Высокий индекс цитирования определяет степень доверия к результатам публикации в данном журнале. Эталон к задаче №5 1. Своему оппоненту мы расскажем об основной из целей доказательной медицины – выборе для конкретного пациента наиболее подходящего и эффективного для него способа лечения. Приведем примеры из истории медицины, когда из поколения в поколение применялись одни и те же методы, которые зачастую были вредны для пациента. 2. Уметь правильно провести набор данных, грамотно читать нужные статьи, углублять свои знания и эффективно применять на опыте.
6. Перечень практических умений по изучаемой теме:
1. Правильно организовать набор медицинских данных. 2. Из публикаций по интересующей тематике выбрать статьи с высокой доказательной базой. 3. Зная правило "золотого стандарта", оценить, правильно ли было проведено клиническое исследование.
7. Рекомендации по выполнению НИРС:
1. В предложенной статье оценить правильность сбора данных. 2. В электронных ресурсах найти названия медицинских журналов с наиболее высоким индексом цитируемости.
Занятие №2 «Основы теории вероятности» 1. Тема: «Основы теории вероятности»
2. Формы работы: -Подготовка к практическим занятиям. - Подготовка материалов по НИРС.
3. Перечень вопросов для самоподготовки по теме практического занятия : 1. Понятия вероятности, эксперимента, события, выборочного пространства (полной группы событий) в теории вероятности. 2. Достоверное и невозможное события. 3. Совместные и несовместные события. Понятие противоположных событий. 4. Понятия и примеры зависимых и независимых событий. 5. Равновозможные события. Понятие схемы случаев. 6. Классическая, эмпирическая и субъективная вероятности. Примеры, методы расчета. 7. Закон больших чисел. 8. Понятия суммы и произведения событий. Случаи их использования. 9. Основные теоремы теории вероятности. 10. Понятия априорной и апостериорной вероятностей. 11. Формула Байеса. 12. Схема испытаний Бернулли.
Знать: - понятия классической и эмпирической вероятностей; - понятия о совместных и несовместных событиях, зависимых и независимых событиях; - теоремы сложения и умножения вероятностей; - непрерывные и дискретные случайные величины, характеристики случайных величин. Уметь: - рассчитывать вероятности событий на основе основных теорем теории вероятностей; - рассчитать классическую вероятность события; - рассчитать эмпирическую вероятность события; - оценить субъективную вероятность. Владеть: - навыками выбора вида вероятности (классическая, эмпирическая, субъективная), подлежащей расчету в конкретной ситуации; - навыками расчета вероятности наступления события, используя схему испытаний Бернулли.
4. Самоконтроль по тестовым заданиям данной темы :
1. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ НАУКА, УСТАНАВЛИВАЮЩАЯ ЗАКОНОМЕРНОСТИ СЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ ЭТО 1) медицинская статистика 2) теория вероятностей 3) медицинская демография 4) высшая математика
2. ВОЗМОЖНОСТЬ РЕАЛИЗАЦИИ КАКОГО-ЛИБО СОБЫТИЯ ЭТО 1) эксперимент 2) схема случаев 3) закономерность 4) вероятность
3. ЭКСПЕРИМЕНТ ЭТО 1) процесс накопления эмпирических знаний 2) процесс измерения или наблюдения за действием с целью сбора данных 3) изучение с охватом всей генеральной совокупности единиц наблюдения 4) математическое моделирование процессов реальности
4. ПОД ИСХОДОМ В ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТИ ПОНИМАЮТ 1) неопределенный результат эксперимента 2) определенный результат эксперимента 3) динамику вероятностного процесса 4) отношение числа единиц наблюдения к генеральной совокупности
5. ВЫБОРОЧНОЕ ПРОСТРАНСТВО В ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТИ ЭТО 1) структура явления 2) все возможные исходы эксперимента 3) соотношение между двумя самостоятельными совокупностями 4) соотношение между двумя зависимыми совокупнос-тями
6. ФАКТ, КОТОРЫЙ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ОПРЕДЕЛЕННОГО КОМП-ЛЕКСА УСЛОВИЙ, МОЖЕТ ПРОИЗОЙТИ ИЛИ НЕ ПРОИЗОЙТИ 1) частота встречаемости 2) вероятность 3) явление 4) событие
7. СОБЫТИЯ, КОТОРЫЕ ПРОИСХОДЯТ С ОДИНАКОВОЙ ЧАСТОТОЙ, И НИ ОДНО ИЗ НИХ НЕ ЯВЛЯЕТСЯ ОБЪЕКТИВНО БОЛЕЕ ВОЗМОЖНЫМ, ЧЕМ ДРУГИЕ 1) случайные 2) равновероятные 3) равнозначные 4) выборочные
8. СОБЫТИЕ, КОТОРОЕ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ОПРЕДЕЛЕННЫХ УСЛОВИЙ ПРОИЗОЙДЕТ НЕПРЕМЕННО, СЧИТАЕТСЯ 1) нужным 2) ожидаемым 3) достоверным 4) приоритетным
9. ПРОТИВОПОЛОЖНОСТЬЮ ПО ОТНОШЕНИЮ К ДОСТОВЕРНОМУ СОБЫТИЮ ЯВЛЯЕТСЯ СОБЫТИЕ 1) ненужное 2) неожиданное 3) невозможное 4) неприоритетное
10. ВЕРОЯТНОСТЬ ПОЯВЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОГО СОБЫТИЯ 1) больше нуля и меньше единицы 2) больше единицы 3) меньше нуля 4) представлена целыми числами
11. СОБЫТИЯ ОБРАЗУЮТ ПОЛНУЮ ГРУППУ СОБЫТИЙ, ЕСЛИ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ОПРЕДЕЛЕННЫХ УСЛОВИЙ, ХОТЯ БЫ ОДНО ИЗ НИХ 1) появится непременно 2) появится в 90% экспериментов 3) появится в 95% экспериментов 4) появится в 99% экспериментов
12. ВЕРОЯТНОСТЬ ПОЯВЛЕНИЯ КАКОГО-ЛИБО СОБЫТИЯ ИЗ ПОЛНОЙ ГРУППЫ СОБЫТИЙ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ОПРЕДЕЛЕННЫХ УСЛОВИЙ РАВНА 1) 0 2) 0,95 3) 0,99 4) 1
13. ЕСЛИ НИКАКИЕ ДВА СОБЫТИЯ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ОПРЕДЕЛЕННЫХ УСЛОВИЙ НЕ МОГУТ ПОЯВИТЬСЯ ОДНОВРЕМЕННО, ТО ОНИ НАЗЫВАЮТСЯ 1) достоверными 2) несовместными 3) случайные 4) вероятные
14. ЕСЛИ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ОПРЕДЕЛЕННЫХ УСЛОВИЙ НИ ОДНО ИЗ ОЦЕНИВАЕМЫХ СОБЫТИЙ НЕ ЯВЛЯЕТСЯ ОБЪЕКТИВНО БОЛЕЕ ВОЗМОЖНЫМ, ЧЕМ ДРУГИЕ, ТО ОНИ 1) равноправные 2) совместные 3) равновозможные 4) несовместимые
15. ВЕЛИЧИНА, КОТОРАЯ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ОПРЕДЕЛЕННЫХ УСЛОВИЙ МОЖЕТ ПРИНИМАТЬ РАЗЛИЧНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ, НАЗЫВАЕТСЯ 1) случайной 2) равновозможной 3) выборочной 4) суммарной
16. ЕСЛИ НАМ ИЗВЕСТНО КОЛИЧЕСТВО ВОЗМОЖНЫХ ИСХОДОВ НЕКОТОРОГО СОБЫТИЯ И ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ИСХОДОВ В ВЫБОРОЧНОМ ПРОСТРАНСТВЕ, ТО МОЖНО РАССЧИТАТЬ 1) условную вероятность 2) классическую вероятность 3) эмпирическую вероятность 4) субъективную вероятность
17. КОГДА МЫ НЕ ОБЛАДАЕМ ДОСТАТОЧНОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ О ПРОИСХОДЯЩЕМ И НЕ МОЖЕМ ОПРЕДЕЛИТЬ ЧИСЛО ВОЗМОЖНЫХ ИСХОДОВ ИНТЕРЕСУЮЩЕГО НАС СОБЫТИЯ, МЫ МОЖЕМ РАССЧИТАТЬ 1) условную вероятность 2) классическую вероятность 3) эмпирическую вероятность 4) субъективную вероятность
18. ОСНОВЫВАЯСЬ НА ВАШИХ ЛИЧНЫХ НАБЛЮДЕНИЯХ, ВЫ ОПЕРИРУЕТЕ 1) объективной вероятностью 2) классической вероятностью 3) эмпирической вероятностью 4) субъективной вероятностью
19. СУММОЙ ДВУХ СОБЫТИЙ А И В НАЗЫВАЕТСЯ СОБЫТИЕ 1) состоящее в последовательном появлении или события А, или события В, исключая совместное их появление 2) состоящее в появлении или события А, или события В 3) состоящее в появлении или события А, или события В, или событий А и В вместе 4) состоящее в появлении события А и события В совместно
20. ПРОИЗВЕДЕНИЕМ ДВУХ СОБЫТИЙ А И В ЯВЛЯЕТСЯ СОБЫТИЕ, ЗАКЛЮЧАЮЩЕЕСЯ В 1) совместном появлении событий А и В 2) последовательном появлении событий А и В 3) появлении или события А, или события В, или событий А и В вместе 4) появлении или события А, или события В
21. ЕСЛИ СОБЫТИЕ А НЕ ВЛИЯЕТ НА ВЕРОЯТНОСТЬ ПОЯВЛЕНИЯ СОБЫТИЯ В, И НАОБОРОТ, ТО ИХ МОЖНО СЧИТАТЬ 1) независимыми 2) разгруппированными 3) дистанционными 4) разнородными
22. ЕСЛИ СОБЫТИЕ А ВЛИЯЕТ НА ВЕРОЯТНОСТЬ ПОЯВЛЕНИЯ СОБЫТИЯ В, И НАОБОРОТ, ТО ИХ МОЖНО СЧИТАТЬ 1) однородными 2) сгруппированными 3) одномоментными 4) зависимыми
23. ТЕОРЕМА СЛОЖЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 1) вероятность суммы двух совместных событий равняется сумме вероятностей этих событий 2) вероятность последовательного появления двух совместных событий равняется сумме вероятностей этих событий 3) вероятность суммы двух несовместных событий равняется сумме вероятностей этих событий 4) вероятность непоявления двух несовместных событий равняется сумме вероятностей этих событий
24. СОГЛАСНО ЗАКОНУ БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ, КОГДА ЭКСПЕРИМЕНТ ПРОВОДИТСЯ БОЛЬШОЕ ЧИСЛО РАЗ 1) эмпирическая вероятность стремится к классической 2) эмпирическая вероятность удаляется от классической 3) субъективная вероятность превышает классическую 4) эмпирическая вероятность не меняется по отношению к классической
25. ВЕРОЯТНОСТЬ ПРОИЗВЕДЕНИЯ ДВУХ СОБЫТИЙ А И В РАВНА ПРОИЗВЕДЕНИЮ ВЕРОЯТНОСТИ ОДНОГО ИЗ НИХ (А) НА УСЛОВНУЮ ВЕРОЯТНОСТЬ ДРУГОГО (В), ВЫЧИСЛЕННУЮ ПРИ УСЛОВИИ, ЧТО ПЕРВОЕ ИМЕЛО МЕСТО 1) теорема умножения вероятностей 2) теорема сложения вероятностей 3) теорема Байеса 4) теорема Бернулли
26. ОДНО ИЗ СЛЕДСТВИЙ ТЕОРЕМЫ УМНОЖЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 1) если событие А зависит от события В, то и событие В зависит от события А 2) если событие А влияет на событие В, то и событие В влияет на событие А 3) если событие А не зависит от события В, то и событие В не зависит от события А 4) если событие А не влияет на событие В, то и событие В не влияет на событие А
27. ОДНО ИЗ СЛЕДСТВИЙ ТЕОРЕМЫ УМНОЖЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 1) если событие А зависит от события В, то и событие В зависит от события А 2) вероятность произведения независимых событий равна произведению вероятностей этих событий 3) вероятность произведения независимых событий равна сумме вероятностей этих событий 4) вероятность произведения зависимых событий равна произведению вероятностей этих событий
28. ПЕРВОНАЧАЛЬНЫЕ ВЕРОЯТНОСТИ ГИПОТЕЗ ДО ПОЛУЧЕНИЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ, НАЗЫВАЮТСЯ 1) априорными 2) апостериорными 3) предварительными 4) начальными
29. ВЕРОЯТНОСТИ, ПЕРЕСМОТРЕННЫЕ ПОСЛЕ ПОЛУЧЕНИЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ, НАЗЫВАЮТСЯ 1) априорными 2) апостериорными 3) предварительными 4) окончательными
30. КАКАЯ ТЕОРЕМА ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТИ МОЖЕТ ПРИМЕНЯТЬСЯ ПРИ ПОСТАНОВКЕ ДИАГНОЗА 1) Бернулли 2) Байеса 3) Чебышева 4) Пуассона
Эталоны ответов к тестовым заданиям:
Задача №1 Тестовое задание на зачете содержит 4 вопроса. Вероятность того, что студент ответит на первый вопрос теста, равна 0,92, на второй и третий вопросы – вероятности одинаковы и равны 0,85; на четвертый – 0,8. Найти вероятность того, что студент ответит: 1. на все вопросы; 2. по крайней мере, на три вопроса. Задача №2 Была проведена одна и та же контрольная работа в трех группах. В первой группе из 30 студентов 8 выполнили работу на «отлично», во второй, 28 студентов – 6 «отличных» работ, в третьей, 27 студентов – 9 работ выполнены на «отлично». Из трех групп случайным образом выбрана одна. 1. Какова вероятность того, что первая выбранная на удачу контрольная из работ, принадлежащих этой группе, окажется выполненной на «отлично»? 2. Какие теоремы теории вероятности при этом использовались?
Задача №3 Для трех розничных торговых предприятий определен плановый уровень прибыли. Вероятность того, что первое предприятие выполнит план прибыли, равна 90%, для второго она составляет 95%, для третьего 100%. Какова вероятность того, что плановый уровень прибыли будет достигнут: 1. всеми предприятиями; 2. только двумя предприятиями; 3. хотя бы одним предприятием?
Задача №4 В школе четыре 11-ых класса. Вероятность того, что 11"А" закончит учебный год лишь на четверки и пятерки, равна 100%, 11"Б" - 85%, 11"В" - 90% и 11"Г" - 72%. Какова вероятность, того, что на четверки и пятерки учебный год закончат: 1. все одиннадцатиклассники; 2. только школьники трех классов; 3. только школьники двух классов; 4. хотя бы школьники одного класса? Задача №5 Экзаменационный билет содержит 3 вопроса. Вероятности того, что студент ответит на первый и второй вопросы одинаковы и равны 0,9; на третий – 0,8. Найти вероятность того, что студент ответит: 1. на все вопросы; 2. по крайней мере, на два вопроса.
Задача №6 В трех поликлиниках города в течение недели была сделана кардиограмма 150, 102 и 120 человекам, соответственно. При этом результаты, показавшие отсутствие патологии, были зафиксированы в первой поликлинике – в 82 случаях, во второй – в 58 случаях, в третьей – в 70. Из трех поликлиник случайным образом выбрана одна. 1. Какова вероятность того, что первая выбранная наудачу кардиограмма, сделанная в этой поликлинике, окажется без патологии? 2. Какие теоремы теории вероятностей при этом используются?
Эталоны ответов к ситуационным задачам: Эталон к задаче №1 1. События
2. Вероятность этого события состоит из двух: студент ответит ровно на 3 вопроса и студент ответит ровно на 4 вопроса
Отсюда: Эталон к задаче №2 1. Имеем 3 гипотезы: Н1 – выбрана работа из первой группы, Н2 – выбрана работа из второй группы, Н3 – выбрана работа из третьей группы. Выбор одной из трех групп – события равновероятные, т.е.:
Событие А – событие, при котором выбранная контрольная работа выполнена на "5". По классической формуле условной вероятности:
Отсюда по формуле полной вероятности:
2. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
Эталон к задаче №3 1. Поскольку предприятия работают независимо друг от друга, то по теореме умножения вероятностей вероятность того, что плановый уровень прибыли будет достигнут всеми предприятиями, равна:
2. Поскольку третье предприятие всегда выполнит план (событие достоверное), то искомая вероятность равна:
3. Поскольку третье предприятие всегда выполнит план (событие достоверное), то вероятность данного события равна
Эталон к задаче №4 1. Поскольку успеваемость школьников разных классов не зависит друг от друга, то по теореме умножения вероятностей вероятность того, что все одиннадцатиклассники закончат учебный год на пятерки и четверки, равна:
2. Поскольку 11«А» в любом случае закончит год на четверки и пятерки (событие достоверное), то искомая вероятность равна:
3. Поскольку 11«А» в любом случае закончит год на четверки и пятерки (событие достоверное), то искомая вероятность равна:
4. Поскольку 11"А" в любом случае закончит год на четверки и пятерки (событие достоверное), то вероятность данного события равна Эталон к задаче №5 1. События
2. Вероятность этого события состоит из двух: студент ответит ровно на 2 вопроса и студент ответит ровно на 3 вопроса
Отсюда: Эталон к задаче №6 1. Имеем 3 гипотезы: Н1 – для анализа выбрана первая поликлиника, Н2 – выбрана вторая поликлиника, Н3 – выбрана третья поликлиника. Выбор одной из трех поликлиник – события равновероятные, т.е.:
Событие А – событие, при котором выбранная кардиограмма показывает отсутствие патологии. По классической формуле условной вероятности:
Отсюда по формуле полной вероятности:
2. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
6. Перечень практических умений :
1. Зная вероятность события, вычислить вероятность ему противоположного. 2. Использовать понятия умножения и суммы событий при подсчете вероятности. 3. Рассчитать классическую и эмпирическую вероятности.
7. Рекомендации по выполнению НИРС:
1. Опытная проверка закона больших чисел Якова Бернулли. Расчет эмпирической вероятности выпадения "орла" при подкидывании монетки для разного, постепенно увеличивающегося, количества бросков. 2. Исследование использования Байесовских подходов в медицине. 3. Определение классической вероятности совместного наступления событий обыденной жизни и определение их эмпирической вероятности на опыте. Вычислить классическую вероятность того, что два определенных автобуса придут к данной остановке в течение 10 минут, а затем определить эмпирическую вероятность этого события на опыте.
Занятие №3 «Описательная статистика. Средние величины» 1. Тема: «Описательная статистика. Средние величины»
2. Формы работы: -Подготовка к практическим занятиям. - Подготовка материалов по НИРС.
3. Перечень вопросов для самоподготовки по теме практического занятия : 1. Понятия генеральной и выборочной совокупностей. 2. Репрезентативность выборочной совокупности, качественная и количественная репрезентативность. 3. Одномерные, двумерные и многомерные наборы данных, понятия и примеры. 4. Виды признаков: качественные, порядковые, количественные. Их характеристика, примеры. 5. Факторные и результативные признаки. 6. Понятие временного ряда, медико-биологические примеры. 7. Шкалы измерения признаков. 8. Понятие вариационного ряда, его характеристики. 9. Виды вариационных рядов. 10. Понятия среднего арифметического, моды и медианы для вариационного ряда. Расчет этих характеристик. 11. Примеры использования среднего арифметического, моды и медианы в медицинских исследованиях. 12. Виды распределения случайной величины. 13. Мода, медиана и среднее арифметическое для нормального и ассиметричного распределений. Знать: - определение и виды статистической совокупности; - понятие репрезентативности; - виды признаков и их шкалы измерения; - виды мер центральной тенденции; - основные виды распределений. Уметь: - сформировать репрезентативную выборку; - составлять вариационный ряд; - по результатам измерений медицинских показателей рассчитать моду, медиану и среднее арифметическое; - провести выбор усредняющей характеристики в зависимости от имеющего набора данных. Владеть: - навыками расчета мер центральной тенденции; - навыками выбора оптимальной меры центральной тенденции в зависимости от вида распределения исследуемой величины.
4. Тестовые задания по теме с эталонами ответов:
1. СТАТИСТИЧЕСКАЯ СОВОКУПНОСТЬ – ЭТО 1) группа определенных признаков 2) группа объектов, обладающих признаками сходства и различия 3) группа относительно однородных элементов (единиц наблюдения), взятых в единых границах времени и пространства 4) группа явлений, объединенных в соответствии с целью исследования
2. ПЕРВИЧНЫМ ЭЛЕМЕНТОМ СТАТИСТИЧЕСКОЙ СОВОКУПНОСТИ ЯВЛЯЕТСЯ 1) объект наблюдения 2) признак 3) единица наблюдения 4) группа признаков
3. ЕДИНИЦА НАБЛЮДЕНИЯ В СТАТИСТИЧЕСКОЙ СОВОКУПНОСТИ – ЭТО 1) признак 2) первичный элемент совокупности, обладающий учитываемыми признаками 3) группа признаков 4) заболевание
4. ЕДИНИЦА СОВОКУПНОСТИ – ЭТО 1) описка по рассеянности или невнимательности 2) первичный элемент объекта статистического наблюдения, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации 3) разметка бланков по условным знакам 4) первичный элемент, из которых состоит вся наблюдаемая статистическая совокупность
5. ПРИЗНАК – ЭТО 1) объект статистического исследования 2) первичный элемент статистической совокупности 3) свойство, проявлением которого один предмет отличается от другого 4) характеристика статистической совокупности
6. К КАЧЕСТВЕННЫМ ПРИЗНАКАМ ОТНОСЯТСЯ 1) рост 2) пол 3) масса тела 4) жизненная емкость легких
7. К КОЛИЧЕСТВЕННЫМ ПРИЗНАКАМ ОТНОСЯТСЯ 1) рост 2) пол 3) исход заболевания 4) вид заболевания
8. ВЫБОРОЧНАЯ СОВОКУПНОСТЬ ЭТО 1) группа, состоящая из относительно однородных элементов, взятых в единых границах времени и пространства 2) совокупность, состоящая из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в соответствии с целью исследования 3) часть генеральной совокупности, отобранная специальными методами и предназначенная для ее характерис-тики 4) совокупность всех единиц наблюдения, которые могут быть отнесены к ней в соответствии с целью исследования
9. РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ – ЭТО 1) достаточный объем генеральной совокупности 2) достаточный объем выборочной совокупности 3) непохожесть выборочной совокупности на генеральную 4) способность выборочной совокупности наиболее полно представлять генеральную
10. РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ ПО ОТНОШЕНИЮ К ГЕНЕРАЛЬНОЙ ОБЕСПЕЧИВАЕТ 1) обязательное соблюдение временных границ 2) достаточный объем наблюдений 3) оценка показателей в динамике 4) обязательное соблюдение пространственных границ
11. ДОСТОИНСТВА СРЕДНЕЙ ВЕЛИЧИНЫ СОСТОЯТ В ТОМ, ЧТО ОНА 1) позволяет анализировать большое число наблюдений 2) позволяет выявить закономерности при малом числе наблюдений и большом разбросе показателей 3) позволяет с помощью одного числа получить представления о совокупности массовых явлений 4) позволяет с помощью одного числа получить представления о распространенности массовых явлений
12. ЕДИНИЦА НАБЛЮДЕНИЯ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ 1) программы исследования 2) плана исследования 3) цели и задач исследования 4) количества наблюдений
13. ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД – ЭТО 1) ряд числовых измерений признака, расположенных в ранговом порядке и характеризующихся определенной частотой 2) ряд цифровых значений различных признаков 3) генеральная совокупность 4) ряд чисел, отражающих частоту (повторяемость) цифровых значений изучаемого признака
14. СРЕДНЯЯ АРИФМЕТИЧЕСКАЯ – ЭТО 1) варианта с наибольшей частотой 2) разность между наибольшей и наименьшей величиной 3) обобщающая величина, характеризующая размер варьи-рующего признака совокупности 4) варианта, находящаяся в середине ряда
15. МЕДИАНА – ЭТО 1) варианта с наибольшей частотой 2) разность между наибольшей и наименьшей величиной 3) обобщающая величина, характеризующая размер варьи-рующего признака совокупности 4) варианта, находящаяся в середине ряда
16. МОДА – ЭТО 1) варианта с наибольшей частотой 2) разность между наибольшей и наименьшей величиной 3) обобщающая величина, характеризующая размер варьи-рующего признака совокупности 4) варианта, находящаяся в середине ряда
17. ПРОЦЕСС СЛУЧАЙНОГО ОТБОРА ДАННЫХ НАЗЫВАЕТСЯ 1) рандомизацией 2) выборкой 3) репрезентативностью 4) экспликацией
18. ПРИЗНАК: «НАЛИЧИЕ ИЛИ ОТСУТСТВИЕ БОЛЕЗНИ» ЯВЛЯЕТСЯ 1) количественным 2) непрерывным 3) дискретным 4) дихотомическим
19. ЗАВИСИМЫЙ ПРИЗНАК, ИЗМЕНЯЮЩИЙ СВОЕ ЗНАЧЕНИЕ ПОД ВЛИЯНИЕМ ДРУГОГО, НАЗЫВАЕТСЯ 1) факторный 2) результативный 3) дискретный 4) непрерывный
20. ШКАЛА, УКАЗЫВАЮЩАЯ СТЕПЕНЬ ВЫРАЖЕННОСТИ ПРИЗНАКА 1) номинальная 2) интервальная 3) порядковая 4) логарифмическая
21. ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ СОСТОИТ ИЗ 1) отдельных единиц наблюдения, взятых в известных границах времени и пространства 2) всех единиц наблюдения, которые могут быть отнесены к ней в соответствии с целью исследования 3) всех единиц наблюдения, которые могут быть отнесены к ней независимо от цели исследования 4) всех единиц наблюдения, обладающих определенным признаком
22. ОДНОЙ ИЗ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН ЯВЛЯЕТСЯ 1) показатель соотношения 2) медиана 3) среднее квадратическое отклонение 4) интенсивный показатель
23. ОТНОШЕНИЕ СУММЫ ЗНАЧЕНИЙ ВСЕХ ВАРИАНТ К ОБЩЕМУ ИХ КОЛИЧЕСТВУ – ЭТО 1) медиана 2) средняя арифметическая 3) мода 4) среднее квадратическое отклонение
24. СРЕДНЯЯ АРИФМЕТИЧЕСКАЯ ВЕЛИЧИНА ПРИМЕНЯЕТСЯ В ЦЕЛЯХ 1) обобщения числовых характеристик варьирующего явления при разработке или сводке материала 2) обобщения качественных характеристик 3) сравнения и сопоставления явлений 4) разработки нормативов
25. ИЗ ПРИВЕДЕННЫХ СРЕДНИХ НАИБОЛЕЕ ЧАСТО В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ИСПОЛЬЗУЮТСЯ 1) средняя геометрическая 2) средняя арифметическая 3) средняя гармоническая 4) средняя алгебраическая
26. ВЕЛИЧИНЫ, РАЗБИВАЮЩИЕ ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД НА ОТДЕЛЬНЫЕ (ПО ВОЗМОЖНОСТИ РАВНЫЕ) ЧАСТИ, ЭТО 1) квантили 2) варианты 3) ошибки средних величин 4) уровни ряда
27. НА ЧЕТЫРЕ РАВНЫЕ ЧАСТИ ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД РАЗДЕЛЯЮТ 1) медиана 2) терцили 3) квартили 4) процентили
28. ЕСЛИ ДВА СОСЕДНИХ ЗНАЧЕНИЯ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА ИМЕЮТ ОДИНАКОВУЮ ЧАСТОТУ, ТО 1) ряд не имеет моды 2) мода равняется среднему арифметическому этих значений 3) вариационный ряд имеет две моды 4) модой является число, стоящее ближе к середине ряда
29. ЕСЛИ ДВА ЗНАЧЕНИЯ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА, НЕ ЯВЛЯЮЩИЕСЯ СОСЕДНИМИ, ИМЕЮТ ОДИНАКОВУЮ ЧАСТОТУ, ТО 1) ряд не имеет моды 2) мода равняется среднему арифметическому этих значений 3) вариационный ряд имеет две моды 4) модой является число, стоящее ближе к середине ряда
30. В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВИДА СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ РАЗЛИЧАЮТ СЛЕДУЮЩИЕ ВИДЫ ВАРИАЦИОННЫХ РЯДОВ 1) несгруппированный и сгруппированный 2) моментный и интервальный 3) дискретный и непрерывный 4) простой и сложный
31. КАЧЕСТВЕННЫЕ ДАННЫЕ, КОТОРЫЕ МОГУТ БЫТЬ ОТНЕСЕНЫ ТОЛЬКО К ДВУМ ПРОТИВОПОЛОЖНЫМ КАТЕГОРИЯМ, ПРИНИМАЮЩИЕ ОДНО ИЗ ДВУХ ЗНАЧЕНИЙ, НАЗЫВАЮТСЯ 1) дискретные 2) дихотомическими 3) количественными 4) непрерывные
32. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ПРИЗНАКИ, ПРИНИМАЮЩИЕ ЗНАЧЕНИЯ ЛИШЬ ИЗ НЕКОТОРОГО СПИСКА ОПРЕДЕЛЕННЫХ ЧИСЕЛ, ОБЫЧНО ЦЕЛЫХ, НАЗЫВАЮТСЯ 1) непрерывными 2) дихотомическими 3) случайными 4) дискретными
33. РЯД ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИЙ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ИЗМЕНЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ВО ВРЕМЕНИ, И ИМЕЮЩИЙ СОДЕРЖАТЕЛЬНЫЙ СМЫСЛ, ЭТО 1) временной срез 2) временной ряд 3) произвольный ряд 4) вариационный ряд
34. ДАННЫЕ, СОДЕРЖАЩИЕ ИНФОРМАЦИЮ О ТРЕХ ИЛИ БОЛЕЕ ПРИЗНАКАХ ДЛЯ КАЖДОГО ОБЪЕКТА, НАЗЫВАЮТСЯ 1) одномерные 2) двумерные 3) многомерные 4) множественные
35. КАЖДОЕ ЧИСЛОВОЕ ЗНАЧЕНИЕ В ВАРИАЦИОННОМ РЯДУ НАЗЫВАЮТ 1) вариантой 2) случаем 3) медианой 4) модой
36. ПРИ ПРАВОСТОРОННЕЙ АСИММЕТРИИ СЛЕВА НАПРАВО РАСПОЛОЖЕНЫ 1) мода, медиана и среднее арифметическое совпадают 2) мода, далее медиана, затем среднее арифметическое 3) среднее арифметическое, далее медиана, потом мода 4) среднее арифметическое, мода, медиана
37. ЕСЛИ ГРАФИК РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИМЕЕТ СИММЕТРИЧНУЮ ФОРМУ, ТО 1) левее расположена мода, затем медиана и среднее арифметическое 2) левее расположена среднее арифметическое, затем медиана и мода 3) левее расположено среднее арифметическое, затем мода и медиана 4) мода, медиана и среднее арифметическое совпадают
38. ЕСЛИ ВСЕ ЗНАЧЕНИЯ В ВАРИАЦИОННОМ РЯДУ ВСТРЕЧАЮТСЯ ОДИНАКОВО ЧАСТО, СЧИТАЕТСЯ, ЧТО ЭТОТ РЯД 1) не имеет моды 2) имеет две моды 3) имеет одну моду 4) имеет три моды
39. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ПРИЗНАКИ, ПРИНИМАЮЩИЕ ЛЮБОЕ ЗНАЧЕНИЕ НА НЕПРЕРЫВНОЙ ШКАЛЕ, НАЗЫВАЮТСЯ 1) дискретные 2) случайные 3) непрерывные 4) порядковые
40. РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ, ОБОЗНАЧАЮЩАЯ СТРУКТУРНОЕ СООТВЕТСТВИЕ ВЫБОРОЧНОЙ И ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТЕЙ, НАЗЫВАЕТСЯ 1) количественной 2) качественной 3) выборочной 4) случайной
Эталоны ответов к тестовым заданиям:
Задача №1 Результаты измерения систолического артериального давления (в мм рт. ст.) у 10 детей в возрасте 7 лет, страдающих болезнями почек: 120, 115, 110, 120, 120, 115, 90, 105, 95, 120. 1. Составьте вариационный ряд и вычислите среднюю арифметическую, медиану и моду. 2. Какая средняя величина будет наиболее корректно характеризовать данный вариационный ряд? Задача №2 Сроки стационарного лечения 32 больных детей (в днях): 12, 14, 7, 16, 18, 12, 12, 14, 14, 17, 18, 15, 18, 19, 17, 15, 15, 15, 17, 15, 9, 10, 10, 11, 16, 19, 20, 16, 17, 18, 18, 15. 1. Составьте вариационный ряд. 2. Определите моду, медиану и вычислите среднюю арифметическую.
Задача №3 Число состоящих на диспансерном учёте больных с хроническими заболеваниями у 10-ти участковых педиатров: 149, 141, 130, 151, 141, 114, 123, 136, 143, 120. 1. Составьте вариационный ряд и вычислите среднюю арифметическую, моду и медиану. 2. Какая средняя величина будет наиболее корректно характеризовать данный вариационный ряд?
Задача №4 На рисунке изображено распределение веса беременных при взвешивании во время первого посещения женской консультации:
1. Какой вид распределения изображен на данном рисунке? 2. Какую из средних величин вы выберете для характеристики центральной тенденции данного распределения?
Задача №5 На рисунке изображено распределение количества воспалительных осложнений в зависимости от суток послеоперационного периода, на которые они возникали.
1. Какую из средних величин вы выберете для характеристики центральной тенденции данного распределения? 2. Обоснуйте свой выбор.
Эталоны ответов к ситуационным задачам:
Эталон к задаче №1 1. Вариационный ряд: 90,95,105,110,115,115,120,120,120,120 M = (90+95+105+110+115+115+120+120+120+120)/10 = 111 Ме = 115 Мо = 120 2. Медиана, т.к. имеет место асимметричное распределение. Эталон к задаче №2 1. Вариационный ряд: 7, 9, 10, 10, 11, 12, 12, 12, 14, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 17, 17, 17, 17, 18, 18, 18, 18, 18, 19, 19, 20 2.
N = 32 M = (7+9+10*2+11+12*3+14*3+15*6+16*3+17*4+18*5+19*2+20)/32 = = 479/ 32 = 14,96 Ме = 15 Мо = 15
Эталон к задаче №3 1. 114, 120, 123, 130, 136, 141, 141, 143, 149, 151 М = (114+120+123+130+136+141+141+143+149+151)/10 = 134,8 Ме = (136+141)/2 = 138,5 Мо = 143 2. Медиана, т.к. имеет место асимметричное распределение.
Эталон к задаче №4 1. Нормальное распределение. 2. Среднюю арифметическую.
Эталон к задаче №5 1. Медиану. 2. Т.к. распределение имеет ассиметричный характер.
6. Перечень практических умений по изучаемой теме:
1. Составить репрезентативную выборочную совокупность на основании генеральной. 2. Записать вариационный ряд на основе любого приведенного ряда численных значений признака. 3. Рассчитать основные характеристики центральной тенденции (среднее арифметическое, моду и медиану). 4. Выбрать по виду распределения признака в совокупности, а также по виду признака, необходимой формы средней величины и рассчитать ее.
7. Рекомендации по выполнению НИРС:
1. Определение среднего значения роста студентов в группе (по данным измерения роста в студенческой группе оценить форму распределения полученных данных, выбрать соответствующую форму средней величины и рассчитать ее). 2. Определение среднего значения веса студентов в группе (по данным измерения веса в студенческой группе оценить форму распределения полученных данных, выбрать соответствующую форму средней величины и рассчитать ее).
Занятие №4 «Описательная статистика. Показатели разнообразия признака в совокупности» 1. Тема: «Описательная статистика. Показатели разнообразия признака в совокупности»
2. Формы работы: -Подготовка к практическим занятиям. - Подготовка материалов по НИРС.
3. Перечень вопросов для самоподготовки по теме практического занятия : 1. Актуальность показателей разнообразия признака в статистической совокупности. 2. Общая характеристика абсолютных показателей вариации. 3. Среднее квадратическое отклонение, расчет, применение. 4. Относительные показатели вариации. 5. Медиана, квартильная оценка. 6. Оценка статистической значимости результатов исследования. 7. Стандартная ошибка средней арифметической, формула расчета, пример использования. 8. Расчет доли и ее стандартной ошибки. 9. Понятие доверительной вероятности, пример использования. 10. Понятие доверительного интервала, его применение. Знать: - абсолютные показатели вариации признака в статистической совокупности; - относительные показатели вариации признака в статистической совокупности; - понятие квартильной оценки; - методики расчета показателей медицинской статистики применяемых при анализе медико-биологических данных; основы применения статистического метода в медицинских исследованиях. Уметь: - рассчитать абсолютные показатели вариации признака в статистической совокупности; - рассчитать относительные показатели вариации признака в статистической совокупности; - выбрать по виду распределения изучаемого признака корректную оценку вариации признака в статистической совокупности; - рассчитать среднее квадратическое отклонение для приведенного ряда численных значений исследуемого признака. Владеть: - навыками выбора по виду распределения изучаемого признака корректной оценки вариации признака в статистической совокупности; - навыками расчета среднего квадратического отклонения для приведенного ряда численных значений исследуемого признака; - навыками применения сигмальных оценок для характеристики физического развития пациентов.
4. Тестовые задания по теме с эталонами ответов:
1. К АБСОЛЮТНЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ ВАРИАЦИИ ОТНОСИТСЯ 1) коэффициент вариации 2) коэффициент осцилляции 3) лимит 4) медиана
2. К ОТНОСИТЕЛЬНЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ ВАРИАЦИИ ОТНОСИТСЯ 1) дисперсия 2) лимит 3) среднее квадратичное отклонение 4) коэффициент вариации 3. КРИТЕРИЙ, КОТОРЫЙ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ КРАЙНИМИ ЗНАЧЕНИЯМИ ВАРИАНТ В ВАРИАЦИОННОМ РЯДУ 1) лимит 2) амплитуда 3) дисперсия 4) коэффициент вариации
4. РАЗНОСТЬ КРАЙНИХ ВАРИАНТ – ЭТО 1) лимит 2) амплитуда 3) среднее квадратичное отклонение 4) коэффициент вариации
5. СРЕДНИЙ КВАДРАТ ОТКЛОНЕНИЙ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ПРИЗНАКА ОТ ЕГО СРЕДНЕЙ ВЕЛИЧИНЫ – ЭТО 1) коэффициент осцилляции 2) медиана 3) дисперсия 4) мода
6. ОТНОШЕНИЕ РАЗМАХА ВАРИАЦИИ К СРЕДНЕЙ ВЕЛИЧИНЕ ПРИЗНАКА – ЭТО 1) коэффициент вариации 2) среднее квадратичное отклонение 3) лимит 4) коэффициент осцилляции
7. ОТНОШЕНИЕ СРЕДНЕГО КВАДРАТИЧНОГО ОТКЛОНЕНИЯ К СРЕДНЕЙ ВЕЛИЧИНЕ ПРИЗНАКА – ЭТО 1) дисперсия 2) коэффициент вариации 3) коэффициент осцилляции 4) амплитуда
8. ВАРИАНТА, КОТОРАЯ НАХОДИТСЯ В СЕРЕДИНЕ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА И ДЕЛИТ ЕГО НА ДВЕ РАВНЫЕ ЧАСТИ – ЭТО 1) медиана 2) мода 3) амплитуда 4) лимит
9. В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ПРИ УСТАНОВЛЕНИИ ДОВЕРИТЕЛЬНЫХ ГРАНИЦ ЛЮБОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ПРИНЯТА ВЕРОЯТНОСТЬ БЕЗОШИБОЧНОГО ПРОГНОЗА 1) 80% 2) 68% 3) 95% 4) 50%
10. ЕСЛИ 90 ВЫБОРОК ИЗ 100 ДАЮТ ПРАВИЛЬНУЮ ОЦЕНКУ ПАРАМЕТРА В ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ, ТО ЭТО ОЗНАЧАЕТ, ЧТО ДОВЕРИТЕЛЬНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ P РАВНА 1) 10% 2) 90% 3) 68% 4) 50%
11. В СЛУЧАЕ, ЕСЛИ 10 ВЫБОРОК ИЗ 100 ДАЮТ НЕВЕРНУЮ ОЦЕНКУ, ВЕРОЯТНОСТЬ ОШИБКИ РАВНА 1) 90% 2) 50% 3) 20% 4) 10%
12. ГРАНИЦЫ СРЕДНИХ ИЛИ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ВЕЛИЧИН, ВЫХОД ЗА ПРЕДЕЛЫ КОТОРЫХ ВСЛЕДСТВИЕ СЛУЧАЙНЫХ КОЛЕБАНИЙ ИМЕЕТ НЕЗНАЧИТЕЛЬНУЮ ВЕРОЯТНОСТЬ – ЭТО 1) доверительный интервал 2) амплитуда 3) лимит 4) коэффициент вариации
13. МАЛОЙ ВЫБОРКОЙ СЧИТАЕТСЯ ТА СОВОКУПНОСТЬ, В КОТОРОЙ 1) n меньше или равно 100 2) n меньше или равно 30 3) n меньше или равно 40 4) n близко к 0
14. ДЛЯ ВЕРОЯТНОСТИ БЕЗОШИБОЧНОГО ПРОГНОЗА 95% ВЕЛИЧИНА КРИТЕРИЯ t СОСТАВЛЯЕТ 1) 3 2) 2 3) 1 4) 10
15. ДЛЯ ВЕРОЯТНОСТИ БЕЗОШИБОЧНОГО ПРОГНОЗА 99% ВЕЛИЧИНА КРИТЕРИЯ t СОСТАВЛЯЕТ 1) 3 2) 2 3) 1 4) 5
16. ДЛЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ, БЛИЗКИХ К НОРМАЛЬНОМУ, СОВОКУПНОСТЬ СЧИТАЕТСЯ ОДНОРОДНОЙ, ЕСЛИ КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ НЕ ПРЕВЫШАЕТ 1) 50% 2) 10% 3) 33% 4) 90%
17. ВАРИАНТА, ОТДЕЛЯЮЩАЯ ВАРИАНТЫ, ЧИСЛОВЫЕ ЗНАЧЕНИЯ КОТОРЫХ НЕ ПРЕВЫШАЮТ 25% МАКСИМАЛЬНО ВОЗМОЖНОГО В ДАННОМ РЯДУ – ЭТО 1) мода 2) нижний квартиль 3) верхний квартиль 4) квартиль
18. ДАННЫЕ, КОТОРЫЕ НЕ ИСКАЖАЮТ И ПРАВИЛЬНО ОТРАЖАЮТ ОБЪЕКТИВНУЮ РЕАЛЬНОСТЬ, НАЗЫВАЮТСЯ 1) невозможные 2) равновозможные 3) достоверные 4) случайные
19. СОГЛАСНО ПРАВИЛУ "ТРЕХ СИГМ", ПРИ НОРМАЛЬНОМ РАСПРЕДЕЛЕНИИ ПРИЗНАКА В ПРЕДЕЛАХ 1) 68,3% вариант 2) 95,5% вариант 3) 99,7% вариант 4) 50,0% вариант
20. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ, СООТВЕТСТВУЮЩИЙ СТЕПЕНИ ВЕРОЯТНОСТИ 1) 67% 2) 68,3% 3) 95,5% 4) 99,7%
21. КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ ПРИМЕНЯЕТСЯ 1) для характеристики нормальности распределения 2) для характеристики однородности совокупности 3) для определения среднеквадратического отклонения 4) для определения необходимого объема выборки
22. ВАРИАНТА, ОТДЕЛЯЮЩАЯ ВАРИАНТЫ ВЕЛИЧИНОЙ ДО 75% ОТ МАКСИМАЛЬНО ВОЗМОЖНЫХ ЗНАЧЕНИЙ – ЭТО 1) нижний квартиль 2) мода 3) верхний квартиль 4) квартиль
23. ВАРИАНТА, ОТДЕЛЯЮЩАЯ ВАРИАНТЫ С ЧИСЛОВЫМ ЗНАЧЕНИЕМ ДО 50% ОТ МАКСИМАЛЬНО ВОЗМОЖНОГО – ЭТО 1) квартиль 2) нижний квартиль 3) мода 4) верхний квартиль
24 КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ ВЫРАЖАЕТСЯ 1) в сантиметрах 2) в числе пациентов 3) в числе вариаций 4) в процентах
25. В СЛУЧАЕ СИММЕТРИЧНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНО СРЕДНЕГО АРИФМЕТИЧЕСКОГО ДЛЯ ЕГО ХАРАКТЕРИСТИКИ ИСПОЛЬЗУЮТСЯ 1) медиана и процентили 2) лимит и среднеквадратичное отклонение 3) среднее арифметическое и среднеквадратичное отклонение 4) среднее арифметическое и процентили
26. В СЛУЧАЕ АСИММЕТРИЧНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНО СРЕДНЕГО АРИФМЕТИЧЕСКОГО ДЛЯ ЕГО ХАРАКТЕРИСТИКИ ИСПОЛЬЗУЮТСЯ 1) медиана и процентили 2) медиана и среднеквадратичное отклонение 3) среднее арифметическое и среднеквадратичное отклонение 4) среднее арифметическое и процентили
27. ПРИ ЗНАЧЕНИИ КОЭФФИЦИЕНТА ВАРИАЦИИ 15% СТЕПЕНЬ РАЗНООБРАЗИЯ ПРИЗНАКА ОЦЕНИВАЕТСЯ КАК 1) слабая 2) средняя 3) сильная 4) равномерная
28. ГРАНИЦЫ СРЕДНИХ ИЛИ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ВЕЛИЧИН, ВЫХОД ЗА ПРЕДЕЛЫ КОТОРЫХ ВСЛЕДСТВИЕ СЛУЧАЙНЫХ КОЛЕБАНИЙ ИМЕЕТ НЕЗНАЧИТЕЛЬНУЮ ВЕРОЯТНОСТЬ – ЭТО 1) доверительный интервал 2) доверительный критерий 3) стандартная ошибка 4) среднее квадратическое отклонение
29. ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА ВАРИАЦИИ НЕОБХОДИМА СЛЕДУЮЩАЯ ВЕЛИЧИНА 1) стандартная ошибка 2) медиана 3) среднее квадратическое отклонение 4) доверительный интервал
30. НЕДОСТАТКОМ ЛИМИТА И АМПЛИТУДЫ КАК КРИТЕРИЕВ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ ЯВЛЯЕТСЯ 1) необходимость нормального распределения для их расчета 2) зависимость от крайних значений переменных 3) зависимость от числа наблюдений 4) зависимость от средних значений переменных
Эталоны ответов на тестовые задания:
Задача №1 13 студентов медицинского университета имеют следующие показатели роста: 158, 165, 170, 178, 186, 152, 168, 166, 162, 174, 169, 164, 168. 1. Составьте вариационный ряд. 2. Определите среднее арифметическое, медиану, моду, дисперсию, среднее квадратическое отношение и размах.
Задача №2 Дана следующая совокупность: 84 82 90 77 75 77 82 86 82. 1. Составьте вариационный ряд и определите размах вариации. 2. Вычислите стандартное отклонение и дисперсию.
Задача №3 Дана следующая выборка: 36 27 50 42 27 36 25 40. 1. Составьте вариационный ряд и определите размах вариации. 2. Вычислите стандартное отклонение и дисперсию.
Задача №4 Одна больница перед лицензированием подсчитала количество врачей, соответствующее количеству лет медицинского стажа. 1. Определить среднее арифметическое количества лет работы врачей в больнице. 2. В соответствии с данным распределением, каково стандартное отклонение для количества лет работы врачей больницы?
Задача №5 Поликлиника подсчитала количество пациентов, больных ревматоидным артритом, в каждой из следующих возрастных групп. 1. Определить среднее арифметическое. 2. В соответствии с данным распределением, определить стандартное отклонение для возраста пациентов.
Задача №6 При изучении физического развития школьников 7-го класса было установлено значительное разнообразие по росту (от 151 см до 170 см). Средняя величина роста этих мальчиков равна 160 см, σ = 3 см. 1. Находятся ли крайние значения роста детей в пределах нормального распределения признака? 2. Какое правило вы при этом использовали?
Задача №7 При медицинском осмотре студентов военно-медицинской академии изучены различные показатели крови, в том числе количество лейкоцитов колебалось в пределах 6000—9500. Среднее значение числа лейкоцитов равно 7500, σ = 0,5 тыс. лейкоцитов. 1. Какая из вариант 6000, 7200, 8300, 9500 в данном случае является «выскакивающей вариантой»? 2. Какое правило позволило определить ее?
Задача №8 Средняя масса тела 7-ми летних мальчиков в г.Красноярске в 2011г. составила 24кг, σ = 4,68. 1. Посчитать коэффициент вариации. 2. Оценить степень разнообразия признака.
Задача №9 При обследовании 88 пациентов, больных шизофренией, установлена средняя давность заболевания 7,69 г., σ = 5,22. 1. Посчитать коэффициент вариации. 2. Оценить степень разнообразия признака.
Задача №10 При обследовании 90 пациентов, обнаружены 13 человек, страдающих хроническим алкоголизмом. Рассчитайте долю пациентов с наличием алкоголизма и ее стандартную ошибку. 1. Посчитать долю пациентов с наличием алкоголизма. 2. Оценить стандартную ошибку доли.
Задача №11 Из 95 беременных, взятых на учет в женскую консультацию, 10 являются носителями вирусного гепатита. 1. Посчитать долю вирусоносительства среди данной группы беременных. 2. Оценить стандартную ошибку доли.
Задача №12 Из 56 беременных у 24 роды прошли путем операции кесарево сечение. 1. Посчитать долю оперативного родоразрешения. 2. Оценить стандартную ошибку доли.
Эталоны ответов к ситуационным задачам:
Эталон к задаче №1 1. Вариационный ряд (n=13): 152, 158, 162, 164, 165, 166, 168, 168, 169, 170, 174, 178, 186 2. М = 167,7 – среднее арифметическое Ме = 168 – медиана Мо = 168 – мода
Дисперсия:
Среднее квадратическое отклонение: Размах:
Эталон к задаче №2 1. Вариационный ряд: 75, 77, 77, 82, 82, 82, 84, 86, 90 (n=9). Размах: 2. М = 81,7 – среднее арифметическое
Дисперсия:
Среднее квадратическое отклонение:
Эталон к задаче №3 1. Вариационный ряд: 25, 27, 27, 36, 36, 40, 42, 50 (n=8). Размах: 2. М = 35,4 – среднее арифметическое
Дисперсия:
Среднее квадратическое отклонение:
Эталон к задаче №4 1. Количество вариант в ряду (количество врачей в больнице): n = 62 М = 246/62 = 3,97 = 4 – среднее арифметическое 2.
Дисперсия:
Среднее квадратическое отклонение:
Эталон к задаче №5 1. Количество вариант в ряду (количество врачей в больнице): n = 224 М = 10228/224 = 45,66 – среднее арифметическое 2.
Дисперсия:
Среднее квадратическое отклонение:
Эталон к задаче №6 1. В пределах нормального распределения признака находятся значения роста от 151 см до 169 см (160±9). Значение роста, равное 170 см, является "выскакивающей" вариантой. 2. Использовали правило "трех сигм".
Эталон к задаче №7 1. М ±
В пределах нормального распределения признака находятся значения показателей крови от 6000 до 9000 (6000±1500). Значение, равное 9500, является "выскакивающей вариантой". 2. Определить "выскакивающую варианту" позволило правило "трех сигм".
Эталон к задаче №8 1.
2. Степень разнообразия признака – средняя.
Эталон к задаче №9 1.
2. Степень разнообразия признака – сильная.
Эталон к задаче №10 1.
2.
Эталон к задаче №11 1.
2.
Эталон к задаче №12 1.
2.
6. Перечень практических умений по изучаемой теме:
1. Оценить достоверность результатов исследования. 2. Рассчитать основные абсолютные и относительные показатели вариации признака в совокупности.
7. Рекомендации по выполнению НИРС:
1. Определение среднего значения и разброса данных роста студентов в группе (по данным измерения роста в студенческой группе оценить форму распределения полученных данных, выбрать соответствующую форму отображения средней величины и рассчитать ее). 2. Определение «выскакивающих вариант» показателя веса студентов в группе (по данным измерения веса в студенческой группе рассчитать среднее квадратическое отклонение и оценить, находятся ли крайние значения показателя в пределах нормального распределения признака).
Занятие №5 Задача №1 Две независимые группы, выделенные по одному качественному признаку, нужно сравнить между собой по количественному признаку (сравнение индекса массы тела у мужчин и женщин). Какой критерий сравнения вы выберете, если 1. количественный признак имеет нормальное распределение в популяции; 2. количественный признак не имеет нормального распределения в популяции, выборки малые. Задача №2 Нужно сравнить два повторных наблюдения количественного признака у одних и тех же пациентов (сравнение уровня триглицеридов крови в группе пациентов до и после лечения). Какой критерий сравнения вы выберете, если 1. количественный признак имеет нормальное распределение в популяции; 2. количественный признак не имеет нормального распределения в популяции, выборки малые. Задача №3 Провести расчет критерия Манна-Уитни для сравнения двух рядов: 23 19 21 34 38 25 28 27 21 и 15 14 17 28 14 18. Табличное значение:
Задача №4 Провести расчет критерия Вилкоксона для сравнения уровней систолического артериального давления у пациентов до и после приема лекарственного препарата. Табличное значение:
Задача №5 Получены следующие данные для среднего значения расстояний между зубами-молярами нижней челюсти у юношей, мм: для европеоидов (n = 89) – 42,68, хакасов (n = 86) – 43,05, тувинцев (n = 99) – 44,63. Среднее квадратическое отклонение получено равным:
Эталоны ответов к ситуационным задачам:
Эталон к задаче №1 1. Критерий Стьюдента для независимых выборок (двухвыборочный t-критерий) и критерий Фишера. 2. Критерий Манна-Уитни. Эталон к задаче №2 1. Критерий Стьюдента для зависимых выборок (парный t-критерий) и критерий Фишера. 2. Критерий Вилкоксона. Эталон к задаче №3 Ранжируем:
Получаем:
Эталон к задаче №4
Ранжируем по модулю:
Эталон к задаче №5
Поскольку
Поскольку
6. Перечень практических умений по изучаемой теме:
1. Выбрать подходящий критерий сравнения совокупностей в конкретной ситуации. 2. Определить статистическую значимость результатов сравнения совокупностей.
7. Рекомендации по выполнению НИРС:
1. По данным роста студентов нескольких групп определить наличие или отсутствие статистически значимых различий. 2. Определить наличие или отсутствие статистически значимых различий данных частоты сердечных сокращений до и после физической нагрузки для группы студентов.
Занятие №6 «Методы оценки связи между переменными» 1. Тема: «Методы оценки связи между переменными» 2. Формы работы: - Подготовка к практическим занятиям. - Подготовка материалов по НИРС. 3. Перечень вопросов для самоподготовки по теме практического занятия : 1. Дайте определение функциональной и корреляционной связи. 2. Приведите примеры прямой и обратной корреляционной связи. 3. Укажите размеры коэффициентов корреляции при слабой, средней и сильной связи между признаками. 4. В каких случаях применяется ранговый метод вычисления коэффициента корреляции? 5. В каких случаях применяется расчет коэффициента корреляции Пирсона? 6. Каковы основные этапы вычисления коэффициента корреляции ранговым методом? 7. Дайте определение «регрессии». В чем сущность метода регрессии? 8. Охарактеризуйте формулу уравнения простой линейной регрессии. 9. Дайте определение коэффициента регрессии. 10. Какой можно сделать вывод, если коэффициент регрессии веса по росту равен 0,26кг/см? 11. Для чего используется формула уравнения регрессии? 12. Что такое коэффициент детерминации? 13. В каких случаях используется уравнение множественной регрессии. 14. Для чего применяется метод логистической регрессии? Знать: - понятия корреляционной и функциональной зависимостей; - понятия прямой и обратной корреляционной связи; - понятие коэффициента корреляции; - методики расчета коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмэна; - использование коэффициентов корреляции в медицине и здравоохранении. Уметь: - отобразить численные данные на корреляционном поле; - оценить силу и направление связи по величине коэффициента корреляции; - правильно выбрать метод корреляционного или регрессионного анализа для оценки имеющихся данных. Владеть: - методиками расчета коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмэна; - навыками представления численных данных на корреляционном поле. 4. Тестовые задания по теме с эталонами ответов:
1. ТЕРМИН «КОРРЕЛЯЦИЯ» В СТАТИСТИКЕ ПОНИМАЮТ КАК 1) связь, зависимость 2) отношение, соотношение 3) функцию, уравнение 4) коэффициент 2. СВЯЗЬ МЕЖДУ ПРИЗНАКАМИ МОЖНО СЧИТАТЬ СРЕДНЕЙ ПРИ ЗНАЧЕНИИ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ 1) r = 0,13 2) r = 0,45 3) r = 0,71 4) r = 1,0
3. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ r = - 0,82 ГОВОРИТ О ТОМ, ЧТО КОРРЕЛЯЦИОННАЯ СВЯЗЬ 1) прямая, средней силы 2) обратная, слабая 3) прямая, сильная 4) обратная, сильная 4. ПРИ ЗНАЧЕНИИ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ В ДИАПАЗОНЕ ОТ 0 ДО 0,3 СИЛА СВЯЗИ ОЦЕНИВАЕТСЯ КАК 1) слабая 2) средняя 3) сильная 4) полная 5. СВЯЗЬ МЕЖДУ ПРИЗНАКАМИ МОЖНО СЧИТАТЬ СИЛЬНОЙ ПРИ ЗНАЧЕНИИ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ 1) r = - 0,25 2) r = 0,62 3) r = - 0,95 4) r = 0,55
6. ЗАВИСИМОСТЬ, ПРИ КОТОРОЙ УВЕЛИЧЕНИЕ ИЛИ УМЕНЬШЕНИЕ ЗНАЧЕНИЯ ОДНОГО ПРИЗНАКА ВЕДЕТ К УВЕЛИЧЕНИЮ ИЛИ УМЕНЬШЕНИЮ – ВТОРОГО, ХАРАКТЕРИЗУЕТ СЛЕДУЮЩИЙ ВИД СВЯЗИ 1) прямая 2) обратная 3) полная 4) неполная 7. ЗАВИСИМОСТЬ, ПРИ КОТОРОЙ УВЕЛИЧЕНИЕ ОДНОГО ПРИЗНАКА ДАЕТ УМЕНЬШЕНИЕ ВТОРОГО, ХАРАКТЕРИЗУЕТ СЛЕДУЮЩИЙ ВИД КОРРЕЛЯЦИОННОЙ СВЯЗИ 1) прямая 2) обратная 3) полная 4) неполная 8. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ ПИРСОНА ОПРЕДЕЛЯЕТ 1) статистическую значимость различий между переменными 2) степень разнообразия признака в совокупности 3) силу и направление связи между зависимой и независимой переменными 4) долю дисперсии результативного признака объясняемую влиянием независимых переменных 9. УСЛОВИЕМ ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ ПИРСОНА ЯВЛЯЕТСЯ 1) распределение переменных неизвестно 2) нормальное распределение по крайней мере, одной из двух переменных 3) по крайней мере, одна из двух переменных измеряется в ранговой шкале 4) отсутствует нормальное распределение переменных 10. РАНГОВЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ СПИРМЭНА РАССЧИТЫВАЕТСЯ, КОГДА 1) присутствует нормальное распределение переменных 2) необходимо оценить связь между качественными и количественными признаками 3) необходимо определить статистическую значимость различий между переменными 4) необходимо оценить степень разнообразия признака в совокупности 11. ЗАВИСИМОСТЬ, КОГДА КАЖДОМУ ЗНАЧЕНИЮ ОДНОГО ПРИЗНАКА СООТВЕТСТВУЕТ ТОЧНОЕ ЗНАЧЕНИЕ ДРУГОГО, НАЗЫВАЕТСЯ 1) прямой 2) обратной 3) корреляционной 4) функциональной 12. ЗАВИСИМОСТЬ, КОГДА ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ВЕЛИЧИНЫ ОДНОГО ПРИЗНАКА ИЗМЕНЯЕТСЯ ТЕНДЕНЦИЯ (ХАРАКТЕР) РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗНАЧЕНИЙ ДРУГОГО ПРИЗНАКА, НАЗЫВАЕТСЯ 1) прямой 2) обратной 3) корреляционной 4) функциональной 13. ДЛЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ЗАВИСИМОСТИ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ГРАФИК 1) линейный 2) график рассеяния точек 3) радиальный 4) динамический 14. ЕСЛИ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ РАВЕН ЕДИНИЦЕ, ТО СВЯЗЬ ЯВЛЯЕТСЯ 1) сильной, прямой 2) сильной обратной 3) средней, прямой 4) полной (функциональной), прямой 15. СВЯЗЬ МЕЖДУ Y И X МОЖНО ПРИЗНАТЬ БОЛЕЕ СУЩЕСТВЕННОЙ ПРИ СЛЕДУЮЩЕМ ЗНАЧЕНИИ ЛИНЕЙНОГО КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ 1) r = 0,35 2) r = 0,15 3) r = - 0,57 4) r = 0,46 16. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ 1) взаимосвязи явлений 2) развития явления во времени 3) структуры явлений 4) статистической значимости различий между явлениями 17. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ МОЖЕТ ПРИНИМАТЬ ЗНАЧЕНИЯ 1) от 0 до 1 2) от -1 до 0 3) от -1 до 1 4) любые положительные
18. КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ МОЖЕТ ПРИНИМАТЬ ЗНАЧЕНИЯ 1) от 0 до 1 2) от -1 до 0 3) от -1 до 1 4) любые положительные 19. В РЕЗУЛЬТАТЕ ПРОВЕДЕНИЯ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ПОЛУЧАЮТ УРАВНЕНИЕ, ОПИСЫВАЮЩЕЕ ... ПОКАЗАТЕЛЕЙ 1) взаимосвязь 2) соотношение 3) структуру 4) темпы роста
20. ЛИНЕЙНАЯ СВЯЗЬ МЕЖДУ ФАКТОРАМИ ИССЛЕДУЕТСЯ С ПОМОЩЬЮ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ 1) 2) 3) 4) 21. ПАРАМЕТР b (b = 0,016) ЛИНЕЙНОГО УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ 1) с увеличением признака х на 1 признак у увеличивается на 0,678 2) с увеличением признака х на 1 признак у увеличивается на 0,016 3) с увеличением признака х на 1 признак у уменьшается на 0,678 4) с увеличением признака х на 1 признак у уменьшается на 0,016 22. НЕЗАВИСИМАЯ ПЕРЕМЕННАЯ В УРАВНЕНИИ РЕГРЕССИИ НАЗЫВАЕТСЯ 1) вариантой 2) уровнем 3) предиктором 4) переменной отклика 23. ЗАВИСИМАЯ ПЕРЕМЕННАЯ В УРАВНЕНИИ РЕГРЕССИИ НАЗЫВАЕТСЯ 1) вариантой 2) уровнем 3) предиктором 4) переменной отклика 24. ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ БИНАРНЫХ ПРИЗНАКОВ ПРИМЕНЯЕТСЯ СЛЕДУЮЩИЙ ВИД РЕГРЕССИИ 1) линейная 2) экспоненциальная 3) полиноминальная 4) логистическая 25. ДЛЯ ОЦЕНКИ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ СВЯЗИ МЕЖДУ КАЧЕСТВЕННЫМИ ПРИЗНАКАМИ ПРИМЕНЯЕТСЯ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ 1) Пирсона 2) Спирмэна 3) Кендела 4) Чупрова 26. ДОЛЮ ВАРИАЦИИ ПРИЗНАКА-РЕЗУЛЬТАТА, СЛОЖИВШУЮСЯ ПОД ВЛИЯНИЕМ НЕЗАВИСИМОГО ПРИЗНАКА ОБЪЯСНЯЕТ КОЭФФИЦИЕНТ 1) корреляции Пирсона 2) корреляции Спирмэна 3) детерминации 4) вариации 27. ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗИ, В КОТОРОЙ ПРИСУТСТВУЕТ БОЛЕЕ ОДНОЙ НЕЗАВИСИМОЙ ПЕРЕМЕННОЙ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ 1) линейная регрессия 2) множественная регрессия 3) ранговая корреляция Спирмэна 4) расчет темпа прироста 28. ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ СПИРМЭНА НЕОБХОДИМО 1) расположить переменные в порядке возрастания 2) расположить переменные в порядке убывания 3) возвести переменные в квадрат 4) присвоить переменным в порядке возрастания последовательные ранги (номера 1, 2, 3, .., n) 29. ЗАВИСИМОСТЬ ВЕСА ОТ РОСТА ЧЕЛОВЕКА (РОСТО-ВЕСОВОЙ ИНДЕКС) ОПИСЫВАЕТСЯ ПРИ ПОМОЩИ 1) логистической регрессии 2) множественной регрессии 3) экспоненциальной регрессии 4) линейной регрессии 30. ЗАВИСИМОСТЬ ПОЛОЖИТЕЛЬНОГО ИЛИ ОТРИЦАТЕЛЬНОГО РЕЗУЛЬТАТА ЛЕЧЕНИЯ ОТ РЯДА ФАКТОРОВ ОПИСЫВАЕТСЯ ПРИ ПОМОЩИ 1) логистической регрессии 2) множественной регрессии 3) экспоненциальной регрессии 4) линейной регрессии
31. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ ИЗМЕРЯЕТСЯ В 1) процентах 2) тех же единицах, что и изучаемый признак 3) промилле 4) не имеет единиц измерения
32. ИЗ НИЖЕПЕРЕЧИСЛЕННЫХ ВЕЛИЧИН ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРА ОДНОГО ПРИЗНАКА ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ДРУГОГО НА ЕДИНИЦУ ИЗМЕРЕНИЯ ПРИМЕНЯЕТСЯ 1) среднеквадратическое отклонение 2) коэффициент корреляции 3) коэффициент регрессии 4) коэффициент вариации
Эталоны ответов к тестовым заданиям:
Задача №1 Уравнение регрессии описывает зависимость систолического давления от роста, веса и пола: y = 79,44 – 0,03 х1 + 1,18 х2 + 4,23 х3 где х1 – рост; х2 – вес; х3 – пол. 1. Рассчитайте ожидаемое систолическое давление у мальчика ростом 130см и весом 30кг. Как называется данный вид уравнения регрессии? 2. Рассчитайте ожидаемое систолическое давление у девочки ростом 111 см и весом 17кг. Как называется данный вид уравнения регрессии?
Задача №2 В таблице ниже представлен фонд заработной платы оплата 10 команд Высшей хоккейной лиги (в миллионах) за 2 года с указанием числа побед за этот период.
1. Вычислите коэффициент корреляции Пирсона, охарактеризуйте силу и направление корреляционной связи. 2. Вычислите коэффициент корреляции Спирмэна, охарактеризуйте силу и направление корреляционной связи.
Задача №3 В таблице приведены данные роста и веса студентов 117 группы КрасГМУ. Рассчитать коэффициент корреляции Спирмэна и выяснить, существует ли корреляционная зависимость между этими данными, ее силу и направление.
Задача №4 В таблице приведены данные роста и веса студентов 118 группы КрасГМУ. Рассчитать коэффициент корреляции Спирмэна и выяснить, существует ли корреляционная зависимость между этими данными, ее силу и направление.
Эталоны ответов к ситуационным задачам:
Эталон к задаче №1 1. Уравнение множественной регрессии. САД = 79,44 - 0,03*130 + 1,18*30 + 4,23*0 = 110,94 мм.рт.ст. 2. Уравнение множественной регрессии. САД = 79,44 - 0,03*111 + 1,18*17 + 4,23*1 = 100,4 мм.рт.ст.
Эталон к задаче №2 1. Таблица, приведенная ниже, поможет разбить это уравнение на несколько несложных вычислений
Используя эти значения и n=10 (общее количество студентов), получаем:
Таким образом, имеет место сильная прямая корреляционная связь между заработной платой и спортивными результатами.
2. Коэффициент корреляции Спирмэна Составляем вариационный ряд x и ранжируем:
Составляем вариационный ряд y и ранжируем:
Для удобства расчета заполняем следующую таблицу:
Таким образом, получено, что исследуемая корреляционная связь является прямой и средней.
Эталон к задаче №3 Составляем вариационный ряд x и ранжируем:
Составляем вариационный ряд y и ранжируем:
Для удобства расчета заполняем следующую таблицу:
Таким образом, получено, что исследуемая корреляционная связь является прямой и сильной.
Эталон к задаче №4 Составляем вариационный ряд x и ранжируем:
Составляем вариационный ряд y и ранжируем:
Для удобства расчета заполняем следующую таблицу:
Таким образом, получено, что исследуемая корреляционная связь является прямой и средней.
6. Перечень практических умений по изучаемой теме:
1. Правильно выбрать метод корреляционного анализа, исходя из характера имеющихся данных. 2. Рассчитать коэффициент корреляции. 3. Оценить силу корреляционной связи. 4. Рассчитать коэффициент детерминации. 5. Правильно выбрать метод регрессионного анализа, исходя из характера имеющихся данных. 6. Использовать уравнения регрессии для прогнозирования результатов исследования.
7. Рекомендации по выполнению НИРС:
1. Исследование корреляционной зависимости между ростом и частотой пульса. 2. Исследование корреляционной зависимости между ростом и весом.
Занятие №7 «Относительные величины. Динамические ряды» 1. Тема: «Относительные величины. Динамические ряды» 2. Формы работы: - Подготовка к практическим занятиям. - Подготовка материалов по НИРС. 3. Перечень вопросов для самоподготовки по теме практического занятия : 1. Понятие абсолютных величин. 2. Понятие относительных величин. 3. Интенсивные коэффициенты. Их расчет. Выбор масштабирующего коэффициента. 4. Экстенсивные коэффициенты. Их расчет. 5. Коэффициенты соотношения. 6. Понятие динамического ряда. 7. Виды динамических рядов. 8. Способы выравнивания динамического ряда. 9. Анализ динамического ряда. 10. Стандартизованные коэффициенты. Применение. Знать: - основные виды относительных величин и их определения; - определения и основные виды динамических рядов; - использование относительных величин и динамических рядов в медицине и здравоохранении; - сущность метода стандартизации относительных показателей. Уметь: - анализировать динамику того или иного процесса при изучении здоровья населения; - сопоставлять динамические ряды; - рассчитывать показатели динамического ряда. Владеть: - методикой оценки и анализа динамических рядов; - навыками расчета интенсивных и экстенсивных показателей. 4. Тестовые задания по теме с эталонами ответов:
1. ЭКСТЕНСИВНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ – ЭТО 1) показатель распределения, характеризующий отношение части к целому или удельный вес части в целом 2) показатель частоты, выражающий частоту явления в среде, порождающей его 3) показатель, выражающий частоту явления в разных средах в разные периоды времени или тот же период времени 4) показатель распределения, характеризующий отношение части одного явления к части другого явления
2. ПОДБЕРИТЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ДЛЯ ИНТЕНСИВНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ 1) изменение явления во времени 2) распределение целого и части 3) характеристика развития явления в среде, непосредственно с ней несвязанной 4) частота явления в среде непосредственно его продуцирующей
3. ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ РАССЧИТЫВАЮТСЯ ПУТЕМ СОПОСТАВЛЕНИЯ 1) средних величин 2) абсолютных величин 3) целых чисел 4) дробных чисел
4. ИЗ ПЕРЕЧИСЛЕННЫХ НИЖЕ ВЕЛИЧИН МОЖНО ПРЕДСТАВИТЬ В АБСОЛЮТНЫХ ЦИФРАХ 1) заболеваемость населения 2) численность населения 3) рождаемость населения 4) обеспеченность койками
5. ИНТЕНСИВНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ ХАРАКТЕРИЗУЕТ 1) структуру явления 2) частоту (риск) распространения явления в среде 3) соотношение между двумя самостоятельными совокупностями 4) соотношение между двумя зависимыми совокупностями
6. ИНТЕНСИВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ МОГУТ ПРИМЕНЯТЬСЯ ДЛЯ ОБОЗНАЧЕНИЯ 1) частоты явления в той же среде в разные периоды времени 2) динамики изменения структуры явления 3) соотношения между уровнем не связанных между собой явлений 4) разности последующего размера явления с предыдущим
7. ЭКСТЕНСИВНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ ОТРАЖАЕТ 1) частоту распространения явления в среде 2) структуру явления 3) соотношение двух независимых совокупностей 4) соотношение между двумя зависимыми совокупностями
8. К ОТНОСИТЕЛЬНЫМ ВЕЛИЧИНАМ, ПОЛУЧАЕМЫМ В РЕЗУЛЬТАТЕ СООТНОШЕНИЯ МЕЖДУ ЧАСТЬЮ И ЦЕЛЫМ, ОТНОСЯТСЯ 1) интенсивные коэффициенты 2) экстенсивные коэффициенты 3) показатель соотношения 4) абсолютный прирост
9. ИЗ ПРИВЕДЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СТРУКТУРУ ИЗУЧАЕМОГО ЯВЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИЗУЕТ 1) интенсивный показатель 2) экстенсивный показатель 3) показатель наглядности 4) показатель соотношения
10. ПОКАЗАТЕЛЬ СООТНОШЕНИЯ ХАРАКТЕРИЗУЕТ 1) частоту распространения явления в среде 2) долю части в целом 3) соотношение между двумя самостоятельными совокупностями 4) соотношение отдельных частей статистической совокупности
11. ПОКАЗАТЕЛЬ НАГЛЯДНОСТИ ОТРАЖАЕТ 1) размер явления в среде, его продуцирующей 2) структуру изучаемого явления 3) степень уменьшения или увеличения сравниваемых величин в %, относительно исходного уровня 4) различие между двумя самостоятельными совокупностями
12. ПРИ СРАВНЕНИИ ОДНОГО И ТОГО ЖЕ ЯВЛЕНИЯ В РАЗНЫХ СОВОКУПНОСТЯХ СЛЕДУЕТ ИСПОЛЬЗОВАТЬ 1) интенсивные показатели 2) экстенсивные показатели 3) показатели соотношения 4) показатели наглядности
13. ДИНАМИЧЕСКИМ РЯДОМ НАЗЫВАЮТ 1) ряд числовых измерений признака, отличающихся по своей величине и расположенных в определенном порядке 2) ряд, состоящий из однородных сопоставимых величин, характеризующих изменения явления за определенные отрезки времени 3) ряд числовых измерений, выражающих общую меру исследуемого признака в динамике. 4) ряд числовых измерений, выражающих общую меру исследуемого признака в статике
14. ПРОСТЫЕ ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ СОСТОЯТ ИЗ 1) абсолютных величин 2) относительных величин 3) средних величин 4) переменных величин
15. ПРОЦЕНТНОЕ ОТНОШЕНИЕ ПОСЛЕДУЮЩЕГО УРОВНЯ ПОКАЗАТЕЛЯ К ЕГО ПРЕДЫДУЩЕМУ УРОВНЮ – ЭТО 1) абсолютный прирост 2) темп прироста 3) темп роста 4) значение 1-го % прироста
16. ПРОЦЕНТНОЕ ОТНОШЕНИЕ АБСОЛЮТНОГО ПРИРОСТА К ПРЕДЫДУЩЕМУ УРОВНЮ ПОКАЗАТЕЛЯ – ЭТО 1) абсолютный прирост 2) темп прироста 3) темп роста 4) значение 1-го % прироста
17. ОТНОШЕНИЕ АБСОЛЮТНОГО ПРИРОСТА ПОКАЗАТЕЛЯ К ТЕМПУ ЕГО ПРИРОСТА ЗА ОДИН И ТОТ ЖЕ ПРОМЕЖУТОК ВРЕМЕНИ – ЭТО 1) абсолютный прирост 2) темп прироста 3) темп роста 4) значение 1-го % прироста
18. ЛИНЕЙНАЯ ДИАГРАММА ОТРАЖАЕТ 1) структуру явления 2) частоту явления 3) динамику явления 4) достоверность показателя
19. ИНТЕНСИВНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ НЕЛЬЗЯ ПРЕДСТАВИТЬ СЛЕДУЮЩИМ ВИДОМ ДИАГРАММ 1) секторная 2) радиальная 3) столбиковая 4) линейная
20. ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ЦИКЛИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ ЦЕЛЕСООБРАЗНЕЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ 1) секторную диаграмму 2) радиальную диаграмму 3) фигурную диаграмму 4) картограмму
21. СТАНДАРТИЗАЦИЯ – ЭТО 1) проверка чего-либо на соответствие установленному стандарту 2) способ расчетов позволяющий устранить влияние структуры (возрастного состава населения (пациентов, исследуемых и т.д.) на итоговые показатели 3) сравнение результатов расчетов с эталонными данными 4) проведение методов исследования согласно установленным правилам
22. ВЫЧИСЛЕНИЕ ГРУППОВОЙ СРЕДНЕЙ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ В 1) определении средней величины каждого укрупненного периода 2) суммировании данных за ряд смежных периодов 3) расчете средней арифметической предыдущего, данного и последующего уровней динамического ряда 4) определении процентного отношения значения каждого уровня ряда к средней величине за определенны промежуток
23. ВЫЧИСЛЕНИЕ СКОЛЬЗЯЩЕЙ СРЕДНЕЙ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ В 1) определении средней арифметической для нескольких смежных периодов 2) суммировании данных за ряд смежных периодов 3) определении средней величины каждого укрупненного периода 4) расчете средней арифметической предыдущего, данного и последующего уровней динамического ряда
24. ВЫРАВНИВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОГО РЯДА МЕТОДОМ УКРУПНЕНИЯ ИНТЕРВАЛОВ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ В 1) определении средней арифметической для нескольких смежных периодов 2) суммировании данных за ряд смежных периодов 3) определении средней величины каждого укрупненного периода 4) расчете средней арифметической предыдущего, данного и последующего уровней динамического ряда
25. ДИНАМИЧЕСКИЙ РЯД МОЖЕТ ИСПОЛЬЗОВАТЬСЯ ДЛЯ 1) определения средней арифметической для показателей ряда 2) предсказания на основе имеющихся результатов будущих значений (экстраполяция) анализируемого ряда 3) проведения оценки разброса значений ряда относительно средней арифметической 4) выявления достоверности различий относительно данных другого ряда
26. КОЛИЧЕСТВО МЕДИЦИНСКИХ СЕСТЕР, ПРИХОДЯЩИХСЯ НА ОДНОГО ВРАЧА, ОТНОСИТСЯ К СЛЕДУЮЩЕМУ ВИДУ КОЭФФИЦИЕНТОВ 1) интенсивным 2) экстенсивным 3) соотношения 4) наглядности
27. ЧИСЛО ЗАБОЛЕВШИХ ГРИППОМ НА 1000 НАСЕЛЕНИЯ ОТНОСИТСЯ К СЛЕДУЮЩЕМУ ВИДУ КОЭФФИЦИЕНТОВ 1) интенсивным 2) экстенсивным 3) соотношения 4) наглядности
28. ПРОЦЕНТ СТУДЕНТОВ, СДАВШИХ ЭКЗАМЕН НА «ОТЛИЧНО» ОТНОСИТСЯ К СЛЕДУЮЩЕМУ ВИДУ КОЭФФИЦИЕНТОВ 1) интенсивным 2) экстенсивным 3) соотношения 4) наглядности
29. ОСНОВНУЮ ТЕНДЕНЦИЮ ИЗМЕНЕНИЯ ЯВЛЕНИЯ ВО ВРЕМЕНИ ХАРАКТЕРИЗУЕТ 1) мода 2) динамика 3) тренд 4) медиана
30. РЯД, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИЙ ИЗМЕНЕНИЕ ЯВЛЕНИЯ В ТЕЧЕНИЕ КАКОГО-ЛИБО ПЕРИОДА ВРЕМЕНИ, НАЗЫВАЕТСЯ 1) моментный 2) интервальный 3) производный 4) сложный
31. СТАНДАРТИЗОВАННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ИСПОЛЬЗУЮТСЯ 1) для характеристики двух или нескольких сравниваемых совокупностей 2) для устранения влияния различий в составе сравниваемых групп на величину обобщающих показателей 3) для установления существенности различий между обобщающими показателями 4) для анализа динамики изменения показателей
32. ВЫРАВНИВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОГО РЯДА ПРОВОДИТСЯ 1) для выявления распространения явлений или событий 2) для установления тенденций при изучении явлений или процессов 3) для доказательства влияния факторов 4) для определения средних величин ряда
33. ДИНАМИЧЕСКИЙ РЯД МОЖЕТ БЫТЬ ПРЕОБРАЗОВАН ПУТЕМ 1) расчета показателей наглядности 2) расчета темпа прироста 3) расчета показателей соотношения 4) вычисления скользящей или групповой средней
34. ОДНИМ ИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ, ПРИМЕНЯЕМЫХ ПРИ АНАЛИЗЕ ДИНАМИЧЕСКОГО РЯДА, ЯВЛЯЕТСЯ 1) мода 2) медиана 3) абсолютный прирост 4) среднее арифметическое
35. ЧИСЛО, ВХОДЯЩЕЕ В ДИНАМИЧЕСКИЙ РЯД, НАЗЫВАЮТ 1) вариантой 2) уровнем 3) модой 4) базовым коэффициентом
Эталоны ответов к тестовым заданиям:
5. Самоконтроль по ситуационным задачам:
Задача №1 Детей, умерших за год в возрасте до 1 года, было 270 человек, из них: • умерших от болезней новорождённых – 120, • умерших от врождённых аномалий – 80, • умерших от болезней органов дыхания – 40, • умерших от инфекционных заболеваний – 10, • умерших от прочих причин – 20. 1. Определите структуру младенческой смертности. 2. Изобразите структуру секторной диаграммой.
Задача №2 В 2009г. численность населения Красноярского края составила 2996923 человек, за год умерло 47351 человек. 1. Какой из относительных показателей необходимо рассчитать для характеристики смертности в 2009г. в крае? 2. Рассчитайте показатель смертности.
Задача №3 В 2009г. численность населения Красноярского края составила 2996923 человек, за год родилось 33865 человек. 1. Какой из относительных показателей необходимо рассчитать для характеристики рождаемости в 2009г. в крае? 2. Рассчитайте показатель рождаемости.
Задача №4 Частота всех имеющихся заболевания у населения Красноярского края в 2011г. составляет 3951300. Численность населения 3000000 человек. 1. Рассчитать и оценить общую заболеваемость в текущем году. 2. Рассчитать и оценить общую заболеваемость 5 лет назад, когда она была ниже на 15,4%.
Задача №5 Число вновь возникших заболеваний органов дыхания в Красноярском крае в 2011г. составило 108600. Численность населения 3000000 человек. 1. Какой из относительных показателей необходимо рассчитать для характеристики заболеваемости? 2. Рассчитайте первичную заболеваемость населения болезнями органов дыхания и сравните с прошлым годом, когда первичная заболеваемость составляла 37,4.
Задача №6 Число случаев заболеваемости гепатитом в крае в 2011г. составило 8458 случаев; численность населения края составляет 3 млн. человек. 1. Какой из относительных показателей необходимо рассчитать для характеристики заболеваемости? 2. Рассчитать заболеваемость населения края гепатитом.
Задача №7 Число госпитализаций за 2011 год составило 573000, численность населения края 3 млн. человек. 1. Какой из относительных показателей необходимо рассчитать для характеристики заболеваемости? 2. Рассчитать госпитализированную заболеваемость.
Задача №8 Средняя длительность лечения больного в терапевтическом стационаре города Н составляла, в сутках: 2001 – 19,9 2002 – 19,0 2003 – 19,2 2004 – 19,3 2005 – 18,5 2006 – 17,0 1. Произведите выравнивание динамического ряда методом групповой (за 2 года) средней. 2. Произведите выравнивание динамического ряда методом скользящей средней. Задача №9 Заболеваемость корью (число случаев на 100000 населения) 2000 – 122 2001 – 194 2002 – 143 2003 – 134 Вычислите показатели динамического ряда: 1. абсолютный прирост; 2. темп роста; 3. темп прироста; 4. значение 1% прироста; 5. коэффициент наглядности.
Задача №10 Число госпитализации в Козульском районе на 1000 населения составило: 2000 – 182 2001 – 192 2002 – 206 2003 – 198 Вычислите показатели динамического ряда: 1. абсолютный прирост; 2. темп роста; 3. темп прироста; 4. значение 1% прироста; 5. коэффициент наглядности.
Задача №11 Число анализов воды, проведенных в лаборатории ЦГСЭН, по месяцам 2008г.
Вычислите показатели динамического ряда: 1. абсолютный прирост; 2. темп роста; 3. темп прироста; 4. значение 1% прироста; 5. коэффициент наглядности.
Эталоны ответов к ситуационным задачам:
Эталон к задаче №1 1. Умерло: от болезней новорожденных 120:270*100 = 44,5% от врожденных аномалий 80:270*100=29,6% от болезней органов дыхания 40:270*100=14,8% от инфекционных заболеваний 10:270*100=3,7% от прочих причин 20:270*100=7,4%
Эталон к задаче №2 1. Интенсивный показатель. 2. И.п. = 47351/2996923 * 1000 = 15,8
Эталон к задаче №3 1. Интенсивный показатель. 2. И.п. = 33865/2996923 * 1000 = 11,3
Эталон к задаче №4 1. И.п.(2011) = 3951300/3000000 * 1000 = 1317 2. И.п.(2006) = 1317*(100-15,4)/100 = 1114
Эталон к задаче №5 1. Интенсивный показатель. 2. И.п.(2011) = 108600/3000000 * 1000 = 36,2 И.п.(2011)< И.п.(2010)
Эталон к задаче №6 1. Интенсивный показатель. 2. И.п.(2011) = 8458/3000000 * 100000 = 282
Эталон к задаче №7 1. Интенсивный показатель. 2. И.п.(2011) = 573000/3000000 * 1000 = 191
Эталон к задаче №8
1. Метод групповой средней: 2001-2002 гг. (19,9+19,0)/2=19,5 2002-2003 гг. (19,2+19,4)/2=19,3 2004-2005 гг. (18,5+17,0)/2=17,8 2. Метод скользящей средней: 2002г – (19,9+19,0+19,2)/3=19,4 2003г – (19,0+19,2+19,4)/3=19,3 2004г – (19,2+19,4+18,5)/3=19,0 2005г – (19,4+18,5+17,0)/3=18,3 Эталон к задаче №9
Образец расчетов за 2001 г.
Эталон к задаче №10
Эталон к задаче №11
6. Перечень практических умений по изучаемой теме:
1. Рассчитать относительные коэффициенты. 2. Провести выравнивание динамического ряда методом укрупнения интервалов, групповой средней и скользящей средней. 3. Рассчитать стандартизованные показатели. 4. Провести анализ динамического ряда.
7. Рекомендации по выполнению НИРС: 1. По предоставленным данным рождаемости в г.Красноярске за последние 10 лет провести анализ динамики рождаемости. 2. По предоставленным данным смертности в г.Красноярске за последние 10 лет провести анализ динамики смертности.
Занятие №8 «Организация научного статистического исследования. Правила представления статистических данных в научной литературе. Источники медицинской информации. Оценка медицинских публикаций» 1. Тема: «Организация научного статистического исследования. Правила представления статистических данных в научной литературе. Источники медицинской информации. Оценка медицинских публикаций»
2. Формы работы: - Подготовка к практическим занятиям. - Подготовка материалов по НИРС.
3. Перечень вопросов для самоподготовки по теме практического занятия : 1. Основные этапы научного исследования. 2. Цели, задачи и план исследования. 3. Способы получения исходных данных для исследования. 4. Понятия текущего и единовременного наблюдения. 5. Сплошное и не сплошное исследование. 6. Виды выборок. 7. Понятия повторной и бесповторной выборки. 8. Оценка численности выборки для доли в случае повторного отбора. 9. Оценка численности выборки для доли в случае бесповторного отбора. 10. Оценка численности выборки для среднего в случае повторного отбора. 11. Оценка численности выборки для среднего в случае бесповторного отбора. 12. Группировка собранной исходной информации. 13. Статистические таблицы. Правила оформления статистических таблиц. 14. Основные требования к построению таблиц. 15. Графические изображения, использующиеся для наглядного отображения статистических данных. 16. Правила построения диаграмм. 17. Основные типы диаграмм. 18. Источники медицинской информации. Их виды. 19. Традиционные источники медицинской информации. 20. Современные источники медицинской информации. Медицинские ресурсы Интернета. 21. Алгоритм оценки медицинских публикаций. Знать: - этапы статистического исследования; - способы сбора информации; - основные требования к составлению опросного листа; - виды выборок; - основные правила построения графиков; - основные правила построения диаграмм; - правила табличного представления данных; - виды диаграмм; - использование графиков и диаграмм в медицине и здравоохранении; - правила представления описательной и сравнительной статистики в научной публикации; - источники медицинской информации; - алгоритм оценки публикации. - Уметь: - рассчитать величину повторной выборки, гарантирующую репрезентативные результаты; - рассчитать величину бесповторной выборки, гарантирующую репрезентативные результаты; - правильно организовать статистическое исследование; - правильно выбрать тип таблицы для представления имеющихся данных; - правильно выбрать тип диаграммы для представления имеющихся данных; - найти информацию по интересующей тематике; - оценить достоверность информации, приведенной в научном журнале. Владеть: - методикой расчета необходимой численности выборки; - навыками составления опросного листа; - навыками анализа публикации на достоверность информации; - методикой построения таблиц и диаграмм; - методикой и анализа таблиц и диаграмм; - методикой анализа научной публикации.
4. Самоконтроль по тестовым заданиям данной темы: Задача №1 Врач терапевт участковый Н. установил, что уровень заболеваемости острыми респираторными заболеваниями среди прикрепленного к нему населения за три предыдущих года ниже, чем на участках обслуживаемых его коллегами по работе. В связи с чем у него возникло предположение (гипотеза) о позитивном влиянии профилактических мероприятий (формирование группы занимающейся закаливанием, введение в рацион группы риска поливитаминных и общеукрепляющих препаратов, а также уменьшение доли курящих на участке), реализуемых им за анализируемый период времени. С целью доказательства эффективности применения использованных им профилактических методов в работе участкового врача доктор Н. запланировал статистическое исследование. Для решения поставленной цели были поставлены следующие задачи: определить состояние здоровья прикрепленного к нему населения до реализации дополнительного комплекса профилактических мероприятий; определить динамику изменения состояния здоровья прикрепленного населения и результаты за три года реализации дополнительных профилактических мероприятий; сравнить состояние здоровья населения прикрепленного к участку до и после реализации дополнительного комплекса профилактических мероприятий; обосновать эффективность примененного им комплекса дополнительных профилактических мероприятий. В качестве объекта исследования он определил состояние системы здравоохранения муниципального образования, единицы наблюдения – участок, на котором осуществляется им медицинское обслуживание. Кроме того, был сформирован следующий перечень учетных признаков: пол, возраст, семейное положение, место работы, стаж работы (в том числе в контакте с факторами профессиональной вредности), рост, вес, число острых респираторных заболеваний в течение года и длительность их течения, число сигарет выкуриваемых в год. 1. Проанализируйте планируемое статистическое исследование. 2. Определите недостатки, что на ваш взгляд следует исправить и дополнить. 3. Проклассифицируйте известными вам способами учетные признаки. 4. По какому признаку можно проводить сравнение и каким критерием сравнения при этом следует воспользоваться?
Задача №2 Для средних образовательных учреждений, показатель доли детей первой группы диспансерного наблюдения составляет 30%. Предельная ошибка, которую можно допустить, чтобы разброс значений показателя не превышал разумные границы, 5%. При этом показатель может принимать значения (30±5)%, или от 25% до 35% t = 2. 1. Рассчитайте размер репрезентативной выборки для проведения статистического исследования. 2. Будет ли являться выборка, состоящая из 400 человек, репрезентативной? Задача №3 В периодическом издании была опубликована статья автор, которой утверждает, что с 95% вероятностью доля числа часто и длительно болеющих среди врачей терапевтов участковых составляет (10±3)%. При этом, в материалах статьи указано, что была изучена первичная медицинская документация 500 врачей терапевтов участковых, предельная ошибка составила 3%, общее количество врачей терапевтов участковых составляет 1 500 человек. 1. Рассчитайте размер репрезентативной выборки для проведения статистического исследования. 2. Можно ли считать изученную автором выборку репрезентативной?
Задача №4 В таблице представлены данные об уровне смертности трудоспособного населения в Красноярском крае, Сибирском Федеральном округе и Российской Федерации за 5 лет. Динамика общей смертности населения в трудоспособном возрасте от сердечно-сосудистых заболеваний (на 100 тыс. населения трудоспособного возраста)
1. Какой тип таблицы использован в данном случае? 2. Какой из диаграмм можно представить графически предлагаемые данные? Задача №5 В таблице представлены данные о структуре причин временной нетрудоспособности среди населения Красноярского края за 5 лет. Удельный вес основных причин временной нетрудоспособности (%)
1. Какой тип таблицы использован в данном случае? 2. Какой из диаграмм можно представить графически предлагаемые данные?
Задача №6 На рисунке, представленном ниже, указаны данные о младенческой смертности в РФ и Красноярском крае. 1. Правильно ли выбран, оформлен и построен данный график? 2. Какой из диаграмм можно еще представить предлагаемые данные?
Задача №7 Среди 236 человек с развившимся инфарктом миокарда у 32 был выявлен генотип СС по гену RS619203 (соответственно, у оставшихся 204 человек – генотипы СG и GG), в то же время в группе здоровых людей из 255 человек было выявлено только 12 человек с генотипом СС. Рассчитайте отношение шансов развития инфаркта миокарда при наличии генотипа СС к вероятности появления инфаркта при отсутствии данного генотипа.
Задача №8 Среди 126человек с развившимся инфарктом миокарда у 34 был выявлен генотип GG по гену RS1075728 (соответственно, у оставшихся 92 человек – генотипы АА и АG), при этом обследование группы здоровых людей показало, что из 278 человек генотип GG выявлен у 47 человек. Рассчитайте отношение шансов развития инфаркта миокарда при наличии генотипа GG к вероятности появления инфаркта при отсутствии данного генотипа. Задача №9 Из 53 опрошенных курящих студентов медицинского вуза 23 человека имели удовлетворительную успеваемость и 30 человек занимались на «хорошо» и «отлично». В то же время, среди некурящих студентов на «удовлетворительно» занимались 119 человек и на «хорошо» и «отлично» - 292 студента. Рассчитайте отношение шансов удовлетворительной успеваемости у студентов, подверженных табакокурению, к аналогичной успеваемости среди некурящих студентов.
Эталоны ответов к ситуационным задачам:
Эталон к задаче №1 1. Необходимо правильно задать цель исследования и обозначить соответствующие задачи по достижению этой цели. Исследования можно провести различные. Например: исследовать динамику количества респираторных заболеваний за три года у исследуемой группы пациентов (какие еще исследования можно провести, имея данных всех учетных признаков по пациентам?). Группа должна быть набрана в соответствии с принципами количественной и качественной репрезентативности. 2. Неправильно определены объект исследования и единица наблюдения. Объект исследования – терапевтический участок, единица наблюдения – пациент. 3. Учетные признаки: пол (качеств.), возраст (количеств.), семейное положение (качеств.), место работы (качеств.), стаж работы (количеств.), рост (количеств.), вес (количеств.), число острых респираторных заболеваний в течение года (порядк.) и длительность их течения (количеств.), число сигарет выкуриваемых в день (порядк.). 4. Признак - число острых респираторных заболеваний в течение года. Критерий Вилкоксона.
Эталон к задаче №2 1.
Размер репрезентативной выборки для проведения статистического исследования должен составлять 336 человек. 2. Да. Эталон к задаче №3 1.
Размер репрезентативной выборки для проведения статистического исследования должен составлять 316 человек. 2. Да.
Эталон к задаче №4 1. В данном случае использован простой тип таблицы. 2. Линейной, столбиковой.
Эталон к задаче №5 1. В данном случае использована групповая таблица. 2. Линейной, столбиковой.
Эталон к задаче №6 1. Тип графика выбран правильно, т.к. наглядно иллюстрирует изменения в динамике показателя. Отсутствуют подписи осей и легенда. 2. Можно также представить столбиковой диаграммой
Эталон к задаче №7 Для оценки отношения шансов построим таблицу 2х2:
Отношение шансов (ОШ СС/СG+GG) = (a/b) / (c/d)= (32/12) / (204/243) = 3,18.
Эталон к задаче №8 Для оценки отношения шансов построим таблицу 2х2:
Отношение шансов (ОШ ААС/СG+GG) = (a/b) / (c/d)= (34/47) / (92/231) = 1,81.
Эталон к задаче №9 Для оценки отношения шансов построим таблицу 2х2:
Отношение шансов (ОШ Удовл./Хор. и Отл.) = (a/b) / (c/d)= (23/119) / (30/292) = 1,88.
6. Перечень практических умений по изучаемой теме:
1. Рассчитать размер репрезентативной выборки для проведения статистического исследования. 2. Проанализировать статистическое исследование. 3. Построить простые и сложные таблицы. 4. Построить основные виды диаграмм. 5. Графически изобразить вариационный ряд. 6. Правильно выбрать тип диаграммы, исходя из характера имеющихся данных. 7. Построить гистограмму. 8.Выбрать наиболее подходящий источник для поиска информации по интересующей теме. 9. Из публикаций по интересующей тематике выбрать статьи с высокой доказательной базой. 10. Оценить достоверной информации в опубликованной работе.
Рекомендации по выполнению НИРС:
1. Придумать пример медико-статистического исследования и расписать его по этапам. 2. На конкретном примере генеральной совокупности рассчитать необходимую величину репрезентативной выборки. 3. Исходя из характера имеющихся данных, выбрать тип диаграммы. 4. По предложенной тематике подобрать имеющуюся достоверную информацию, используя различные доступные источники. 5. В электронных ресурсах найти названия медицинских журналов с наиболее высоким индексом цитируемости.
Занятие №9 Тема: «Зачетное занятие» 1. Тема: «Зачетное занятие»
2. Формы работы: - Подготовка к промежуточному тестированию. - Подготовка к устному собеседованию, решению задач.
3. Перечень вопросов для самоподготовки по теме практического занятия :
Контроль усвоения пройденного материала позволит проверить знания по дисциплине, для дальнейшего их эффективного использования в обучении и дальнейшей работе специалиста. Цели обучения: Закрепление знаний и умений, полученных на протяжении изучения дисциплины, для формирования соответствующих общекультурных и профессиональных компетенций. Знать: - вопросы для подготовки к зачетному занятию; - тестовые задания по пройденным темам. Уметь: - решать ситуационные задачи по всем разделам дисциплины. Владеть: - практическими умениями по применению навыков, полученных на протяжении изучения дисциплины.
4. Самоконтроль по тестовым заданиям данной темы: см. сборник тестовых заданий. 5. Самоконтроль по ситуационным задачам: см. сборник ситуационных задач. 6. Перечень практических умений по изучаемой теме: 1. Оценивать с позиции доказательной медицины данные медицинских публикаций. 2. Составить план научно-медицинского исследования. 3. Сформировать репрезентативную выборку. 4. Применять основные методы медицинской статистики. 5. Правильно представлять статистические данные в графическом и табличном форматах. 6. Оценивать достоинства и недостатки различных типов эпидемиологических исследований. 7. Выбрать наиболее адекватные источники информации как при дескриптивных, так и при аналитических методах исследования. 8. Организовать проведение медико-социального (эпидемиологического, клинико-статистического и др.) исследования. 9. Пользоваться учебной, научной, научно-популярной литературой, сетью Интернет для профессиональной деятельности. Рекомендуемая литература: Обязательная: 1. Основы высшей математики и математической статистики : учеб. для мед. и фармацевт. вузов / И. В. Павлушков, Л. В. Розовский, А. Е. Капульцевич [и др.]. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2007. – 424 c. 2. Медик, В.А. Статистика здоровья населения и здравоохранения : учеб. пособие / В. А. Медик, М. С. Токмачев. – М. : Финансы и статистика, 2009. – 365 с. (доступ: http://www.biblioclub.ru/book/78917)
Дополнительная: 1. Петри, А. Наглядная медицинская статистика / А. Петри, К. Сэбин. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2009. – 168 с. 2. Зайцев, В. М. Прикладная медицинская статистика / В. М. Зайцев, В. Г. Лифляндский, В. И. Маринкин. – СПб. : ФОЛИАНТ, 2003. – 432 с. 3. Статистический анализ основных показателей здоровья населения и деятельности здравоохранения : учеб. пособие / И. П. Артюхов, В. А. Борцов, А. В. Шульмин [и др.]. – Красноярск : КрасГМУ, 2008. – 121 с. 4. Типовые тестовые задания для контроля знаний по медицинской и биологической статистике для студентов первого курса медицинских вузов / Г. Я. Вяткина, О. П. Квашнина, И. М. Попельницкая [и др.]. – Красноярск : КрасГМА, 2006. – 82 с. 5. Гринхальх, Т. Основы доказательной медицины / Т. Гринхальх. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2006. – 240 с. 6. Герасимов, А. Н. Медицинская статистика : учеб. пособие / А. Н. Герасимов. – М. : МИА, 2007. – 475 с. 7. Боровков А. А. Математическая статистика – СПб : Лань, 2010. – 599 с. 8. Жижин К. С. Медицинская статистика : учеб. пособие / К. С. Жижин – Ростов н/Д. : Феникс, 2007. – 160 с.
Электронные ресурсы: 1. ЭБС КрасГМУ 2. БД Медицина 3. БД MedArt 4. БД Ebsco СБОРНИК МЕТОДИЧЕСКИХ УКАЗАНИЙ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ К ВНЕАУДИТОРНОЙ (САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ) РАБОТЕ по дисциплине «Доказательная медицина» (вузовский компонент) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2019-04-10; Просмотров: 1707; Нарушение авторского права страницы
, 
, 
, 
– ответы на первый, второй, третий и четвертый вопросы – независимы. Поэтому:
.
.
БУДЕТ НАХОДИТЬСЯ
(n>30), СОСТАВЛЯЕТ
.
.
1500
для 
. Пояснить, почему в данном случае используется именно этот критерий.
для 
, 
, 
. Табличное значение tкр=2, для уровня значимости, с которым можно отвергнуть нулевую гипотезу, р<0,05 и tкр=3 для р<0,01). Сравнить европеоидов с хакасами и европеоидов с тувинцами по расстоянию между зубами-молярами нижней челюсти.
для 
– различия статистически значимы.
для 
меньше tкр =2, то нулевую гипотезу отвергнуть нельзя, и различия не являются статистически значимыми (р>0,05).
больше tкр =3, то нулевая гипотеза отвергается, и различия можно считать статистически значимыми (р<0,01).
ПОКАЗЫВАЕТ, ЧТО
=59%
=7,3%
Младенческая смертность по Красноярскому краю и РФ в 1995-2007 
