සංඛ්‍යානමය පදවල ශබ්දකෝෂය

සංඛ්යාලේඛනවල සාමාන්ය පෝෂණය

වෛද්‍ය සංඛ්‍යාලේඛන යනු කුමක්ද?

සංඛ්යාලේඛන යනු kіlkіsny විස්තරය සහ vimіr podіy, සංසිද්ධි, වස්තූන්ගේ නමයි. ගැලුස් වගේ සැරිසරනවා ප්රායෝගික ක්රියාකාරිත්වය(ස්කන්ධ සංසිද්ධි පිළිබඳ දත්ත තෝරාගැනීම, විශ්ලේෂණය සහ විශ්ලේෂණය), දැනුමේ මෝඩයෙකු මෙන්, ටොබ්ටෝ. විශේෂ විද්‍යාත්මක විනය, සහ, වස්තූන්ගේ එකතුවක් ලෙස, ඩිජිටල් සංදර්ශක, සැක සහිත ප්‍රකාශනයන්ගේ ගැලරියක් ද නැද්ද යන්න සංලක්ෂිත කිරීමට තෝරාගෙන ඇත.

සංඛ්‍යාලේඛන යනු ස්කන්ධ සංසිද්ධිවල නිත්‍යභාවය සාක්ෂි වැඩි දියුණු කරන ආකාරයෙන් උගන්වන විද්‍යාවකි.

වෛද්‍ය සංඛ්‍යාලේඛන යනු ස්වාධීන තිරසාර විද්‍යාවකි kіlkіsny bіk masovyh suspіlnyh yavischඉඩ ලබා දෙන එහි ආම්ලික පැත්ත සමඟ පුපුරන සුලු නොවන සම්බන්ධකයකදී පුරෝකථන ඇඟවීම් ක්රමය මගින්මෙම සංසිද්ධිවල නිත්‍යභාවය මතක තබා ගැනීම, සමාජයේ ආර්ථික, සමාජ ජීවිතයේ වැදගත්ම ක්‍රියාවලීන්, සෞඛ්‍යය, ජනගහනයට වෛද්‍ය ආධාර සංවිධානය කිරීමේ ක්‍රමය.

සංඛ්‍යානමය ක්‍රම - ඔවුන් බොරු කියන මහජන ආරක්ෂකයින්ගේ ද්‍රව්‍ය ලබා ගැනීමේ සම්පූර්ණ ක්‍රියාවලිය: කණ්ඩායම් කිරීම, එකතු කිරීම, ඇඟවීම් මකා දැමීම සහ ඒවායේ සංඛ්‍යාන විශ්ලේෂණය ද වේ.

වෛද්ය විද්යාවේ සංඛ්යාන ක්රම භාවිතා කරනු ලබන්නේ:

1. ජනගහනයේ සංඛ්‍යාව සහ සංයුතිය, එය නිර්මාණය කිරීම පිළිබඳ සංඛ්‍යාලේඛන දත්ත රැස් කිරීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම තුළින් මම පොදුවේ ජනගහනයේ සහ ප්‍රධාන කණ්ඩායම්වල සෞඛ්‍යය වැඩි දියුණු කරමි. භෞතික සංවර්ධනය, විවිධ රෝගවල පළල සහ ත්රිත්ව;
2. මැද රෝගයේ විවිධ සාධක සමඟ වෙනත් ඕනෑම රෝගාබාධයක් ඇති විට ගෝලීය මට්ටමේ රෝග සහ මරණ අතර සම්බන්ධතා ඇති කර ගැනීම හෙළිදරව් කිරීම;
3. වෛද්‍ය ආයතන මැනීම සඳහා සංඛ්‍යාත්මක දත්ත තෝරා ගැනීම සහ නිෂ්පාදනය කිරීම, වෛද්‍ය හා සනීපාරක්ෂක චාරිකා සැලසුම් කිරීම සඳහා ඔවුන්ගේ ක්‍රියාකාරකම් සහ පිරිස්, පියවර සංවර්ධනය කිරීම සඳහා සැලසුම් සංවර්ධනය කිරීම පාලනය කිරීම සහ සෞඛ්‍ය ආරක්ෂාව සඳහා පදනම දැමීමේ ක්‍රියාකාරකම් සහ කාර්යක්ෂමතාව තක්සේරු කිරීම වෙනත් වෛද්ය ආයතනවල වැඩ කටයුතු;
4. වේලාසනින් ඇතුල් වීම සහ රෝගාබාධවලට ගොදුරු වීමේ කාර්යක්ෂමතාවය තක්සේරු කිරීම;
5. සායනික හා පර්යේෂණාත්මක අධ්යයනවලින් ලබාගත් ප්රතිඵලවල සංඛ්යානමය වැදගත්කම තීරණය කිරීම.

බෙදා හරින ලද වෛද්ය සංඛ්යා ලේඛන:

• zagalnoteoretichnі සහ සංඛ්‍යාලේඛන ක්‍රමානුකූලව සැඟවී සිටීම,
• ජනගහන සෞඛ්ය සංඛ්යා ලේඛන,
• සෞඛ්ය සංඛ්යා ලේඛන.

MS EXCEL හි දත්ත මූලික පහසුකම

වැඩිදුර සැකසීම සඳහා දත්ත පදනම පහසු කිරීම සඳහා, සරල මූලධර්ම කිහිපයක් අනුගමනය කරන්න:

1) දත්ත පදනම් නිර්මාණය කිරීම සඳහා ප්රශස්ත වැඩසටහන MS Excel වේ. Excel වෙතින් දත්ත වඩාත් සංකීර්ණ උපාමාරු සඳහා Statistica, SPSS සහ වෙනත් විශේෂිත සංඛ්‍යාන පැකේජ වෙත පහසුවෙන් මාරු කළ හැක. කෙසේ වෙතත්, දත්ත විශ්ලේෂණ විශ්ලේෂණය සමඟින් 80-90% දක්වා විශ්ලේෂණ එක්සෙල් තුළම අතින් සිදු කළ හැකිය.

2) දත්ත පදනම සහිත මේසයේ ඉහළ පේළිය තොප්පියක් මෙන් ඇඳ ඇත, එහිදී නිහඬ දර්ශකවල නම් ඇතුළත් කර ඇත, ඒවා එම ස්ටෝම්ප්ට්සියේදී රක්ෂණය කර ඇත. මධ්යයේ කෝපය පරාජය කිරීම අවශ්ය නොවේ (එය මුළු පදනම දක්වාම ගෙන යා හැක), බොහෝ මෙහෙයුම් සමඟ එය පිළිගත නොහැකි වනු ඇත. එබැවින් "ද්විත්ව-ඉහළ" තොප්පියක් සාදන්න එපා, ඉහළ පේළියේ ඔබ සමාන සංදර්ශක සමූහයක නම සහ පහළ එක - විශේෂිත සංදර්ශක නම් කරයි. සමාන සංදර්ශක කාණ්ඩගත කිරීම සඳහා, ඒවා තනි වර්ණ පිරවුමකින් නම් කිරීම හෝ ආරුක්කු වල ඔවුන්ගේ නම දක්වා කණ්ඩායම් ලකුණක් ඇතුළත් කිරීම වඩා හොඳය.

උදාහරණයක් වශයෙන්, මේ ආකාරයෙන් නොවේ:

ප්රධාන රුධිර විශ්ලේෂණය
ER	LEU	TR

ER(UAC)

LEU(UAC)

TR (UAC)

ඉතිරි ප්රභේදය තුළ, තොප්පියෙහි ඒකාකාර මතුපිට ද සුරක්ෂිත කර ඇති අතර, ඩෙනිම් වල ඒකාකාරිත්වය සම්පූර්ණයෙන්ම (KLA හි ඇඟවීම් වලට පෙර සියලු දුගඳ දැකිය හැකිය).

3) පළමු stomptsi දී, ඔබ මෙම දත්ත ගබඩාවේ රෝගියාගේ අනුක්‍රමික අංකය පැවරිය යුතුය, ඉතිරි ඇඟවීම් සමඟ එය පෙර එකට සම්බන්ධ නොකර. ලැයිස්තුවේ සංඛ්‍යාත්මක වර්ගීකරණයෙන් පසු, ඕනෑම අවධියක රෝගීන්ගේ කෝබ් අනුපිළිවෙලට දුරස්ථ ආරක්ෂාවක් සඳහා පහසු මාර්ගයක් ලබා දීම සඳහා Tse.

4) තවත් ස්ටොව්පෙට් රෝගීන්ගේ නම් (හෝ P.I.B.) ඉල්ලා සිටී.

5) Kіlkіsnі pozniki (tі, scho vimiryuyuyutsya සංඛ්යා, උදාහරණයක් ලෙස - වර්ධනය, vaga, ධමනි උප, හෘද ස්පන්දන වේගය තුනී) සංඛ්‍යාත්මක ආකෘතියෙන් මේසයට ගැලපේ. එය වටිනවා විය හැකි අතර, එබැවින් පැහැදිලි විය, එක්සෙල් හි, 2007 අනුවාදයේ සිට, භාගික අගයන් තිතක් හරහා දක්වා ඇති බව මතක තබා ගන්න: 4.5. ඔබ කෝමා එකක් හරහා අංකය ලියා ඇත්නම්, එය පෙළක් ලෙස ගනු ලැබේ, ඔබට එය නැවත ලිවිය යුතුය.

6) ඒවායින්, හැකි අගයන් දෙකක් තිබේ නම් (ඊනියා, ද්විමය අගයන්: Tak-Ni, Є-Vidsutnya, Cholovichy-Zhіnochiy), එය dvіykovu පද්ධතියකට පරිවර්තනය කිරීම වඩා හොඳය: 0 සහ 1. අගය 1 වේ. ධන අගයකට පවරා ඇත (Tak, Є) 0 - සෘණ (Nі, Vіdsutnya).

7) Yakіsnі pokazniki, scho mayut kіlka znachen, virazhennosti උපාධිය සඳහා scho vіdіznyayutsya, පෙනුම සමාන (දුර්වල-මැද-ශක්තිමත්; සීතල-උණුසුම්-උණුසුම්) පරාසයක සහ, vidpovіdno, ද අංකයට පරිවර්තනය කළ හැක. පෙනුමේ පහළම මට්ටමට අඩුම තරාතිරමක් තිබිය යුතුය - 0 හෝ 1, ඊළඟ පියවර අනුපිළිවෙලින් ඇති ශ්‍රේණිවල අගයන් මගින් දැක්වේ. උදාහරණයක් ලෙස: දිවා කාලයේදී ආසාදනය - 0, මෘදු උපාධිය -1, මධ්යම උපාධිය - 2, දරුණු උපාධිය - 3.

8) යකිස් පොකනික් නම් හාල්මැස්සෙකුට වටිනාකමක් ලැබේ. නිදසුනක් වශයෙන්, "සමගාමී රෝග විනිශ්චය" තීරුවේ, රෝග කිහිපයක පැහැදිලිකම සඳහා, මට කියන්නට අවශ්ය වන්නේ කවුරුන් හරහාද යන්නයි. රොබිටි එතරම් පහසු නැත, නමුත් එවැනි දත්ත සැකසීම වඩා දුෂ්කර වන අතර ස්වයංක්‍රීය කළ නොහැක. එමනිසා, මෙම දත්තවල විශේෂිත රෝග කණ්ඩායම් ("CCC රෝග", "ShKT ආසාදනය", ආදිය) හෝ ගීත nosology ("නිදන්ගත ගැස්ට්රයිටිස්", "IXC", ආදිය) සමඟ කිල්කා ස්ටොව්ප්ට්සිව් පැළ කිරීම වඩා හොඳය. ද්විමය, ද්විත්ව පෙනුමෙන් ඇතුල් කර ඇත: 1 (එයින් අදහස් වන්නේ "මෙය රෝගයකි") - 0 ("එවැනි රෝගයක් නොමැත").

9) දර්ශක කාණ්ඩ හතරක් අතර වෙනස හඳුනා ගැනීම සඳහා, ඔබට ඒවා සක්‍රීයව වර්ණ ගැන්විය හැකිය: නිදසුනක් ලෙස, KLA හි දර්ශක සහිත ස්ටොව්ප්ට් රතු වර්ණවලින් දක්නට ලැබේ, OAM මගින් ලබා දී ඇත - කහ, ආදිය.

10) මේසයේ එක් පේළියක් සමේ රෝගියෙකුට ලබා දිය හැකිය.

දත්ත පදනමේ එවැනි සැලසුමක් සංඛ්යාලේඛන සැකසීමේ ක්රියාවලිය සැලකිය යුතු ලෙස සරල කිරීමට පමණක් නොව, ද්රව්ය තෝරාගැනීමේ අදියරේදී එය සම්පූර්ණ කිරීම පහසු කරයි.

සංඛ්‍යානමය විශ්ලේෂණය සඳහා තෝරාගත යුතු ක්‍රමය කුමක්ද?

ඊට අමතරව, සියලුම දත්ත එකතු කර ඇති බැවින්, සම වාර්තාවට පෙර, සංඛ්යානමය සැකසුම්වල වඩාත්ම වික්රමාන්විත ක්රමයේ තේරීමක් තිබේ. එය පුදුමයට කරුණක් නොවේ: අද දින සංඛ්යා ලේඛන විවිධ නිර්ණායක සහ ක්රම ගණනාවකින් වැඩි වෙමින් පවතී. සියලුම දුගඳවලට තමන්ගේම සුවිශේෂතා තිබිය හැකිය, ඒවා දෙදෙනෙකුට සුදුසු හෝ නොවීමට ඉඩ ඇත, පෙනෙන පරිදි, සමාන තත්වයන්. මෙම ලිපියෙන් අපි සියලු ප්රධාන, පුළුල්ම ක්රම ක්රමානුකූල කිරීමට උත්සාහ කරමු සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණයඔවුන්ගේ පිළිගැනීම සඳහා.

ඊට වඩා ටිකක් Prote, yakі buvayut සංඛ්යාන දත්ත, oskіlki විශ්ලේෂණ වඩාත් ශක්ය ක්රමය තැන්පත් කිරීමට බොහෝ දුරට ඉඩ.

විමිරු පරිමාණය

අවවාදයේ සම ඒකකයේ පසු විපරම් පැය යටතේ, විවිධ සලකුණු වල අගයන් පෙන්වනු ලැබේ. දුර්ගන්ධයේ පරිමාණය අනුව, සියලු සංඥා වලට බෙදී ඇත kіlkіsnіі yakіsnі. ඊනියා සඳහා doslіdzhenny rozpodіlyayutsya දී Yakіsnі pokazniki. නාමිකපරිමාණ. ඊට අමතරව, දර්ශන අනුව ඉදිරිපත් කළ හැකිය ශ්රේණිගත කිරීමපරිමාණ.

උදාහරණයක් ලෙස, එය pokadnyannya pokaznikіv sertsevaї іyalnostі ක්රීඩක ක්රීඩිකාවන් හා osіb දී සිදු කිරීමට අවශ්ය, yakі ජීවිතයේ malorohlivy මාර්ගය නායකත්වය.

ඒ අතරම, doslidzhuvans හි පහත සඳහන් සලකුණු දිස් විය:

• pіdloga- є නාමිකඅර්ථ දෙකක් ගන්නා සංදර්ශනකරුවෙක් - මිනිසෙකු සහ කාන්තාවක්.
• vіk - kіlkіsnyප්රදර්ශනය,
• ක්රීඩා කරන්නේ - නාමිකඅර්ථ දෙකක් ගන්නා දර්ශකය: නිරත වූ හෝ නොබැඳි,
• හෘද ස්පන්දන වේගය - kіlkіsnyප්රදර්ශනය,
• සිස්ටලික් ධමනි උප - kіlkіsnyප්රදර්ශනය,
• පියයුරු වල bіl මත කැළැල් තිබීම- є yakіsnimප්‍රදර්ශනාත්මක, එහි අර්ථය පත් කළ හැකිය නාමික(є skargi - skarg නැත), එසේ මත ශ්රේණිගත කිරීමසංඛ්‍යාතයේ වැටීමේ පරිමාණය (උදාහරණයක් ලෙස, රීතියක් ලෙස, දිනකට කිහිප වතාවක් - දර්ශකයට ශ්‍රේණිගත කිරීම 3, මසකට වාර ගණනාවක් - ශ්‍රේණිගත කිරීම 2, මසකට වාර ගණනාවක් - ශ්‍රේණිගත 1, දිනකට වාර ගණන සඳහා - ශ්‍රේණිගත 0).

ව්යවස්ථාපිත වෘත්තීය සමිති සංඛ්යාව

ඊළඟ ආහාරය, සංඛ්යානමය ක්රමයක් තෝරා ගැනීමට අවශ්ය වන පරිදි, පසු විපරම් කිරීමේ රාමුව තුළ එය සමාන කළ හැකි බැවින්, සමස්ථ සංඛ්යාව ගණන් ගනී.

• බොහෝ අවස්ථාවන්හීදී, සායනික අවස්ථාවන්හිදී, අපි රෝගීන් කණ්ඩායම් දෙකක් සමඟ දකුණු පසින් සිටිය හැකිය. මූලිකі පාලනය. මූලික, හෝ තහවුරු කර ඇත, කණ්ඩායම විසින් සැලකිල්ලට ගෙන, සමහර අවස්ථාවල දී, රෝග විනිශ්චය ක්රමය එකතැන පල්වීම, එසේත් නැතිනම් එය හොඳයි, එය වර්ධනය වන බව, හෝ සමහර රෝගීන් ඔවුන් රෝගාබාධවලින් පෙළෙන අතර, මෙම අධ්යයනයේ විෂය වේ. පාලනයකණ්ඩායම, ඒ අතරම, රෝගීන් විසින් එකට එකතු කරනු ලැබේ, ඔවුන්ට හොඳම වෛද්‍ය උපකාරය, ප්ලේසෙබෝ හෝ රෝගාතුර වූ, අසනීප වූ පුද්ගලයින්ට ලබා දුන්නාක් මෙන්. විවිධ රෝගීන් විසින් නියෝජනය කරන එවැනි විවාහයන් ලෙස හැඳින්වේ ඔවුන් වෙනුවෙන් පෙනී නොසිටිති.
  තවත් buvayut po'yazanі, හෝ පිරිමි ළමයි, sukupnostі, නිහඬව ජනතාව තමන් ගැන නම්, නමුත් යම් ආකාරයක සංඥා අර්ථය, otrimani ඊළඟ දවස දක්වාපසු විපරම. එකම අවස්ථාවේදීම විවාහ යුගල ගණන 2 ක් වන අතර, ඒවාට පෙර ඇති ප්‍රෝටය වෙනත් ක්‍රම මගින්, අසමසම දක්වා කැඳවනු ලැබේ.
• දෙවන විකල්පය විස්තරයයි තනියම suupnosti, scho, දැනුමේ හෝඩුවාවක්, vzagali є ඕනෑම සාර්ථකත්වයක පදනම. වැඩ කිරීමේ ප්රධාන ක්රමය ලෙස සොයා ගැනීම සඳහා තවත් කණ්ඩායම් දෙකක් ගැලපීම, එය කල්තියා සම ගුනාංගීකරනය කිරීම අවශ්ය වේ. කුමන vicorist ක්රම සඳහා වේ විස්තර සංඛ්යා ලේඛන. මීට අමතරව, එක් sukupnosti සඳහා ක්රම zastosovuvatsya හැක සහසම්බන්ධතා විශ්ලේෂණය, දෙකක් හෝ dekіlkom සංඥා අතර znahodzhennya zv'azku සඳහා vikoristovuyutsya වන scho vychayutsya (උදාහරණයක් ලෙස, හෘද ස්පන්දන වේගය ශරීරයේ බර හෝ staleness දී zalezhnist වර්ධනය ශරීරයේ උෂ්ණත්වය වේගවත් වේ).
• Nareshti, por_vnyuvanyh sukupniya හාල්මැස්සෙකු විය හැක. වෛද්‍ය වියදම් සිය ගණනක් නිතර දක්නට ලැබේ. විවිධ ඖෂධ හමුවේ රෝගීන් පහළට කාණ්ඩගත කළ හැක (උදාහරණයක් ලෙස, ප්‍රති-හයිපර්ටෙන්ටිව් ඖෂධවල සමාන ඵලදායීතාවයකදී: කාණ්ඩ 1 - ACE නිෂේධක, 2 - බීටා-බ්ලෝකර්, 3 - මධ්‍යම දියවැඩියා ඖෂධ), බරපතලකමෙන් පසුව, මැද, 3 - vzhka), ආදිය.

පෝෂණය ද වැදගත් ය සාමාන්ය rozpodіlu doslіdzhuvanih sukuppities. Vіd tsogo තැන්පත් කිරීමට, චි zastosovuvati ක්රම හැක පරාමිතික විශ්ලේෂණයචි ටිල්කි පරාමිතික නොවන. මනස, සාමාන්යයෙන් වෙන් වූ විවාහයන් වෙත ළඟා වීමට යුතුකමක් ලෙස, є:

1. අංක ගණිත මධ්‍යන්‍ය අගය, මෝඩ් සහ මධ්‍යයේ උපරිම සමානකම හෝ සමානතාව;
2. dotrimannya නීති "තුන සිග්මා" (M ± 1σ පරතරය තුළ විකල්පය 68.3% ට නොඅඩු, M ± 2σ පරතරය තුළ - විකල්පයේ 95.5% ට නොඅඩු, M ± 3σ පරතරය තුළ අඩු නොවේ විකල්පයෙන් 99.7% ට වඩා;
3. pokazniki vimiryanі kіlkіsnіy පරිමාණය;
4. සාමාන්ය තත්ත්වය සඳහා නැවත පරීක්ෂා කිරීමේ ධනාත්මක ප්රතිඵල අතිරේක විශේෂ නිර්ණායක සඳහා බෙදී ඇත - Kolmogorov-Smirnov සහ Shapiro-Vilka.

අප විසින් පවරන ලද සියලුම සලකුණු නම් කිරීමෙන් පසුව, සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණයේ වඩාත් ප්රශස්ත ක්රමයක් තෝරාගැනීම සඳහා ඊළඟ වගුව මගින් ඉතිරි සමස්ථයන්ගේ සලකුණ වේගවත් කළ හැකිය.

ක්රමය	ඇඟවීම් ලකුණු කිරීමේ පරිමාණය	Kіlkіst porіvnjuvanih suupnosti	සැකසීමේ අරමුණ	Rozpodіl danih
සිසුන්ගේ ටී-පරීක්ෂණය	kіlkіsna	2		සාමාන්ය
Bonferoni නිවැරදි කිරීම සමඟ ශිෂ්යයාගේ ටී-පරීක්ෂණය	kіlkіsna	3 සහ තවත්	නොගැලපීම් සකස් කිරීම	සාමාන්ය
පිරිමි සිසුන්ගේ ටී-පරීක්‍ෂණය	kіlkіsna	2		සාමාන්ය
විචලනය පිළිබඳ එක්-මාර්ග විශ්ලේෂණය (ANOVA)	kіlkіsna	3 සහ තවත්	නොගැලපීම් සකස් කිරීම	සාමාන්ය
පුනරාවර්තන vimers වෙතින් විචලනය (ANOVA) එක්-මාර්ග විශ්ලේෂණය	kіlkіsna	3 සහ තවත්	porіvnyannya pov'yazanih පව්කාරකම	සාමාන්ය
Mann-Whitney U පරීක්ෂණය	kіlkіsna, නිලය	2	නොගැලපීම් සකස් කිරීම	be-yak
Rosenbaum සඳහා Q-පරීක්ෂණය	kіlkіsna, නිලය	2	නොගැලපීම් සකස් කිරීම	be-yak
Kruskell-Wallis පරීක්ෂණය	kіlkіsna	3 සහ තවත්	නොගැලපීම් සකස් කිරීම	be-yak
විල්කොක්සන් නිර්ණායකය	kіlkіsna, නිලය	2	porіvnyannya pov'yazanih පව්කාරකම	be-yak
සංඥා G-පරීක්ෂණය	kіlkіsna, නිලය	2	porіvnyannya pov'yazanih පව්කාරකම	be-yak
ෆ්‍රිඩ්මන්ගේ නිර්ණායකය	kіlkіsna, නිලය	3 සහ තවත්	porіvnyannya pov'yazanih පව්කාරකම	be-yak
නිර්ණායක χ 2 පියර්සන්	නාමික	2 සහ තවත්	නොගැලපීම් සකස් කිරීම	be-yak
ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණය	නාමික	2	නොගැලපීම් සකස් කිරීම	be-yak
මැක්නෙමර් පරීක්ෂණය	නාමික	2	porіvnyannya pov'yazanih පව්කාරකම	be-yak
Q-පරීක්ෂණ කොක්රාන්	නාමික	3 සහ තවත්	porіvnyannya pov'yazanih පව්කාරකම	be-yak
දෘශ්‍ය අවදානම (අවදානම් අනුපාතය, RR)	නාමික	2	සමෝධානික වාර්තාවල නොගැලපීම්වල සමානාත්මතාවය	be-yak
ඔත්තේ අනුපාතය, OR	නාමික	2	"vipadok-control" kshtalt සඳහා වන අවස්ථා වලදී නිවැරදි නොකළ විවාහයන් සමාන කිරීම	be-yak
පියර්සන් සහසම්බන්ධතා සංගුණකය	kіlkіsna	vimiriv පේළි 2 ක්		සාමාන්ය
ස්පිර්මන්ගේ ශ්‍රේණිගත සහසම්බන්ධතා සංගුණකය	kіlkіsna, නිලය	vimiriv පේළි 2 ක්	vyyavlennya zv'yazku mizh සංඥා	be-yak
කෙන්ඩල් සහසම්බන්ධතා සංගුණකය	kіlkіsna, නිලය	vimiriv පේළි 2 ක්	vyyavlennya zv'yazku mizh සංඥා	be-yak
අනුකූලතා සංගුණකය Kendall	kіlkіsna, නිලය	vimiriv පේළි 3 සහ ඊට වැඩි	vyyavlennya zv'yazku mizh සංඥා	be-yak
සාමාන්‍ය අගයන් (M) සහ සාමාන්‍ය සමාව (m) ප්‍රතිපූරණය කිරීම	kіlkіsna	1	විස්තර සංඛ්යා ලේඛන	be-yak
මධ්‍ය (Me) සහ ප්‍රතිශත (quartiles) අනුපාතය	නිලය	1	විස්තර සංඛ්යා ලේඛන	be-yak
Razrahunok vіdnosnyh අගයන් (P) සහ සාමාන්ය සමාව (m)	නාමික	1	විස්තර සංඛ්යා ලේඛන	be-yak
Shapiro-Vilka නිර්ණායකය	kіlkіsna	1	rozpodіlu විශ්ලේෂණය	be-yak
Kolmogorov-Smirnov නිර්ණායකය	kіlkіsna	1	rozpodіlu විශ්ලේෂණය	be-yak
නිර්ණායක ω 2 Smirnov-Kramer-von Mises	kіlkіsna	1	rozpodіlu විශ්ලේෂණය	be-yak
Kaplan-Meier ක්රමය	be-yaka	1	පැවැත්ම පිළිබඳ විශ්ලේෂණය	be-yak
කොක්ස් වලට සමානුපාතික අවදානම් ආකෘතිය	be-yaka	1	පැවැත්ම පිළිබඳ විශ්ලේෂණය	be-yak

විශිෂ්ට සංඛ්යාලේඛනඥයන්

කාල් පියර්සන් (මාර්තු 27, 1857 - අප්රේල් 27, 1936)

1857 පෙබරවාරි 27 වන දින කාල් පිර්සන් උපත ලැබීය - ශ්රේෂ්ඨ ඉංග්රීසි ගණිතඥයෙක්, සංඛ්යාලේඛනඥයෙක්, ජීව විද්යාඥයෙක් සහ දාර්ශනිකයෙක්; ගණිතමය සංඛ්‍යාලේඛනවල නිර්මාතෘ, ජෛවමිතික විද්‍යාවේ ආරම්භකයින්ගෙන් කෙනෙකි.

වසර 27 ක් ලන්ඩන් විශ්ව විද්‍යාල විද්‍යාලයේ ව්‍යවහාරික ගණිතය පිළිබඳ මහාචාර්ය තනතුරක් දැරූ කාල් පියර්සන් සංඛ්‍යාලේඛන හැදෑරීමට පටන් ගත් අතර එය මූලික විද්‍යාත්මක මෙවලමක් ලෙස භාවිතා කර එය ආරක්ෂාව සඳහා අවශ්‍යතාවය පිළිබඳ විශ්වීයව පිළි නොගත් සිතුවිලි සඳහා ආධාරකයකි. .

සංඛ්‍යාලේඛනවල පිර්සන්ගේ ප්‍රධාන කුසලතාවන්ට, සහසම්බන්ධතා න්‍යායේ පදනම් සංවර්ධනය සහ සලකුණු අනුප්‍රාප්තිය, ආනුභවික ව්‍යාප්තිය විස්තර කිරීම සඳහා “පියර්සන් වක්‍ර” හඳුන්වාදීම සහ විශේෂයෙන් චි-හි වැදගත් නිර්ණායකය එක් කළ හැකිය. හතරැස්, මෙන්ම සංඛ්යාන වගු විශාල සංඛ්යාවක් නැවීම. Pirson zastosovuvav සංඛ්‍යානමය ක්‍රමය සහ විශේෂයෙන් විද්‍යාවේ බොහෝ ක්ෂේත්‍රවල සහසම්බන්ධතා න්‍යාය.

අක්ෂය යෝගයේ එකකි: "නවීන සංඛ්‍යාන ක්‍රම ප්‍රවර්ධනය කිරීමේ පළමු ආධුනිකයාට විද්‍යාව සාමාන්‍ය zneva වලට ප්‍රතිරෝධය දක්වයි. එහෙත්, පැයක් දක්වා ජීවත් වූ ඔවුන්ගෙන් බොහෝ දෙනෙක් එම ක්‍රම දහඩිය දැමීමට සහ zastosovuvaty කිරීමට පටන් ගත්තේ නම්, ඔවුන් දෂ්ට කළහ. දුගඳයි."

මම දැනටමත් 1920 දී. Pirson සටහනක් ලියා ඇති අතර, මෙටා ජෛවමිතික පාසල "සංඛ්‍යාලේඛන ව්‍යවහාරික ගණිතයේ ව්‍යාජ බවට පරිවර්තනය කරයි, zagalnite, ඉවතලන හෝ පැරණි දේශපාලන පාසලේ කාලකණ්ණි ක්‍රමවලට බාධා කරයි. සමාජ සංඛ්යා ලේඛන, සහ, සැණෙකින්, විද්‍යාවේ බැරෑරුම් මනසෙහි ආධුනිකයන් සහ තරඟකරුවන් සඳහා මෙම ක්‍රීඩාව-maydanchik හි සංඛ්‍යාලේඛන නැවත සකස් කරන්න. වෛද්‍ය විද්‍යාව, මානව විද්‍යාව, හිස්කබල විද්‍යාව, මනෝවිද්‍යාව, අපරාධ විද්‍යාව, ජීව විද්‍යාව, සමාජ විද්‍යාව යන ක්ෂේත්‍රවල ඇති අසම්පූර්ණ සහ බොහෝ විට සමාව දීමේ ක්‍රම විවේචනය කිරීම අවශ්‍ය විය. මෙම සටන වසර විස්සක් පමණ පැවති අතර, පසුව බොහෝ පේන කීම ඉතිරි වී ඇති බවට පොහොසත් ලකුණක් දිස් වූ අතර සෑම තැනකම නව ක්‍රම අනුගමනය කරන ලදී.

කාල් පියර්සන් විවිධ රුචිකත්වයන්ගෙන් ආභාෂය ලැබීය: ඔහු හයිඩෙල්බර්ස් හි භෞතික විද්‍යාව හැදෑරීය, ඔහු ආගමේ සමාජ හා ආර්ථික භූමිකාව හැදෑරීය, ඔහු කේම්බ්‍රිජ් සහ ලන්ඩනයේ ජර්මානු ඉතිහාසය සහ සාහිත්‍යය පිළිබඳ දේශන කියෙව්වේය.

කුඩා කාල් පියර්සන් නගරයේ වසර 28 ක් තිස්සේ "කාන්තා ආහාර" පිළිබඳ දේශන කියවා නින්දට වැටී ඇති අතර, 1889 ට පෙර අවදි වී නිදහසේ සිටි පිරිමි හා කාන්තා සමාජය කාන්තාවන් ඇතුළු කාන්තාවන් වෙනුවෙන් පෙනී සිටින සියල්ල නොසැලකිලිමත් ලෙස සාකච්ඡා කළේය.

සමාජය පිහිටුවා ගනු ලැබුවේ ප්‍රධාන වශයෙන් මධ්‍යම පන්තියේ ලිබරල් නියෝජිතයන්, සමාජවාදීන් සහ ස්ත්‍රීවාදීන්ගේ සමාන සංඛ්‍යාවකින් සහ කාන්තාවන්ගෙන් ය.

සමාජය සඳහා සාකච්ඡා විෂය වූයේ පුළුල් පරාසයක පෝෂණයයි: සරාගී vidnosinපුරාණ ග්‍රීක ඇතන්ස් අසල බෞද්ධ කළු නිවාසවල කඳවුරට, ෂටරයේ සිට ගණිකා වෘත්තියේ ගැටළු දක්වා. ඇත්ත වශයෙන්ම, ට්වීට් එකක් දැමීමෙන් "පිරිමි සහ ගැහැණු සමාජය" දිගු කලක් තිස්සේ පිරිමින් සහ කාන්තාවන් අතර අන්‍යෝන්‍ය සබඳතා පිළිබඳ සම්මතයන් මෙන්ම "නිවැරදි" ලිංගිකත්වය පිළිබඳ ප්‍රකාශයන් ස්ථාපිත කර ඇත. වික්ටෝරියානු එංගලන්තයේ යුගයේ, ඔවුන් "පහත්" සහ "ජීවීන්" ලෙස ලිංගිකත්වය වැලඳගත් අතර, රාජ්‍යයේ තත්වය පිළිබඳ රජය නොවන සෑම තැනකම පුළුල් වූ අතර, එවැනි ආහාර පිළිබඳ සාකච්ඡාව සැබවින්ම රැඩිකල් විය.

1898 දී පී. රාජකීය සංගමය විසින් පිර්සන්ට ඩාවින් පදක්කම පිරිනමන ලද අතර, එම සම්මානය “යෞවනයන්ට අවශ්‍ය බව දැක ගත හැකිය” යන ගෞරවයට පාත්‍ර විය.

ෆ්ලෝරන්ස් නයිටිංගේල් (1820 මැයි 12 - 1910 සැප්තැම්බර් 13)

ෆ්ලෝරන්ස් නයිටිංගේල් (1820-1910) යනු දයාවේ සහෝදරියකි, මහා බ්‍රිතාන්‍යයේ ශ්‍රේෂ්ඨ උපස්ථායිකාව, අද අපි ජාත්‍යන්තර හෙද දිනය සමරන උපන්දිනය දින.

වෝන් ෆ්ලෝරන්ස් හි ධනවත් වංශාධිපති පවුලක උපත ලැබීය, දීප්තිමත් ආලෝකයක් ලබා, භාෂා හයක් දැන සිටියේය. ඇගේ තරුණ වියේ සිටම ඇය දයාවේ සහෝදරියක් වීමට සිහින මැව්වාය, 1853 දී ඇය කයිසර්වර්ත්හි පාස්ටර් ෆ්ලෙන්ඩර්ගේ සහෝදරියන්ගේ ප්‍රජාව තුළ සහෝදරියක කැප කිරීමක් ලබා ලන්ඩනයේ වැදගත් කුඩා පෞද්ගලික මත්පැන් බවට පත් විය.

ඒ අතරම, 1854 දී, ක්‍රිමියානු යුද්ධය පැවති සමයේදී, තරුණියන් 38 දෙනෙකුගෙන් ෆ්ලෝරන්ස් එකවරම ක්‍රිමියාවට ලිංගික රෝහල් විනාශ කළේය. තුවාලකරුවන්ගේ නිරීක්ෂණ සංවිධානය කිරීම, ඇය ජීවිතයේ සනීපාරක්ෂාව සහ සනීපාරක්ෂාව පිළිබඳ මූලධර්ම නිරන්තරයෙන් ඉටු කළාය. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, රෝහල්වල මරණ අනුපාතය 42% සිට 2.2% දක්වා අඩු විය, එක් වරකට වඩා අඩුය!

හමුදාවේ වෛද්‍ය සේවය ප්‍රතිසංස්කරණය කිරීම භාරව ඇයව පත් කිරීමෙන් පසු නයිටිංගේල් රෝහල් වාතාශ්‍රය සහ අපජල පද්ධති වලින් සමන්විත බව සාක්ෂාත් කර ගත්තාය. වෛද්‍ය කාර්ය මණ්ඩලය අවශ්‍ය පුහුණුව ලබා ඇත. හමුදා වෛද්‍ය විද්‍යාලයක් සංවිධානය කරන ලද අතර, සොල්දාදුවන් සහ නිලධාරීන් අතර, රෝග වැළැක්වීමේ වැදගත්කම පිළිබඳව රෝස පැහැදිලි කිරීමේ කාර්යයක් සිදු කරන ලදී.

වෛද්‍ය සංඛ්‍යාලේඛනවල ෆ්ලෝරන්ස් නයිටිංගේල්ගේ විශිෂ්ට කුසලතා!

• Її 800-පාර්ශ්වික පොත "බ්‍රිතාන්‍ය හමුදාවේ සෞඛ්‍ය, කාර්යක්ෂමතාව සහ රෝහල් කළමනාකරණයට එන්නත් කරන සාධක පිළිබඳ සටහන්" (1858) බොහෝ බෙදීම්, සංඛ්‍යාලේඛන පැවරීම සහ රූප සටහන් සමඟ රූප සටහන් ඇතුළත් කර ඇත.
• නයිටිංගේල් සංඛ්‍යාලේඛනවල ග්‍රැෆික් රූප භාවිතයේ නවෝත්පාදකයෙකු බවට පත්ව ඇත. වෝන් කව රූප සටහන් වලට දොස් පැවරුවේ ඇය “බියර් පනාව” ලෙස හැඳින්වූ අතර මරණ අනුපාතය විස්තර කිරීමට ගායනා කළාක් මෙනි. හමුදාවේ සෞඛ්‍ය ගැටලු පිළිබඳ කොමිෂන් සභාව ආරම්භ කිරීමට පෙර පොහොසත් її රූප සටහන් ඇතුළත් කර ඇති අතර එම හේතුව නිසා හමුදා වෛද්‍ය විද්‍යාව ප්‍රතිසංස්කරණය කිරීම පිළිබඳව තීරණයක් ගන්නා ලදී.
• රෝහල් කටයුතු පිළිබඳ නවීන තාරකා ආකෘති සඳහා ප්‍රොක්සියක් ලෙස මම රෝහල්වලින් සංඛ්‍යාලේඛන එකතු කිරීම සඳහා පළමු පෝරමය සකස් කළෙමි.

1859 දී පී. බුලා රාජකීය සංඛ්‍යාලේඛන සාමාජිකත්වයේ සාමාජිකයෙකු ලෙස තේරී පත් වූ අතර එම වසරේ ඇමරිකානු සංඛ්‍යාලේඛන සංගමයේ ගෞරවනීය සාමාජිකයෙකු බවට පත්විය.

⠀

ජොහාන් කාල් ෆ්‍රෙඩ්රික් ගවුස් (1777 අප්‍රේල් 30 - 1855 පෙබරවාරි 23)

1777 අප්‍රේල් 30 වන දින ශ්‍රේෂ්ඨ ජර්මානු ගණිතඥයෙක්, යාන්ත්‍රිකයෙක්, භෞතික විද්‍යාඥයෙක්, තාරකා විද්‍යාඥයෙක්, භූ විද්‍යාඥයෙක් සහ සංඛ්‍යාලේඛනඥයෙක් වන ජොහාන් කාල් ෆ්‍රෙඩ්රික් ගවුස් උපත ලැබුවේ බ්‍රවුන්ෂ්වේග් නගරයේ ය.

වින් සැලකෙන්නේ "ගණිත විද්‍යාඥයින්ගේ රජු" ලෙසින්, මෙතෙක් බිහි වූ ශ්‍රේෂ්ඨතම ගණිතඥයෙකු ලෙසයි. ඉංග්‍රීසි රාජකීය සංගමය වන කොප්ලි පදක්කම (1838), ස්වීඩන් (1821) සහ රුසියානු (1824) විද්‍යා ඇකඩමියේ විදේශීය සාමාජිකයෙකි.

පසුගිය වසර තුන තුළ කාල් පියාගේ සමාව නිවැරදි කිරීමට කියවීමට හා ලිවීමට ඉගෙන ගෙන ඇත. පුරාවෘත්තයට අනුව, ගණිතය පිළිබඳ උසස් පාසල් ගුරුවරයෙකු, 1 සිට 100 දක්වා සංඛ්‍යා එකතුව විසඳන ලෙස ඔවුන්ගෙන් ඉල්ලා සිටිමින්, දරුවන් දිගු කලක් වාඩිලා ගැනීමට, ප්‍රතිවිරුද්ධ සංඛ්‍යාවල එකතුවන්ගේ යුගල සමාන බව සලකමින් ජූනියස් ගවුස් : 1 + 100 = 101, 2 + 99 = 101 යන්තම්. ආදිය, සහ mittevo ප්රතිඵලය ගනිමින්: 50 101 \u003d 5050. මහලු වයස දක්වා, Duma හි බොහෝ වැඩ වල ශබ්දය ගණනය කරනු ලැබේ.

සංඛ්යා ලේඛනවල කාල් ගවුස්ගේ ප්රධාන විද්යාත්මක කුසලතා සහ ක්රමය නිර්මාණය කිරීම කුඩාම කොටුඑය ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණයට යටින් පවතී.

එසේම, වාර්තා වන පරිදි ස්වභාව ධර්මයේ ව්‍යාප්තිය සම්පූර්ණ කර ඇති අතර, සාමාන්‍ය නීතිය අනුබෙදී ඇති අතර, එහි ප්‍රස්ථාරය බොහෝ විට Gaussian ලෙස හැඳින්වේ. සාමාන්‍ය ව්‍යාප්තියක් විස්තර කරන ත්‍රි සිග්මා රීතිය (ගවුසියානු රීතිය) පුළුල් ජනප්‍රියත්වයක් ලබා ඇත.

ලෙව් සෙමනොවිච් කමින්ස්කි (1889 - 1962)

මහා අසල පෙරෙමෝගා 75 වන පර්වතයේ Vytchiznyanoi යුද්ධය SRSR හි වෛද්ය හා සනීපාරක්ෂක සංඛ්යාලේඛනවල නිර්මාතෘවරයෙකු වන ආශ්චර්යමත් විද්යාඥයා ගැන අනුමාන කිරීමට සහ කියන්නට මම කැමතියි - ලෙව් සෙමෙනොවිච් කමින්ස්කි (1889-1962).

වින් උපත ලැබුවේ 1889 මැයි 27 වන දින කියෙව් අසල ය. 1918 ලකුණ සමඟ නිම කිරීමෙන් පසු පෙට්‍රොග්‍රෑඩ් විශ්ව විද්‍යාලයේ වෛද්‍ය පීඨය Kaminsky 1919 අප්‍රේල් සිට 1920 අවසානය දක්වා Chervonoy හමුදාවේ ලාවා අසල සිටියේය. Pvdenno-Skhidny පෙරමුණේ ඉවත් කිරීමේ රෝහලේ 136 වන තාරකාවේ ප්‍රධාන වෛද්‍යවරයාගේ ස්ථානය වැළඳ ගැනීමෙන් පසුව.

Z 1922 Pivnichno-Zakhidnoy හි වෛද්ය හා සනීපාරක්ෂක සේවයේ සනීපාරක්ෂක හා වසංගත රෝග අංශයේ ප්රධානියා වූයේ ලෙව් සෙමෙනොවිච් ය. zaliznitsi. පර්වතයේ දී, කමින්ස්කිගේ විද්‍යාත්මක ක්‍රියාකාරකම් ආරම්භ වූයේ මහාචාර්යවරයාගේ සැමරුම යටතේ ය. S.A.Novoselsky. 1756 සිට 1918 දක්වා ලෝකයේ විවිධ හමුදාවන්ගේ යුද්ධවලදී මිනිස් වියදම් පිළිබඳ සංඛ්‍යානමය තොරතුරු ඔවුන්ගේ ඒකාබද්ධ මූලික භාවිතය වන “අතීත යුද්ධවල වියදම් කරන්න” විශ්ලේෂණය කරන ලදී. දුරස්ථ රොබෝවරුන් Kaminsky Bulo razroblen සහ ප්රාථමික නව, වඩා නිවැරදි හමුදා වියදම් වර්ගීකරණය.

මොනොග්‍රැෆ් එකේ" Narodne කනවාසහ මහජන සෞඛ්‍යය "(1929) සෞඛ්‍ය සම්පන්න ජනගහනයට යුද්ධයේ බලපෑම පිළිබඳ සනීපාරක්ෂක හා සනීපාරක්ෂක අංග මෙන්ම එම හමුදාවේ ජනගහනයට යුද්ධයේ පාෂාණවල උපකාර කිරීම සඳහා වෛද්‍ය සංවිධානයේ පෝෂණය විස්තරාත්මකව පරීක්ෂා කරන ලදී.

1935 සිට 1943 දක්වා, SRSR හි මහජන සෞඛ්‍ය කොමසාරිස් කාර්යාලයේ සනීපාරක්ෂක (1942 සිට - වෛද්‍ය) සංඛ්‍යාලේඛන සඳහා රික් ලෙව් සෙමෙනොවිච් ඉතා වගකිව යුතු විය. Zhovtni උපත 1943 දී මහාචාර්ය Kamіnskiy විසින් නම් කරන ලද Viyskovo-වෛද්‍ය ඇකඩමියේ Viyskovo-වෛද්‍ය සංඛ්‍යාලේඛන දෙපාර්තමේන්තුවේ ප්‍රධානියා බවට පත්විය. S.M.Kirova, සහ 1956 සිට ලෙනින්ග්‍රෑඩ් රාජ්‍ය විශ්වවිද්‍යාලයේ සංඛ්‍යාලේඛන හා පෙනුම පිළිබඳ දෙපාර්තමේන්තුවේ මහාචාර්ය තනතුර දැරීය.

ලෙව් සෙමෙනොවිච් සනීපාරක්ෂක හා වෛද්‍ය සංඛ්‍යාලේඛන ප්‍රායෝගිකව ගණනය කිරීමේ ක්‍රම පුළුල් ලෙස ප්‍රවර්ධනය කිරීම වෙනුවෙන් පෙනී සිටියේය. 1959 ආර්. මීට අමතරව, ආරම්භක අත්පොතෙහි කර්තෘත්වය "රසායනාගාර සහ සායනික දත්තවල සංඛ්යානමය සැකසීම: වෛද්යවරයාගේ විද්යාත්මක හා ප්රායෝගික කාර්යයේ සංඛ්යා ලේඛන සංවර්ධනය කිරීම", දිගු කලක් වෛද්ය සංඛ්යා ලේඛනවල හොඳම votchisnyanyh podruchnikov එකක් බවට පත් විය. L.S Kaminsky නායකයා ලෙස පත් කළේය.
“... අපි මෙහි වැදගත් වන අතර, එම නිසා වෛද්‍යවරුන් නිවැරදිව ගන්නේ කෙසේදැයි දැන සිටි අතර, ඔවුන්ට නිවැරදි අංක, පෙළගැස්ම සහ සැකසීම සඳහා උපග්‍රන්ථ තෝරා සම්පූර්ණ කිරීමට හැකි විය.

නිර්ණායක සහ ක්රම

ස්වාධීන රෙදිපිළි සඳහා STUDENT ගේ t-test

Student's t-test යනු Student's rozpodіlі මත පදනම් වූ උපකල්පනවල (සංඛ්‍යානමය පරීක්ෂණ) සංඛ්‍යානමය සත්‍යාපනය සඳහා වූ ක්‍රම කාණ්ඩයක් සඳහා පොදු නමකි. ටී-ටෙස්ට් හි වඩාත් පොදු උච්චාවචනයන් සාම්පල දෙකක මධ්යන්ය අගයන් නැවත ඇගයීම සමඟ සහසම්බන්ධ විය.

Tsey නිර්ණායකය buv විසංයෝජනය විලියම් සිලි ඩර්ගෙසෙට්

2. ශිෂ්‍යයාගේ t-test තවමත් ජයග්‍රාහීද?

ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණය මධ්‍ය අගයන්හි සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම ජය ගනී. ස්වාධීන වරිකෝස් නහර වල විචලනය වන අවස්ථා වලදී (උදාහරණයක් ලෙස, දියවැඩියාව සහ සෞඛ්‍ය සම්පන්න කණ්ඩායම් සඳහා වන රෝග කණ්ඩායම්) සහ ඩිම්බකෝෂ සංකෝචනවල විචලනය වලදී (නිදසුනක් ලෙස, මෙම රෝගීන්ගේ සාමාන්‍ය ස්පන්දන අනුපාතය ගැනීමට පෙර සහ පසු) එය එකතැන පල්විය හැකිය. antiarrhythmic ඖෂධයක්). ඒ සමගම පිරිමි ශිෂ්‍යයාගේ ටී-ටෙස්ට්

3. ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණය පරීක්‍ෂා කළ හැක්කේ කුමන අවස්ථා වලදීද?

ශිෂ්‍යයාගේ t-test මගින් වලංගු කිරීම සඳහා, ප්‍රතිදාන දත්ත සාමාන්‍ය ව්‍යාප්තියට වඩා අඩු වීම අවශ්‍ය වේ. එසේම, සමාන කණ්ඩායම්වල (සමලිංගිකත්වය) විචල්‍යයන්ගේ සමානාත්මතාවයේ (බෙදී ඇති) වැදගත්කම ද හැකි ය. අසමාන විසරණයන් සමඟ, Welch හි වෙනස් කිරීමේ t-පරීක්ෂණය (Welch "s t) භාවිතා වේ.

ලකුණු ලබා ගැනීමේ උප බෙදීම් සාමාන්‍ය ව්‍යාප්තියක් පැවතීම සඳහා, ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණයේ ලකුණු ලබා ගැනීම බහුලව භාවිතා වන ප්‍රතිසම ක්‍රම සහ පරාමිතික නොවන සංඛ්‍යාලේඛන මත පදනම් වේ. U-නිර්ණායකය Mann - Vitni.

4. සිසුන්ගේ t-test ගණනය කරන්නේ කෙසේද?

සාමාන්‍ය අගයන් සමාන කිරීම සඳහා, ශිෂ්‍යයාගේ t-පරීක්‍ෂණය පහත සූත්‍රය අනුව ගණනය කෙරේ:

ද එම් 1- පළමු යුගල විවාහයේ අංක ගණිත මධ්‍යන්‍යය (කණ්ඩායම), M 2- තවත් por_vnyuvanoї විවාහයක (කණ්ඩායම) අංක ගණිත මධ්‍යන්‍යය, m 1- පළමු අංක ගණිත මධ්යන්යයේ මැද සමාව, m2- මැද සමාව තවත් අංක ගණිත මාධ්‍යයකි.

ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණයේ වටිනාකම නිවැරදිව අර්ථකථනය කළ යුතුය. සම කාණ්ඩයේ (n1 සහ n2) රෝගීන් සංඛ්‍යාව දැන ගැනීම අපට අවශ්‍ය වන්නේ කවුරුන්ද යන්නයි. නිදහසේ පියවර ගණන අපි දනිමු fඉදිරියට යන සූත්‍රය පිටුපස:

F \u003d (n 1 + n 2) - 2

එබැවින්, තීරනාත්මක අගය තීරණය කරනු ලබන්නේ ශිෂ්‍යයාගේ t-පරීක්‍ෂණය මගින් අවශ්‍ය වැදගත් මට්ටම සඳහා (උදාහරණයක් ලෙස, p = 0.05) සහ නිදහසේ අංශක ගණන සඳහා ය. fමේසය පිටුපස (පහත දී div).

• රීතියක් ලෙස, ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණයේ වටිනාකම වඩා විශ්වාසදායක හෝ වඩා විවේචනාත්මක ය, මේසය පිටුපසින් සොයාගෙන ඇත, සැසඳිය හැකි අගයන් අතර ඇති වෙනස්කම්වල සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම පිළිබඳව robimo visnovo.
• ශිෂ්‍යයාගේ t-පරීක්‍ෂණයේ අගය වගු අගයට වඩා අඩු වුවද, එයින් අදහස් වන්නේ අගයන්හි වෙනස්කම් සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් නොවන බවයි.

නව ඖෂධ කෙල වල සඵලතාවය පරීක්ෂා කිරීම සඳහා රක්තහීනතාවයෙන් පෙළෙන රෝගීන් කණ්ඩායම් දෙකක් තෝරා ගන්නා ලදී. පළමු රෝගීන් කණ්ඩායම තුළ, නව ඖෂධයක් කාල පරිච්ඡේද දෙකක් සඳහා ගන්නා ලද අතර, අනෙක් කණ්ඩායම තුළ, ප්ලේසෙබෝ ලබා ගන්නා ලදී. ඉන් පසුව, පර්යන්ත රුධිරයේ හීමොග්ලොබින් වල ශක්යතාව සිදු කරන ලදී. පළමු කාණ්ඩයේ සාමාන්‍ය හිමොග්ලොබින් මට්ටම 115.4±1.2 g/l වූ අතර අනෙක් කාණ්ඩයේ එය 103.7±2.3 g/l විය (මෙම දත්ත M±m ආකෘතියෙන් ඉදිරිපත් කෙරේ); එකක් සඳහා, පළමු කණ්ඩායමේ සංඛ්යාව 34 ක් වූ අතර, අනෙක් - රෝගීන් 40 ක්. සොයාගැනීම් ඉවත් කිරීමේ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම සහ නව සේලයින් සැකසීමේ සඵලතාවය පිළිබඳව උඩු රැවුලින් පර්යේෂණ කිරීම අවශ්‍ය වේ.

විසඳුමක්:ජයග්‍රහණවල වැදගත්කම තක්සේරු කිරීම සඳහා, සාමාන්‍ය අගයන්හි වෙනසක් ලෙස ගණනය කරනු ලබන ශිෂ්‍යයාගේ t-පරීක්‍ෂණය වර්ග සමාවේ එකතුවෙන් බෙදනු ලැබේ:

විශ්ලේෂණය වැඩිවීමෙන් පසුව, t-test හි අගය 4.51 ට සමාන වේ. නිදහසේ පියවර ගණන දන්නා (34 + 40) - 2 = 72. ශිෂ්‍යයාගේ t-test 4.51 හි අගය p = 0.05 හි තීරණාත්මක අගයට සමාන වේ, එය වගුව වෙත පවරා ඇත: 1.993. එබැවින්, නිර්ණායකයේ අගය විවේචනාත්මක අගයට වඩා වැඩි බැවින්, robimo visnovki සැලකිය යුතු, ආරක්ෂා කරන, සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් (වැදගත් මට්ටම වේ<0,05).

පක්ෂ ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණය

යුගලනය කරන ලද ශිෂ්‍යයාගේ t-පරීක්‍ෂණය ශිෂ්‍ය ක්‍රමයේ වෙනස් කිරීම් වලින් එකකි, එය යුගල කරන ලද (පුනරාවර්තන) පරීක්ෂණවල සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම තීරණය කිරීම සඳහා භාවිතා කරන ලදී.

1. t-test ඉතිහාසය

t-පරීක්ෂණය William Holdset විසිනිගිනස් සමාගමේ බියර් වල ගුණාත්මකභාවය තක්සේරු කිරීම සඳහා. වාණිජ රහස් හෙළි නොකිරීම පිළිබඳව සමාගම ඉදිරිපිට zv'azku z goiter හි, Derzhset ගේ ලිපිය 1908 දී "Biometrics" සඟරාවේ "ශිෂ්‍ය" (ශිෂ්‍ය) යන අන්වර්ථ නාමයෙන් පළ විය.

2. පිරිමි ශිෂ්‍යයාගේ ටී-ටෙස්ට් තවමත් ජයග්‍රාහීද?

යුගල කරන ලද ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණය පල් (යුගලිත) කම්පන දෙකක් සම කිරීම සඳහා පරීක්‍ෂා කෙරේ. පහත වැටීම් vimiryuvannya, vikonanі රෝගීන් තමන් නිහඬව, නමුත් වෙනස් පැය, උදාහරණයක් ලෙස, antihypertensive ඖෂධ ගැනීමට පෙර සහ පසු අධි රුධිර පීඩනය සඳහා රෝග සඳහා ධමනි පීඩනය. ශුන්‍ය උපකල්පනය යනු සමාන කම්පන අතර සංඛ්‍යානමය වශයෙන් සැලකිය යුතු අනන්‍යතා පැවතීම ගැන කථා කිරීමයි, විකල්පය වන්නේ සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් අනන්‍යතා පැවතීමයි.

3. පිරිමි ශිෂ්‍යයාගේ ටී-ටෙස්ට් ලකුණු කළ හැක්කේ කුමන අවස්ථා වලදීද?

ප්‍රධාන මානසික සාධකය වන්නේ කම්පන වල පල්වීමයි, එවිට රෝගීන් තුළම එක් පරාමිතියක නැවත නැවත මිය යන රෝගීන්ගෙන් අගයන් ඉවත් කළ හැකිය.

ස්වාධීන කම්පන සමාන කිරීම සඳහා, ද්විත්ව ටී නිර්ණායකය සඳහා, සාමාන්ය දත්ත කුඩා වීම අවශ්ය වේ. මිල ගණන් අවතක්සේරු කිරීමේදී, වැනි පරාමිතික නොවන සංඛ්යාලේඛන ක්රම භාවිතා කරන්න සංඥා G-පරීක්ෂණයහෝ විල්කොක්සන් සඳහා ටී-පරීක්ෂණය.

යුගල සමාන නම් පිරිමි ළමයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණය අඩුවෙන් ජයග්‍රහණය කළ හැකිය. රීතියක් ලෙස, එය තුනක් සහ නැවත නැවතත් vimiriv, ඊළඟ ජයග්රහණය සමාන කිරීම අවශ්ය වේ පුනරාවර්තන පරීක්ෂණ සඳහා විචලනය (ANOVA) එක්-මාර්ග විශ්ලේෂණය.

4. පිරිමි ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණය විසඳන්නේ කෙසේද?

තරුණ ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණය පහත සූත්‍රය අනුව ගණනය කෙරේ:

ද එම් ඩී- ඇඟවීම්වල වෙනසෙහි අංක ගණිත මධ්යන්යය, එදින දක්වා මරණ, σd- ඇඟවීම්වල මධ්යන්ය චතුරස්රාකාර වෙනස, n- පසු විපරම් ගණන.

5. ශිෂ්‍යයාගේ t-test අගය අර්ථ නිරූපණය කරන්නේ කෙසේද?

යුගල කළ ශිෂ්‍යයාගේ t-පරීක්‍ෂණයේ අඩු කළ අගය අර්ථ නිරූපණය කිරීම නොගැලපෙන ජනගහනය සඳහා t-පරීක්‍ෂණය ඇස්තමේන්තු කිරීම හා සමාන නොවේ. Nasampered, නිදහසේ පියවර ගණන දැන ගැනීම අවශ්ය වේ fඉදිරියට යන සූත්‍රය පිටුපස:

F = n - 1

එසේ නම්, තීරනාත්මක අගය තීරණය කරනු ලබන්නේ ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණය මගින් අවශ්‍ය වැදගත් මට්ටම සඳහා (උදාහරණයක් ලෙස, p<0,05) и при данном числе степеней свободы fමේසය පිටුපස (පහත දී div).

නිර්ණායකයේ වටිනාකමට වඩා තීරණාත්මක විය හැකිය:

• යුගලනය කරන ලද ශිෂ්‍යයාගේ t-පරීක්‍ෂණයේ අගය වඩා විශ්වාසදායක හෝ වඩා විවේචනාත්මක නම්, මේසය පිටුපසින් සොයාගත හැකි නම්, සැසඳිය හැකි අගයන් අතර ඇති වෙනස්කම්වල සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම ගැන robimo visnovo.
• යුගල කළ ශිෂ්‍යයාගේ t-පරීක්‍ෂණයේ අගය වගු අගයට වඩා අඩු වුවද, එයින් අදහස් වන්නේ අගයන්හි වෙනස්කම් සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් නොවන බවයි.

6. ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණය අධ්‍යයනයට අදාළ වේ

නව හයිපොග්ලයිසමික් ​​​​ක්‍රමයේ කාර්යක්ෂමතාවය තක්සේරු කිරීම සඳහා, අපි drug ෂධය ගැනීමට පෙර දියවැඩියාවෙන් පෙළෙන රෝගීන්ගේ රුධිරයේ ග්ලූකෝස් මට්ටම පිළිබඳ පරීක්ෂණයක් පැවැත්වුවා. ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, පහත දත්ත ලබා ගන්නා ලදී:

විසඳුමක්:

1. සමේ ඔට්ටු ඇල්ලීමේ අගයෙහි වෙනස නිර්ණය කිරීම (d):

රෝගියා එන්	රුධිර ග්ලූකෝස් මට්ටම, mmol / l		විචල්‍ය අගය (d)
	ඖෂධ ගැනීමට පෙර	ඖෂධ ගැනීමෙන් පසු
1	9.6	5.7	3.9
2	8.1	5.4	2.7
3	8.8	6.4	2.4
4	7.9	5.5	2.4
5	9.2	5.3	3.9
6	8.0	5.2	2.8
7	8.4	5.1	3.3
8	10.1	6.9	3.2
9	7.8	7.5	2.3
10	8.1	5.0	3.1

2. සූත්‍රයේ වෙනසෙහි අංක ගණිත මධ්‍යන්‍යය අපි දනිමු:

3. සූත්‍රයට අනුව මධ්‍යන්‍ය වෙනසෙහි මධ්‍ය චතුරස්‍ර වෙනස අපි දනිමු:

4. Razrahuemo පිරිමි ශිෂ්‍ය ටී-පරීක්‍ෂණය:

5. වගු අගයන්ගෙන් ශිෂ්‍යයාගේ t-test අගය 8.6 සමානව අඩු කරන්න, උදාහරණයක් ලෙස, නිදහස පියවර ගණන f 10 - 1 = 9 සහ සමාන වැදගත්කම p = 0.05 2.262 බවට පත් වේ. අගය විවේචනාත්මක එකට වඩා වැඩි බැවින්, නව ඖෂධයක් ගැනීමට පෙර සහ පසු රුධිරයේ සංඛ්යානමය වශයෙන් සැලකිය යුතු මට්ටමේ ග්ලූකෝස් පවතින බව සැලකිල්ලට ගැනීම වැදගත්ය.

ශිෂ්‍ය ටී-පරීක්‍ෂණය සඳහා තීරණාත්මක අගයන් වගුව පෙන්වන්න

MANN-WHITNEY U-TEST

Mann-Whitney U-test යනු පරාමිතික නොවන සංඛ්‍යානමය පරීක්ෂණයක් වන අතර එය සමාන ලකුණු, win-win සඳහා ස්වාධීන තේරීම් දෙකක් සම කිරීම සඳහා ජයග්‍රහණය කරයි. විචල්‍ය පේළි දෙකක් අතර ඡේදනය වන කුඩා කලාප අගයක් ලබා ගත යුතුද යන්න පිළිබඳ පත්කිරීමේ පදනමේ ක්‍රමය (පළමු තේරීමේ පරාමිතියේ අගය ඊළඟට ශ්‍රේණිගත කිරීම සහ අනෙක් තේරීමේදී සමාන වේ). නිර්ණායකයේ අගය කුඩා වන තරමට වඩා හොඳය, තේරීම්වල පරාමිතියේ අගයන් අතර වෙනස වලංගු වේ.

1. U නිර්ණායක සංවර්ධනය පිළිබඳ ඉතිහාසය

කම්පන යන්ත්‍ර අතර වෙනස්කම් හෙළිදරව් කිරීමේ ඩෙන්මාර්ක ක්‍රමය 1945 දී ඇමරිකානු රසායනඥයෙකු සහ සංඛ්‍යාලේඛනඥයෙකු විසින් යෝජනා කරන ලදී. ෆ්රෑන්ක් විල්කොක්සන්.
1947 දී roci vin buv විසින් ගණිතඥයින් විසින් පරිවර්තනයන් සහ දිගු කිරීම් සාරාංශ කළේය. එච්.බී. මෑන්(H.B. Mann) ta ආචාර්ය. Vіtnі(ඩී.ආර්. විට්නි), අද හඳුන්වනු ලබන අයගේ නම් සඳහා.

2. Mann-Whitney U-test යනු කුමක් සඳහාද?

Mann-Whitney හි U-නිර්ණායකය ස්වාධීන ඡන්ද දෙකක් අතර වෙනස සැලකිය යුතු ලකුණක් ද යන්නට සමාන අගයක් සඳහා ජයග්‍රාහී වේ.

3. Mann-Whitney U-test සඳහා භාවිතා කළ හැකි ප්‍රභේද මොනවාද?

Mann-Whitney U-test යනු පරාමිතික නොවන පරීක්ෂණයකි සිසුන්ගේ ටී-පරීක්ෂණය

U-නිර්ණායකය කුඩා කම්පන සමාන කිරීම සඳහා සුදුසු වේ: සමේ කම්පන වලට අවම වශයෙන් ලකුණු 3 ක් වත් තිබිය හැක. එක් තේරීමක අගයන් 2 ක් තිබූ අතර අනෙක් මැයි මාසයේදී පහකට නොඅඩු විය.

zastosuvannia U-නිර්ණායකය Mann-Whitney є vіdsutnіst සඳහා Umovoy porіvnyuvanih කණ්ඩායම් znachenie සංඥා zbіgayutsya (ඔබේ අංක - raznі) හෝ ඊටත් වඩා කුඩා එවැනි zbіgіv සංඛ්යාව.

කණ්ඩායම් තුනක් සහ ඊට වැඩි ගණනක් ගැලපීම සඳහා Mann-Whitney U-නිර්ණායකයේ ප්‍රතිසමයක් Kruskal-Wallis පරීක්ෂණය.

4. Mann-Whitney U-test ගණනය කරන්නේ කෙසේද?

යුගල කම්පන දෙකේම තොගයක් එකතු වේ තනි ශ්රේණිගත කිරීමේ පේළිය, යම් ආකාරයකින්, වැඩිවන ලකුණු කිරීමේ පියවර පිටුපස තනිකම තබා අඩු ශ්‍රේණියක අඩු අගයක් ලබා දීම.විවිධ සමාන අගයන්හිදී, ඔවුන්ගෙන් සම කිහිපයක සලකුණු අනුක්‍රමික අගයන්හි අංක ගණිත මධ්‍යන්‍යය වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ. තරාතිරම්වල.

උදාහරණයක් ලෙස, තනි ශ්‍රේණිගත පේළියක 2 සහ 3 ස්ථාන (ශ්‍රේණිගත කිරීම) yak යන කේවල දෙකට සමාන අගයක් තිබිය හැක. එසේම, ඔවුන්ගේ සම (3 + 2) / 2 = 2.5 සමාන වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ.

නැමුණු තනි ශ්‍රේණිගත පේළියේ නිලයට සමාන ශ්‍රේණි ගණනාවක් ඇත:

N = n 1 + n 2

de n 1 - පළමු තේරීමේ ඇති මූලද්‍රව්‍ය ගණන, සහ n 2 - අනෙක් තේරීමේ ඇති මූලද්‍රව්‍ය ගණන.

අපි නැවතත් දෙකකින් තනි ශ්‍රේණිගත කිරීමේ පේළියක් ලබා දුන්නෙමු, ඒවා පළමුවෙන් එකක් සහ අනෙක් තේරීම් එකතු කර, සම ඒකකය සඳහා ශ්‍රේණිගත කිරීම්වල වටිනාකම මතක තබා ගන්න. Pіdrakhovuєmo okremo ශ්‍රේණිවල එකතුව, sho පළමු තේරීමේ මූලද්‍රව්‍යවලින් කොටසක් අතහැර දැමූ අතර okremo - අනෙක් තේරීමේ මූලද්‍රව්‍යවල කොටසකි. ශ්‍රේණිගත ඓක්‍ය දෙකෙන් (T x) ශ්‍රේෂ්ඨතම අගය n x මූලද්‍රව්‍ය තේරීම බව පෙන්වයි.

Nareshti, සූත්‍රය සඳහා Mann-Whitney U-නිර්ණායකයේ වටිනාකම අපි දනිමු:

5. Mann-Whitney U-test හි වටිනාකම අර්ථකථනය කරන්නේ කෙසේද?

U-නිර්ණායකයේ අගය අඩු කිරීම සමාන සාම්පල ගණන සඳහන් කිරීමේදී U හි විවේචනාත්මක අගයන් සමඟ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කමේ ප්‍රතිලෝම මට්ටම (p=0.05 හෝ p=0.01) සඳහා වගුවට සමාන වේ:

• U හි අගය ගන්නේ කෙසේද? අඩුවගු abo එකඑසේ නම්, විශ්ලේෂණය කරන ලද සාම්පලවල සමාන සංඥා අතර වෙනස්කම්වල සංඛ්යානමය වැදගත්කම හඳුනාගෙන ඇත (විකල්ප උපකල්පනයක් පිළිගනු ලැබේ). මෙම කාරණය සඳහා අධිකාරියේ විශ්වසනීයත්වය, U හි වටිනාකමට වඩා අඩුය.
• U හි අගය ගන්නේ කෙසේද? තවවගුව අනුව, ශුන්‍ය කල්පිතය පිළිගනු ලැබේ.

Mann-Whitney U-test සඳහා තීරණාත්මක අගයන් වගුව p=0.05 හිදී පෙන්වන්න

විල්කොක්සන් නිර්ණායකය

Viborovy vibery සඳහා Criteriy Vіlkokson (T-Criteri Vіlkoxon, Criteri Vіlkoxon, Criteriy Rangiv Vіlkoxon, Criteri Sumi Rangiv Vіlkoxon) - පරාමිතික නොවන සංඛ්‍යානමය නිර්ණායක දෙකකි.

ක්‍රමයේ සාරය නම් හානියේ ප්‍රකාශනයේ නිරපේක්ෂ අගයන් සෘජුවම තීරණය වේ. කුමන අනුපිළිවෙල සඳහා, හානියේ සියලුම නිරපේක්ෂ අගයන් ශ්‍රේණිගත කර ඇති අතර, පසුව ශ්‍රේණිගත කිරීම් යටපත් කරනු ලැබේ. එම චි іnshiy Bіk vydbuvayutsya vipadkovo විනාශය නම්, ඔවුන්ගේ නිලයන් එකතුව ආසන්න වශයෙන් සමාන vyyavlyaetsya. එක් දිශාවකට විනාශයේ තීව්‍රතාවය වැඩි නම්, ප්‍රගුණනය වන කලාපයේ විනාශයේ නිරපේක්ෂ අගයන්හි ශ්‍රේණිවල එකතුව සැලකිය යුතු ලෙස අඩු වනු ඇත, ප්‍රතිලෝම වෙනස්වීම් වලදී අඩු විය හැකිය.

1. කම්පන යෙදීම සඳහා විල්කොක්සන් නිර්ණායකයේ වර්ධනයේ ඉතිහාසය

1945 දී ඇමරිකානු සංඛ්‍යාලේඛනඥයෙකු සහ රසායන විද්‍යාඥයෙකු වන ෆ්‍රෑන්ක් විල්කොක්සන් (1892-1965) විසින් උසස් ප්‍රස්තුත පරීක්ෂාව. එම විද්‍යාත්මක රොබෝවරයා තුළම, කතුවරයා තවත් එක් නිර්ණායකයක් විස්තර කළේය, එය විවිධ සමාන ස්වාධීන කම්පනවල එකතැන පල් වේ.

2. විල්කොක්සන් පරීක්ෂණය කුමක් සඳහාද?

Wilcoxon t-නිර්ණායකය ජයග්‍රහණ පේළි දෙකක් අතර vіdmіnnosti ඇගයීම සඳහා ජයග්‍රාහී වේ, vikonnіh එකක් සඳහා සහ ієї w nієї і ієї w sukupnostі doslіdzhuvanih w sukupnostі doslіdzhuvanih විවිධ පැය වලදී. ගොඩනැගිල්ලේ ඩෙන්මාර්ක පරීක්ෂණය මඟින් වෙනස්කම්වල සෘජු බව සහ ප්‍රකාශනය හෙළි වේ - දර්ශක එක් සරල රේඛාවකින් වඩාත් කැඩී ඇති අතර අනෙක් පැත්තෙන් අඩු වන්නේ එබැවිනි.

තත්ත්වය පිළිබඳ සම්භාව්ය බට්, මෙම නඩුවේ විවාහ පෙනුම සඳහා විල්කොක්සන් කිරීමට T-නිර්ණායකය එකතැන පල්වීමට හැකි, є dosledzhennya "පෙර-පසු", ප්රීති ඝෝෂාව එම දිනය දක්වා ප්රදර්ශනය නිවැරදි නම්. නිදසුනක් වශයෙන්, අධි රුධිර පීඩන චිකිත්සාවෙහි ඵලදායීතාවයට අනුව, ධමනි පීඩනය ඖෂධයට පෙර සහ පසු මත රඳා පවතී.

3. එම විනිමය අනුපාතය Wilcoxon T-test සමඟ සෝදන්න

1. විල්කොක්සන් නිර්ණායකය පරාමිතික නොවන නිර්ණායකයකි යුගල කළ ශිෂ්‍ය ටී-පරීක්‍ෂණයසාමාන්ය rozpodіlu porіvnyuvanih suupnosti වල පැහැදිලි බව බලපාන්නේ නැත.
2. හොඳම Wilcoxon T-test සමඟ පසු විපරම් ගණන 5 ට නොඅඩු විය හැක.
3. බාධාවකින් තොරව kilkisnіy වලදී (ධමනි පීඩනය, හෘද ස්පන්දන වේගය, රුධිරයේ මිලි ලීටර් 1 ක ලියුකෝසයිට් ගණන) සහ සාමාන්‍ය පරිමාණයෙන් (බෝල ගණන, අසනීපයේ බරපතලකම, උපාධිය) මරණයේ ලකුණක් ලෙස ලකුණ තක්සේරු කළ හැකිය. ක්ෂුද්ර ජීවීන් විසින් දූෂණය වීම).
4. මෙම නිර්ණායකය විමිරියුවාන් පේළි දෙකක් සමකරන කාලවලදී අඩුවෙන් ජය ගනී. විවාහයන් තුනක් සහ තවත් සිදුවීම් ගැලපීම සඳහා විල්කොක්සන්ගේ T-පරීක්‍ෂණයේ ප්‍රතිසමයක් є ෆ්‍රිඩ්මන්ගේ නිර්ණායකය.

4. Vibes යෙදීම සඳහා Wilcoxon T-test සංවර්ධනය කරන්නේ කෙසේද?

1. සම රැකවරණයේ තරුණ පිරිමින්ගේ මරණවල අගයන් අතර වෙනස ගණනය කරන්න. ශුන්‍ය විනාශය ආරක්ෂිත නොවේ.
2. සැලකිය යුතු ලෙස, එය වෙනස් නම්, එය සාමාන්ය වේ, එය සංඛ්යාතය සඳහා දර්ශකය සෘජුව වෙනස් කිරීම වැදගත් වේ.
3. යුගලවල වෙනස්කම් ඒවායේ නිරපේක්ෂ අගයන් (එනම්, ලකුණ වැඩි දියුණු කිරීමකින් තොරව) වර්ධන අනුපිළිවෙල අනුව ශ්‍රේණිගත කරන්න. සිල්ලර වෙළඳාමේ කුඩාම නිරපේක්ෂ අගයට අඩු ශ්‍රේණියක් පවරා ඇත.
4. අසාමාන්‍ය ශබ්ද ලබා දෙන ශ්‍රේණිවල Razrahuvat එකතුව.

මෙම අනුපිළිවෙලෙහි, කම්පන ගැටගැසීම සඳහා විල්කොක්සන්ගේ T-නිර්ණායකය පහත සූත්‍රය සඳහා පිරිනමනු ලැබේ:

de ΣRr - දර්ශකයේ විෂම වෙනස්කම් වලට ගැලපෙන ශ්‍රේණිවල එකතුව.

5. විල්කොක්සන් පරීක්ෂණයේ වටිනාකම අර්ථකථනය කරන්නේ කෙසේද?

විල්කොක්සන් ටී-පරීක්‍ෂණයේ අගය සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම අඩු කිරීම සඳහා වගුවට අනුව තීරණාත්මක අගයට සමාන වේ ( p=0.05හෝ p=0.01) දී ඇති තේරීම් ගණනාවක් සමඟ n:

• Yakshcho rozrahunkove (ආනුභවික) අගය Temp. වගු T cr ට වඩා අඩුය. හෝ එක් යූමා, එවිට සාමාන්ය පොතෙහි දර්ශකයෙහි වෙනසෙහි සංඛ්යානමය වැදගත්කම හඳුනාගෙන ඇත (විකල්ප කල්පිතයක් පිළිගනු ලැබේ). ටී ට වඩා අඩු වැදගත්කමක් ඇති මෙම කාරණය හඳුනාගැනීමේ විශ්වසනීයත්වය.
• Yakscho Temp. තවත් T cr. , දර්ශක වෙනසෙහි සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම පැවතීම පිළිබඳව ශුන්‍ය කල්පිතය පිළිගනු ලැබේ

Vibes ගැටගැසීම සඳහා Wilkokson ගේ නිර්ණායකයට අනුව Rozrahunka වෙත බට්

ඖෂධ සමාගමක් ස්ටෙරොයිඩ් නොවන ප්‍රති-ගිනි අවුලුවන ඖෂධ සමූහයෙන් නව ඖෂධයක් පසු විපරම් කරමින් සිටී. මේ සඳහා, ස්වේච්ඡා සේවකයන් 10 දෙනෙකුගෙන් යුත් කණ්ඩායමක් තෝරාගෙන ඇති අතර, ඔවුන් හයිපර්තර්මියාව සමඟ GRVI වලින් පීඩා විඳිති. නව ඖෂධයක් ලබා ගැනීමෙන් විනාඩි 30 කට පසු ඔවුන්ගේ ශරීර උෂ්ණත්වය ඒ දක්වා වැඩි විය. ඖෂධ ගැනීමෙන් පසු ශරීර උෂ්ණත්වය අඩුවීමේ වැදගත්කම ගැන visnovkas මතු කිරීම අවශ්ය වේ.

1. බාහිර දත්ත පහත වගු වල සකසා ඇත:
2. Wilcoxon T-test විශ්ලේෂණය සඳහා, පිරිමි දර්ශකවල වෙනස ඔවුන්ගේ නිරපේක්ෂ අගයන්ට සමානුපාතික වන බව ඇස්තමේන්තු කර ඇත. කළු අකුරුවලින් පෙනෙන පරස්පර ශ්‍රේණි සමඟ:

   එන්	prizvische	ඖෂධ ගැනීමට පෙර ශරීරය	ඖෂධ ගැනීමෙන් පසු t tіla	සංදර්ශක වෙනස, d	|d|	ශ්රේණිගත කරන්න
   1.	ඉවානොව්	39.0	37.6	-1.4	1.4	7
   2.	පෙට්රොව්	39.5	38.7	-0.8	0.8	5
   3.	සිඩෝරිව්	38.6	38.7	0.1	0.1	1.5
   4.	පොපොව්	39.1	38.5	-0.6	0.6	4
   5.	මයිකොලයිව්	40.1	38.6	-1.5	1.5	8
   6.	කොස්ලිව්	39.3	37.5	-1.8	1.8	9
   7.	Ignatiev	38.9	38.8	-0.1	0.1	1.5
   8.	සෙමෙනොව්	39.2	38.0	-1.2	1.2	6
   9.	එගෝරොව්	39.8	39.8	0	—	—
   10.	ඇලෙක්සෙව්	38.8	39.3	0.5	0.5	3

   යක් මි බචිමෝ, සාමාන්ය හානියඇඟවීම් - 10 වන අඩුවීම, 10 න් 7 උච්චාවචනයන් තුළ පවරා ඇත එක් උච්චාවචනයක (රෝගියා Egorov දී) - මත්ද්රව්ය ගැනීමෙන් පසු උෂ්ණත්වය වෙනස් නොවේ, මෙම උච්චාවචනය තවදුරටත් විශ්ලේෂණය කිරීමේදී vikoristovuvavsya නැත. අවස්ථා දෙකකදී (රෝගීන් Sidorov සහ Alekseeva) එය පෙන්වා ඇත අසාමාන්ය විනාශය b_k ඉහළ යාමේදී උෂ්ණත්වය. අසාමාන්‍ය හානියට ගැලපෙන ශ්‍රේණි 1.5 සහ 3 දක්වා වේ.
3. විල්කොක්සන් ටී-පරීක්‍ෂණය භාවිතා කළ හැකිය, එය වඩාත් උසස් ශ්‍රේණිවල එකතුවක් වන අතර එය දර්ශකයේ අසාමාන්‍ය පිරිහීමක් පෙන්නුම් කරයි:

   T = ΣRr = 3 + 1.5 = 4.5

4. Porivnyuemo T emp. h T cr. , Scho සමාන වැදගත්කමක් ඇති p = 0.05 සහ n = 9 8 ට වඩා වැඩි ය. එසේම, T emp.
5. Robimo visnovok: නව ඖෂධයක් ගැනීම හේතුවෙන් GRVI රෝගීන්ගේ ශරීර උෂ්ණත්වය අඩු වීම є සංඛ්යානමය වශයෙන් වැදගත් වේ (p<0.05).

Wilcoxon T-test සඳහා තීරණාත්මක අගයන් වගුව පෙන්වන්න

PIRSON'S XI-චතුරශ්‍රය පරීක්ෂණය

Kriterіy 2 Pіrsona χ - nonparametric ක්රමය තානාපති මට්ටමින් yaky dozvolyaє otsіniti znachuschіst vіdmіnnostey mіzh factically (viyavlenoyu දී rezultatі doslіdzhennya) kіlkіstyu rezultatіv abo yakіsnih ලක්ෂණ vibіrki scho potraplyayut දී චර්ම kategorіyu, spravedlivostі ශූන්ය කල්පිතය දී theoreticity kіlkіstyu, යැක් mozhna ochіkuvati ගෘප් scho vivchayutsya බව. සරල ආකාරයකින්, ක්‍රමය මඟින් දෘශ්‍ය දර්ශක දෙකක හෝ වැඩි ගණනක (සංඛ්‍යාත, සංඛ්‍යාත) සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම තක්සේරු කිරීමට ඉඩ ලබා දේ.

1. නිර්ණායකයේ වර්ධනයේ ඉතිහාසය χ 2

1900 ඉංග්‍රීසි ගණිතඥයින්, සංඛ්‍යාලේඛනඥයින්, ජීව විද්‍යාඥයින් සහ දාර්ශනිකයන්, ගණිතමය සංඛ්‍යාලේඛනවල නිර්මාතෘ සහ ජෛවමිතික විද්‍යාවේ ආරම්භකයින්ගෙන් කෙනෙකු විසින් බෙදීමේ සහ යෝජනා කිරීමේ සාර්ථකත්වයේ වගුව විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා නිර්ණායක хі-චතුරස්‍රය කාල් පියර්සන්(1857-1936).

2. පියර්සන්ගේ නිර්ණායක 2 කුමක් සඳහාද?

විශ්ලේෂණය සඳහා නිර්ණායක хі-චතුරශ්රය භාවිතා කළ හැක සාර්ථක වගුවඅවදානම් සාධකයක් තිබීම මගින් පහත වැටීමක ප්‍රතිඵල සංඛ්‍යාතය මැනිය හැකි ආකාරය උදාහරණයක් ලෙස, සාර්ථකත්වයේ ප්‍රස්ථාරයක් මේ ආකාරයෙන් පෙනේ:

	සති අන්ත සහ (1)	පිටතට යාමට මාර්ගයක් නැත (0)	උස්යෝගෝ
රිසිකු චින්නික් є (1)	ඒ	බී	A+B
Chinnik riziku vіdsutnіy (0)	සී	ඩී	C+D
උස්යෝගෝ	A+C	B+D	A+B+C+D

සෑම දිනකම එවැනි වගුවක් පුරවන්නේ කෙසේද? අපි පොඩි උදාහරණයක් බලමු.

අධි රුධිර පීඩනය වර්ධනය වීමේ අවදානම මත කුකුල් මස් doslidzhennya මුදල් සම්භාරයක් වියදම් සිදු කිරීමට. මෙම බුලෝ සඳහා, උපාධිධාරී කණ්ඩායම් දෙකක් තෝරා ගන්නා ලදී - පළමු එකට ලකුණු 70 ක් ඉහළ ගියේය, එබැවින් ඔවුන් අද සිගරට් පැකට්ටුවකට නොඅඩු 1 කට නොඅඩු සිගරට් බොන අතර මිතුරෙකුට එකම වයසේ නොවන 80 ක් ඇත. පළමු කණ්ඩායම තුළ, නඩු 40 ක් ධමනි ඇඹරීම පෙන්නුම් කරයි. තවත් අවස්ථාවක, 32 අවස්ථා වලදී ධමනි අධි රුධිර පීඩනය සැක කරන ලදී. පෙනෙන විදිහට, kurtsіv කණ්ඩායමේ සාමාන්ය ධමනි පීඩනය 30 අවස්ථා (70 - 40 = 30) සහ kurtsіv නොවන කණ්ඩායමේ - 48 (80 - 32 = 48).

සාර්ථකත්වයේ chotiripole වගුව සමඟ දත්ත පුරවමු:

හම් සංයෝජන පිළිබඳ otrimaniy වගුවේ, dosledzhuvanihs ගී කන්ඩායම් පේළියක්. Stovptsі - ධමනි අධි රුධිර පීඩනය සහ සාමාන්ය ධමනි පීඩනය හේතුවෙන් රෝග ලක්ෂණ සංඛ්යාව පෙන්වන්න.

Zavdannya, doslidnik පෙර තැබිය යුතු ආකාරය: curts සහ නොවන curts මධ්යයේ ධමනි පීඩනය සමඟ osib සංඛ්යාතය අතර සංඛ්යානමය වශයෙන් සැලකිය යුතු වෙනස්කම් මොනවාද? පියර්සන්ගේ චි-චතුරශ්‍රයේ නිර්ණායකය ඉහළ නැංවීමෙන් සහ තීරනාත්මක එක සමඟ සිදු වූ අගය සකස් කිරීමෙන් දාමය මත නිවැරදි කළ හැකිය.

1. Por_vnyanі pokaznіnі povinnі buti vymіryаnі නාමික පරිමාණයෙන් (උදාහරණයක් ලෙස, රෝගියෙකු වීමට - පුද්ගලයෙකු හෝ කාන්තාවක්) හෝ පිළිවෙලට (උදාහරණයක් ලෙස, 0 සිට 3 දක්වා අගයක් ගන්නා ධමනි අධි රුධිර පීඩනයේ උපාධිය).
2. ඩෙන්මාර්ක ක්‍රමය මඟින් වගු කිහිපයක් පමණක් නොව විශ්ලේෂණය කිරීමට ඉඩ සලසයි, සාධකය සහ ප්‍රති result ලය ද්විමය වෙනස්කම් නම්, තිබිය හැකි අගයන් දෙකක් පමණක් තිබිය හැකිය (නිදසුනක් ලෙස, කාන්තාවකට කාන්තාවක් විය හැකිය, තිබීම හෝ නොමැති වීම. anamnesis දී අසනීප ...). Pearson's chi-square නිර්ණායකය බහු වගු වල බහු විශ්ලේෂණ වලදී භාවිතා කළ හැක, සාධකය (හෝ) ප්‍රතිඵලය අගයන් තුනක් හෝ වැඩි ගණනක් ගනී නම්.
3. කණ්ඩායම් පෙළගැස්ම ස්වාධීන විය යුතු අතර, එවිට "පෙර" අනතුරු ඇඟවීමේ පෙළගැස්මේදී x වර්ග නිර්ණායකය එකතැන පල්වීමේ වරදක් නොවේ. මේ විපක්‍ෂ සිදු කළ යුතුද මැක්නෙමර් පරීක්ෂණය(බන්ධන දෙකක් බැඳ ඇති විට) Q-පරීක්ෂණ කොක්රාන්(විවිධ අංශවල කණ්ඩායම් තුනක් සහ වැඩි ගණනක් ඇත).
4. චොටිරිපෝල් වගු විශ්ලේෂණය කරන විට ලකුණු වටිනාකමසම іz seredkіv සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, එය 10 ට නොඅඩු විය හැක. එම අවස්ථාවේ දී, ඔබ එක් මැද 5 සිට 9 දක්වා අගය දැකීමට අවශ්ය නම්, chi-square නිර්ණායකය rozrakhovuvatis වරදකරු වේ. Yeats නිවැරදි කිරීම සමඟ. ඔබට එක් මැද 5 ට වඩා අඩු අගයක් දැකීමට අවශ්‍ය නම්, විශ්ලේෂණය සඳහා ඔබ ජයග්‍රාහී වරදකරුවෙකි. ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණය.
5. පොහොසත් වගු විශ්ලේෂණය කරන අවස්ථාවේ දී, අනතුරු ඇඟවීම් සංඛ්යාව සාමාන්යයෙන් 20% ට වඩා 5 ට වඩා අඩු විය හැක.

4. Pearson's chi-square පරීක්ෂණය විසඳන්නේ කෙසේද?

x වර්ග නිර්ණායක විශ්ලේෂණය සඳහා, එය අවශ්ය වේ:

ඩෙන්මාර්ක ඇල්ගොරිතම chotiripole සඳහා කැමති zastosuєmo, ඒ නිසා පොහොසත්-පොලි වගු.

5. Pearson chi-square පරීක්ෂණයේ වටිනාකම අර්ථකථනය කරන්නේ කෙසේද?

එම අවස්ථාවෙහිදී, χ 2 නිර්ණායකයේ අගය තීරණාත්මක අගයට වඩා වැඩි නම්, අවදානම් සාධකය අතර සංඛ්‍යානමය සම්බන්ධතාවයක් පැවතීම ගැන සමහර වාර්තා තිබේ, එය වැදගත්කම සමාන වන විට ප්‍රතිඵලයක් බවට පත්වේ.

6. Pearson's chi-square test විශ්ලේෂණයට අදාළ වේ

සැලකිය යුතු ලෙස, ධමනි අධි රුධිර පීඩනයේ වාර ගණන මත දුම්පානය සාධකයේ බලපෑමේ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම පහත වගුවට අනුව පහත වැටේ:

1. සම මධ්යස්ථානය සඳහා Razrakhovuyemo ochіkuvani znachenya:
2. Pearson chi-square පරීක්ෂණයේ වටිනාකම අපි දනිමු:

   χ 2 \u003d (40-33.6) 2 / 33.6 + (30-36.4) 2 / 36.4 + (32-38.4) 2 / 38.4 + (48-41.6) 2 / 41.6 \u003d 4.396.

3. නිදහසේ පියවර ගණන f = (2-1) * (2-1) = 1. එය පියර්සන්ගේ xі වර්ග නිර්ණායකයේ තීරණාත්මක අගයේ වගුවෙන් දනී, උදාහරණයක් ලෙස, සමාන වැදගත්කමකින් p = 0.05 සහ අංකය නිදහසේ පියවර 1 3.841 බවට පත් වේ.
4. සමහර විට x-වර්ග නිර්ණායකයේ අගය විවේචනාත්මක: 4.396 > 3.841 වෙතින් ඉවත් කිරීම, දුම්පානය ඉදිරියේ ධමනි අධි රුධිර පීඩනයේ වාර ගණන සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් වේ. අන්‍යෝන්‍ය සබඳතාවයේ වැදගත්කම පිළිබඳ රිවෙන් පි<0.05.

Pearson's chi-square පරීක්ෂණය සඳහා තීරණාත්මක අගයන් වගුව පෙන්වන්න

ෆිෂර්ගේ නියම නිර්ණායකය

ෆිෂර්ගේ නියම නිර්ණායකය යනු අගයන් දෙකක් තිබිය හැකි ගායන සංඥා සංඛ්‍යාතය සංලක්ෂිත, කැපී පෙනෙන දර්ශක දෙකක් සමාන කිරීම සඳහා ජයග්‍රහණය කරන නිර්ණායකය වේ. නියම ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණය මත පදනම්ව, දත්ත චොටිරිපෝල් වගුවක් මෙන් කාණ්ඩගත කර ඇත.

1. නිර්ණායකයේ වර්ධනය පිළිබඳ ඉතිහාසය

මීට පෙර, නිර්ණායකය යෝජනා කරන ලදී රොනල්ඩ් ෆිෂර්යෝග පොතේ "අත්හදා බැලීම් නිර්මාණය". Tse 1935 ඉරණම බවට පත් විය. Yogo Muriel Bristol සෑම සිතුවිල්ලක්ම ඇණ ගැසූ බව ෆිෂර් විසින්ම තහවුරු කරන ලදී. 1920 ගණන්වල ආරම්භයේ දී රොනල්ඩ්, මියුරියල් සහ විලියම් රෝච් එංගලන්තයේ අවසන් කෘෂිකාර්මික ස්ථානයේ රැඳී සිටියහ. මියුරියෙල් අවධාරනය කළේ, ඔබට පැවසිය හැකි පරිදි, ඔවුන් යම් ආකාරයක අනුපිළිවෙලකට තේ සහ කිරි ඇගේ කෝප්පයට වත් කළ බවයි. ඒ මොහොතේ, එය її vyslovlyuvannya නිවැරදි ආපසු හැරවීමට නොහැකි ය.

මෙය "ශුන්‍ය කල්පිතය" ගැන ෆිෂර්ගේ අදහස් ලබා දුන්නේය. ක්රමය ගෙන ඒමට උත්සාහ නොකළේය, scho Muriel විසින් සකස් කරන ලද තේ කෝප්ප අතර වෙනස වෙනත් ආකාරයකින් තෝරා ගත හැකිය. Virishen Bulo prostuvati උපකල්පනය, scho මනස කොල්ලකෑමට කාන්තාවක් තෝරා ගනී. ශුන්‍ය කල්පිතය ඔප්පු කිරීමට හෝ පදනම් කිරීමට නොහැකි බව තීරණය විය. Natomist її පැයක අත්හදා බැලීමක් සඳහා කැඳවිය හැක.

බුලෝ කෝප්ප 8ක් හැදුවා. පළමු චොටිරියේදී කිරි බඳුනකට වත් කරන අතර අනෙක් චොටිරියට තේ වත් කරනු ලැබේ. කෝප්ප කැඩුවා. බ්‍රිස්ටල්, රස සඳහා තේ රස බැලීමටත් තේ සකස් කිරීමේ ක්‍රමයට අනුව කෝප්ප බෙදීමටත් දිරිමත් කරන ලදී. ඒ නිසා කණ්ඩායම් දෙකක් එකතු වුණාට මදි. අත්හදා බැලීම බොහෝ දුරස්ථ බව ඉතිහාසය සනාථ කරයි.

Zavdyaki ෆිෂර් පරීක්ෂණයට, බ්‍රිස්ටල් හි අගය 0.01428 ලෙස වෙනස් කර ඇත. Tobto, එය නිවැරදිව 70 එක් vipadka දී කෝප්පයක් නම් කිරීමට හැකි ය. නමුත් සියල්ල එකම, එය මැඩම් vipadkovo සලකන අවස්ථාව ශුන්ය කිරීමට අඩු කිරීමට නොහැකි ය. කෝප්ප ගණන වැඩි කරන්නේ කෙසේදැයි ඉගෙන ගන්න.

Tsya іstorіya විසින් "ශුන්‍ය කල්පිතයේ" පශ්චාත් සංවර්ධනය ලබා දී ඇත. නියම ෆිෂර් නිර්ණායකය ද ප්‍රචාරණය කරන ලද අතර, එහි සාරය වන්නේ පුරන් හා ස්වාධීන වෙනස්වීම්වල හැකි සියලු සංයෝජන හරහා වර්ග කිරීම ය.

2. ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණය තවමත් ජයග්‍රාහීද?

ෆිෂර්ගේ නියම නිර්ණායකය කුඩා තේරීම් සමාන කිරීමට වඩා වැදගත් වේ. මෙයට හේතු දෙකක් තිබේ. පළමු ස්ථානයේ, නිර්ණායකය ගණනය කිරීම අපහසු විය හැකි අතර බොහෝ කාලයක් ගත විය හැකිය, නැතහොත් වෙහෙස මහන්සි වී ගණනය කිරීමේ සම්පත් අවශ්ය වේ. වෙනත් ආකාරයකින්, නිර්ණායකය නිවැරදිය (ඔබේ නමින් නම් කළ යුතුව තිබුණි), එමඟින් ඔබට කුඩා ආරක්ෂකයින් සංඛ්‍යාවක් සමඟ අතීතයේ ලකුණු කිරීමට ඉඩ සලසයි.

වෛද්‍ය විද්‍යාවේ ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණයට විශේෂයෙන් අදාළ වේ. මෙය පොහොසත් විද්‍යාත්මක පර්යේෂණ වලදී තමන්ගේම එකතැන පල්වෙන බව දන්නා වෛද්‍ය දත්ත සැකසීමේ වැදගත් ක්‍රමයකි. Zavdyaki ඔබට ගායනා කරන සාධක සහ ප්රතිඵලවල අන්තර් සම්බන්ධතාව අනුගමනය කළ හැකිය, නඩු කණ්ඩායම් දෙකක් අතර ව්යාධිජනක තත්වයන් සංඛ්යාතය සමතුලිත කිරීම, ආදිය.

3. සමහර අවස්ථාවලදී, ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණය භාවිතා කළ හැකිද?

1. නාමික පරිමාණයේ වින්දිතයින්ගේ වරදකාරිත්වයේ වෙනස්කම් සහ මව්වරුන් පමණක් අගයන් දෙකක්, උදාහරණයක් ලෙස, ධමනි පීඩනය සාමාන්ය හෝ වැඩි වීම, ප්රතිඵලය ප්රසන්න හෝ පිළිගත නොහැකි ය, මෙහෙයුමෙන් පසුව සංකීර්ණ වේ.
2. ෆිෂර්ගේ නියම නිර්ණායකය සාධක ලකුණකින් වෙන් කරන ලද ස්වාධීන කණ්ඩායම් දෙකක් සමාන කිරීම සඳහා පිළිගනු ලැබේ. පෙනෙන විදිහට, සාධකය මවට දොස් පැවරිය යුතුය, අවම වශයෙන් හැකි අගයන් දෙකක්.
3. කුඩා තේරීම් ගැලපීම සඳහා නිර්ණායකය සුදුසු වේ: ලකුණු කිරීමේ අගය 5 ට වඩා අඩු නම්, 5 ට වඩා අඩු නම්, වගු කිහිපයක විශ්ලේෂණය සඳහා ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණය භාවිතා කළ හැක. පියර්සන්ගේ chi-square පරීක්ෂණයයීට්ස් සංශෝධන නැවත පණ ගන්වන්න.
4. ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණය ඒකපාර්ශ්වික සහ ද්විපාර්ශ්වික විය හැකිය. ඒකපාර්ශ්වික විකල්පයක් සමඟ, එක් ඇඟවීමක් යන්නේ කොතැනටද යන්න ඔබට හරියටම දැක ගත හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, පසු විපරම් පැය අනුව, රෝගීන් සංඛ්යාව පාලක කණ්ඩායමට සමාන විය. විල්කුවාටියකට වඩා අඩුවෙන් රෝගීන්ගේ කඳවුර මරා දැමීමට ප්‍රතිකාර කළ නොහැකි බව පිළිගැනේ.
   ද්වි-පාර්ශ්වික පරීක්ෂණයක් මඟින් දිශාවන් දෙකක සංඛ්යාත වෙනස ඇගයීමට ලක් කරයි. ටොබ්ට් පාලක කණ්ඩායමට එරෙහිව පර්යේෂණාත්මක කණ්ඩායමේ සංසිද්ධියෙහි වැඩි සහ අඩු සංඛ්‍යාතයක් ලෙස ඇස්තමේන්තු කර ඇත.

ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණයේ ප්‍රතිසමයක් є Pearson's chi-square පරීක්ෂණය, ෆිෂර්ගේ නියම නිර්ණායකයට වැඩි ආතතියක් තිබිය හැකිය, විශේෂයෙන් කුඩා කම්පන සමාන වන විට, ඒ සම්බන්ධයෙන් වෙනසක් තිබිය හැකිය.

4. ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණය විසඳන්නේ කෙසේද?

පිළිගත යුතු කරුණක් නම්, සංජානනීය වර්ධනයෙන් (BVR) දරුවන්ගේ උපතේ වාර ගණන මවගේ කිකිළිය ගර්භණී වේලාව අනුව පෙන්වනු ලැබේ. මේ සඳහා, ගර්භනී කාන්තාවන් කණ්ඩායම් දෙකක් තෝරාගෙන ඇති අතර, ඉන් එකක් පර්යේෂණාත්මක වන අතර, එය කාන්තාවන් 80 දෙනෙකුගෙන් සමන්විත වන අතර, ගර්භනීභාවයේ පළමු ත්‍රෛමාසිකයේ දුම් පානය කළ අය සහ අනෙක - කාන්තාවන් 90 දෙනෙකුගෙන් යුත් කණ්ඩායමක්, එයට හේතු වේ. දිගු කාලයක් සඳහා සෞඛ්ය සම්පන්න ජීවන රටාවක්. පර්යේෂණාත්මක කණ්ඩායමේ භ්රෑණ VVR කථාංග ගණන 10 ක් වූ අතර, කැඩී යාමේ කාණ්ඩයේ - 2 කි.

අපි සාර්ථකත්වයේ අහඹු වගුවක් සකස් කරමු:

ෆිෂර්ගේ නියම නිර්ණායකය පහත සූත්‍රයෙන් ආවරණය කෙරේ:

de N - කණ්ඩායම් දෙකක දිවි ගලවා ගත් මුළු සංඛ්යාව; ! - සාධක, එනම් සංඛ්‍යා අනුපිළිවෙලට සංඛ්‍යාවක් එකතු කිරීම, එහි සම පෙර එකට වඩා 1 න් අඩු වේ (උදාහරණයක් ලෙස, 4! \u003d 4 3 2 1)

එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, P = 0.0137 බව දන්නා කරුණකි.

5. ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණයේ වටිනාකම අර්ථකථනය කරන්නේ කෙසේද?

ක්‍රමයේ වාසිය වන්නේ p හි සමාන වැදගත්කමේ නියම අගයේ ගත්-නිවාරණ නිර්ණායකයේ වලංගු භාවයයි. ටොබ්ටෝ, 0.0137 අගය යෙදීමේ දී ඔට්‍රිමනේ සහ є කලලරූපයේ සහජ විකෘතිතා වර්ධනය වීමේ වාර ගණන සඳහා කණ්ඩායම් අතර වෙනස්කම් වල වැදගත්කමේ මට්ටම. 0.05 සඳහා වෛද්ය වාර්තා මගින් පිළිගනු ලබන විවේචනාත්මක සමාන වැදගත්කමක් සහිත සංඛ්යාව සමතුලිත කිරීම අවශ්ය වේ.

• ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්‍ෂණයේ අගය තීරණාත්මක එකට වඩා වැඩි නම්, ශුන්‍ය උපකල්පනය පිළිගනු ලබන අතර අවදානම හේතුවෙන් පහත් සාධකයේ ප්‍රතිඵලයට සංඛ්‍යානමය වශයෙන් සැලකිය යුතු සංඛ්‍යාත වෙනස්කම් තිබේද යන්න පිළිබඳව පරීක්‍ෂණ සිදු කරනු ලැබේ.
• ෆිෂර්ගේ නියම පරීක්ෂණයේ අගය අඩු විවේචනාත්මක නම්, විකල්ප උපකල්පනයක් පිළිගනු ලබන අතර අවදානම් සාධකයේ පහත වැටීමේ ප්‍රතිඵලයේ සංඛ්‍යාතයේ සංඛ්‍යානමය වශයෙන් සැලකිය යුතු වෙනස්කම් තිබේද යන්න පරීක්ෂා කිරීමට උත්සාහ කරයි.

අපේ බට් පී< 0,05, в связи с чем делаем вывод о наличии прямой взаимосвязи курения и вероятности развития ВПР плода. Частота возникновения врожденной патологии у детей курящих женщин статистически значимо выше, чем у некурящих.

අවස්ථා තත්ත්වය

අවස්ථා ලකුණු සංඛ්‍යානමය දර්ශකයකි (රුසියානු යෝග නාමය ZOSH වැනි කෙටි කාලීන ලෙස සලකනු ලැබේ, සහ ඉංග්‍රීසි නම OR "ඔත්තේ අනුපාතය" වේ), සංඛ්‍යාත්මකව විස්තර කිරීමට ප්‍රධාන ක්‍රමයකි, කොපමණ වාර ගණනක් දිනය, හෝ ගීතයක ප්‍රතිඵලයේ පැහැදිලි බව, එය නිශ්චිත සංඛ්‍යාන කණ්ඩායමක දවසේ සාධකයක් පැවතීම නිසාය.

1. අවස්ථා පිළිබඳ දර්ශකයේ වර්ධනයේ ඉතිහාසය

"අවස්ථාව" යන පදය පැමිණියේ සූදුව පිළිබඳ න්‍යායෙන් වන අතර, එහි උපකාරය සඳහා අවබෝධය යන්නෙන් අදහස් කළේ ජයග්‍රාහී තනතුරු නරක අයට මාරු කිරීමයි. විද්‍යාත්මක වෛද්‍ය සාහිත්‍යයේ, අවස්ථා පිළිබඳ දර්ශකය ප්‍රථම වරට අනුමාන කරන ලද්දේ 1951 දී ජේ. කෝන්ෆීල්ඩ්ගේ කෘතියෙනි. මෙම පසුගිය වසරේ, කෘතියක් ප්‍රකාශයට පත් කරන ලද අතර, එහි අවස්ථා ප්‍රවර්ධනය සඳහා විශ්වාසනීය පරතරයෙන් 95% ක් අවශ්‍ය බව කියනු ලැබේ. (Cornfield, J. සායනික දත්ත වලින් සංසන්දනාත්මක අනුපාත ඇස්තමේන්තු කිරීම සඳහා ක්රමයක්. පෙනහළු, පියයුරු සහ ගැබ්ගෙල පිළිකා සඳහා යෙදුම් // ජාතික පිළිකා ආයතනයේ සඟරාව, 1951. - N.11. - P.1269-1275.)

2. අවස්ථා පිළිබඳ ප්‍රදර්ශනාත්මක ප්‍රදර්ශනය ජයග්‍රහණය කරන්නේ ඇයි?

අවස්ථා සැකසුම ඔබට පළමු ප්රතිඵලය සහ අවදානම් සාධකය අතර සම්බන්ධතාවය ඇගයීමට ඉඩ සලසයි.

අවස්ථා සැකසීම රිසික්ගේ ගායන ලිපිකරුගේ පෙනුමේ වාර ගණන අනුගමනය කරන අයගේ කණ්ඩායම් සමාන කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි. එය වැදගත් වන්නේ zastosuvannya vіdnoshnja chancesіv є සාධකය සහ ප්රතිඵලය අතර සම්බන්ධකයේ සංඛ්යානමය වැදගත්කමට වඩා අඩු නොවන අතර її kіlkіsna otsіnka.

3. එම obezhennya zastosuvannya vіdnosin අවස්ථා සෝදන්න

1. ප්රතිඵල සහ සාධක දර්ශක නාමික පරිමාණයෙන් යටපත් විය හැක. නිදසුනක් වශයෙන්, ඵලදායී සලකුණක් වන්නේ කලලරූපය තුළ සංජානනීය වර්ධනයක් ඇතිවීම හෝ පැවතීමයි, උපදින සාධකය වන්නේ මවගේ දුම්පානය (දුම්පානය හෝ දුම් පානය නොකිරීම).
2. මෙම ක්‍රමය මඟින් ඔබට වගු කිහිපයක් පමණක් විශ්ලේෂණය කිරීමට ඉඩ සලසයි, සාධකය සහ ප්‍රති result ලය ද්විමය වෙනස්කම් නම්, හැකි අගයන් දෙකකට වඩා තිබිය හැකිය (නිදසුනක් ලෙස, පුද්ගලයෙකු හෝ කාන්තාවක් බවට පත්වීම, ධමනි අධි රුධිර පීඩනය - ප්‍රකාශනයකි. හෝ දිනක්, සම්පූර්ණ පිපිරීමක් නොමැතිව අසනීපයක ප්රතිඵලය) ..).
3. Por_vnyuvani කණ්ඩායම් වැරදිකරුවන් නමුත් ස්වාධීන වන අතර, ඒ නිසා අවස්ථා පිළිබඳ අපේක්ෂාව පිළිබඳ දර්ශකය "පෙර" පසුව pirivnyania ආරක්ෂකයා සඳහා සුදුසු නොවේ.
4. “ශක්‍යතා පාලනය” kshtalt හි ප්‍රගතිය අනුව ජයග්‍රාහී වීමේ අවස්ථා වැඩි වීම පිළිබඳ ඇඟවීමක් (උදාහරණයක් ලෙස, පළමු කණ්ඩායම - අධි රුධිර පීඩන රෝග සඳහා රෝග, අනෙක - පෙනෙන පරිදි නිරෝගී පුද්ගලයින්). අනාගත අධ්‍යයනයන් සඳහා, අවදානම් සාධකය පවතින බවට ලකුණක් සඳහා කණ්ඩායම් පිහිටුවා ඇත්නම් (උදාහරණයක් ලෙස, පළමු කණ්ඩායම කුකුළු මස්, අනෙක් කණ්ඩායම මුදල් නොවන) vіdnosny rizik.

4. අවස්ථා විවෘත කරන්නේ කෙසේද?

අවස්ථා හඳුන්වාදීම භාගයක අගය වන අතර අංක එක සඳහා එය පළමු කණ්ඩායම යටතේ ගායනා කිරීමේ අවස්ථාව වන අතර අනෙක් කණ්ඩායම යටතේ අවස්ථා බැනරය සඳහාද එයම වේ.

අවස්ථාවක්є තනි ලකුණක් (පිටවීම හෝ සාධකයක්) තිබිය හැකි doslidzhuvanih සංඛ්යාව වැඩි කිරීම, dosledzhuvanih දක්වා, ඒ සඳහා ලකුණ සෑම දිනකම ලබා දෙනු ලැබේ.

නිදසුනක් වශයෙන්, අග්න්‍යාශයේ නෙරෝසිස් සඳහා සැත්කම් කරන ලද රෝගීන් කණ්ඩායමක් තෝරාගෙන ඇති අතර, එම සංඛ්‍යාව 100 කි. අවසාන දිනයෙන් වසර 5 කට පසු පුද්ගලයන් 80 දෙනෙකුට ජීවිත අහිමි විය. පෙනෙන විදිහට, 80 සිට 20 දක්වා හෝ 4 ක් බවට පත්වීමෙන් පැවැත්මේ අවස්ථාව.

අතින් ආකාරයෙන්, є rozrahunok vіdshennya vіdshennya zі vіdnіnіm danih і і tabі 2х2:

	සති අන්ත සහ (1)	පිටතට යාමට මාර්ගයක් නැත (0)	උස්යෝගෝ
රිසිකු චින්නික් є (1)	ඒ	බී	A+B
Chinnik riziku vіdsutnіy (0)	සී	ඩී	C+D
උස්යෝගෝ	A+C	B+D	A+B+C+D

මෙම වගුව සඳහා, පහත සූත්රය අනුව අවස්ථා ගණනය කරනු ලැබේ:

ප්‍රතිඵලය සහ අවදානම් සාධකය අතර අනාවරණය වූ සම්බන්ධයේ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම ඇගයීම ද වැදගත් වේ. එයට හේතුව වන්නේ අවස්ථා වල අඩු අගයන් එකකට ආසන්න නම්, සබැඳිය suttєvim ලෙස දිස්විය හැකි අතර සංඛ්‍යානමය vysnovka හි බොරු කීම සම්බන්ධයෙන් වැරදිකරු වීමයි. තවද, අනෙක් අතට, විශාල OR අගයන් සමඟ, දර්ශකය සංඛ්‍යානමය වශයෙන් නොවැදගත් ලෙස පෙනෙන අතර, එසේම, එය උච්චාරණය කරන ලද ශබ්දයකින් ජය ගත හැකිය.

වෙනසෙහි වැදගත්කම තක්සේරු කිරීම සඳහා, විශ්වාස අන්තරයෙන් 95% අතර අවස්ථා ගණනය කෙරේ (කෙටි යෙදුම 95% DI හෝ ඉංග්‍රීසියෙන් 95% CI "විශ්වාස විරාමය"). 95% CI හි ඉහළ සීමාවේ අගය සඳහා සූත්‍රය:

95% CI හි පහළ සීමාවේ අගය සඳහා සූත්‍රය:

5. අවස්ථා වල වටිනාකම අර්ථකථනය කරන්නේ කෙසේද?

• අවාසිය 1 ට වඩා වැඩි නම්, එයින් අදහස් වන්නේ අවදානම් සාධකයක් ඇතිවීමේ සම්භාවිතාව ප්රතිඵලය සමඟ කණ්ඩායම තුළ වැඩි බවයි. ටොබ්ටෝ. සාධකයට වත්මන් ප්‍රතිඵලයට සෘජු සම්බන්ධයක් තිබිය හැක.
• අගය 1 ට වඩා අඩු අවස්ථාවන් සැලකිල්ලට ගනිමින්, අනෙක් කණ්ඩායමේ අවදානම් සාධකය හෙළි කිරීමට වැඩි අවස්ථාවක් ඇති ඒවා දක්වන්න. ටොබ්ටෝ. සාධකය maє zvorotny zv'yazok IZ ymovіrnіstyu nastannya ප්රතිඵලය.
• අවස්ථා තිබේ නම්, වඩා සෞඛ්ය සම්පන්න පුද්ගලයන් සිටී නම්, සමාන කණ්ඩායම්වල අවදානම් සාධකය හෙළිදරව් කිරීමේ අවස්ථා සමාන වේ. පැහැදිලිවම, සාධකය imovirnist ප්රතිඵලයට දායක නොවේ.

මීට අමතරව, අවස්ථාවන්හි වෙනසෙහි සංඛ්‍යාලේඛන වැදගත්කම සාමාන්‍යයෙන් සම තත්ත්වයෙන් ඇස්තමේන්තු කර ඇත, එය විශ්වාසනීය කාල සීමාවෙන් 95% ක අගය මත රඳා පවතී.

• පෙරනිමි විරාමයට 1 ඇතුළත් නොවේ, එනම්. 1 ට වඩා ඉහළ හෝ අඩු අතර වෙනස, සමාන වැදගත්කමක් ඇති සාධකය i ප්‍රතිඵලය අතර අනාවරණය වූ සම්බන්ධතාවයේ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම ගැන සටන් කිරීමට<0,05.
• මෙය 1 ඇතුළුව විශ්වාසදායක පරතරයකි, එනම්. ඉහළ සීමාව 1 ට වඩා වැඩි වන අතර පහළ සීමාව 1 ට වඩා අඩු බැවින්, වැදගත්කම p>0.05 ට සමාන වන විට සාධකය සහ ප්‍රතිඵලය අතර සම්බන්ධතාවයේ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම අතර වෙනස අධ්‍යයනය කිරීම අවශ්‍ය වේ.
• විශ්වාසනීය පරතරයේ වටිනාකම නිල සම්බන්ධතාවයේ වැදගත්කමට සමානුපාතිකව ඔතා ඇත, එනම්. 95% ට වඩා අඩු නම් DI, එවිට වැඩි sutteva є zalezhnіst අනාවරණය වේ.

6. අවස්ථා පිළිබඳ දර්ශකයේ rozrahunka බට්

අපි කණ්ඩායම් දෙකක් සිතමු: පර්ෂා කාන්තාවන් 200 කින් සමන්විත වූ අතර, ඔවුන්ගෙන් සමහරක් එය සංජානනීය කළල වර්ධනය (විහිඩ් +) හඳුනා ගන්නා ලදී. ඔවුන්ගෙන් ගැබ්ගැනීමේ පැයක් සඳහා දුම් පානය කරන ලදී (සාධකය +) - 50 osib (එහෙත්), දුම් නොබොන්නන් (Factor-) - 150 osib (සමග).

තවත් කණ්ඩායමකට කලලයට සංජානනීය අක්‍රමිකතා නොමැති කාන්තාවන් 100 ක් ඇතුළත් විය (විහිඩ් -) ඔවුන් අතර ගැබ්ගෙන පැයක් දුම් පානය කළේය (සාධකය +) 10 osib (බී), දුම් පානය නොකළේය (Factor-) - 90 osib (D).

1. සාර්ථක චොටිරිපෝල් වගුවක් සම්පාදනය කිරීම:

2. අවස්ථා වල තේරුම නිර්ණය කිරීම:

OR = (A * D) / (B * C) = (50 * 90) / (150 * 10) = 3.

3. 95% CI අතර දැන ගන්න. ඉහත සූත්රය මගින් සුරක්ෂිත කර ඇති පහළ මායිමේ අගය 1.45 දක්වා එකතු කරන ලද අතර ඉහළ එක - 6.21.

මේ ආකාරයෙන්, පරීක්ෂණයෙන් පෙන්නුම් කළේ, කලලරූපී CM රෝග විනිශ්චය කරන ලද රෝගීන් අතර දුම් පානය කරන කාන්තාවකගේ සම්භාවිතාව 3 ගුණයකින් වැඩි වන අතර, භ්රෑණ CM ලකුණක් නොමැති කාන්තාවන් අතර අඩුය. සිදුවීම, සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් වේ, 95% CI ලකුණු වලට 1 ඇතුළත් නොවේ, පහළ සහ ඉහළ අගයන් 1 ට වඩා අතර අගය.

විද්නෝස්නෝයි රිසික්

Rizik - ගීතයේ ප්රතිඵලය පෙනුමේ අරමුණ, උදාහරණයක් ලෙස, රෝගාබාධ සහ තුවාල. Rizik හට 0 (ඊළඟ දිනයේ ප්‍රතිඵලයට වත්මන් ප්‍රතිඵලයක් ඇත) සිට 1 දක්වා අගයක් ගත හැක (සියලු සිදුවීම් සඳහා අහිතකර ප්‍රතිඵලයක් ලකුණු කර ඇත). වෛද්ය සංඛ්යා ලේඛනවලදී, නීතියක් ලෙස, කිසිදු සාධකයක් නොතකා, පල්වීමේ ප්රතිඵලයේ අවදානමෙහි වෙනස්කම් ඇත. රෝගීන් මානසිකව කණ්ඩායම් 2 කට බෙදා ඇත, ඔවුන්ගෙන් එක් අයෙකු ගැලපෙන අතර අනෙක - නැත.

Vdnosny risik - tse අවසානය මැද ඇති ප්‍රතිඵල සංඛ්‍යාතය වෙනස් කරන්න, ඒ සඳහා සාධකය එකතු කරන ලද, වැඩි කරන ලද, අවසානයෙහි මැද ඇති ප්‍රතිඵලයේ සංඛ්‍යාතයට එය එකතු නොකළ බැවින්, දෙවැනි. විද්යාත්මක සාහිත්යය තුළ, සංදර්ශනයේ නම බොහෝ විට කෙටි කාලීන වේ - OR හෝ RR (සාපේක්ෂ අවදානම).

1. හොඳ අවදානමක් පිළිබඳ දර්ශකයේ වර්ධනයේ ඉතිහාසය

ආර්ථිකයෙන් වෛද්‍ය සංඛ්‍යාලේඛන ඉදිරිපත් කිරීමේ ප්‍රමුඛ අවදානමක් ඇති Razrahunok. භාණ්ඩ සඳහා ඇති ඉල්ලුම මත දේශපාලන, ආර්ථික හා සමාජීය සාධකවල බලපෑම පිළිබඳ නිවැරදි තක්සේරුව uspіhu සඳහා හේතු විය හැකි අතර, මෙම සාධක අවතක්සේරු කිරීම - pіdpriєmstva හි මූල්ය අසාර්ථකත්වයන් සහ බංකොලොත් භාවයට.

2. ජයග්රාහී රිසික් සිටීද?

Vіdnosny rizik vikoristovuєtsya ymovіrnosti ප්රතිඵලය zaleno vіd nayavnostі chinnik riziku. නිදසුනක් වශයෙන්, මුඛ ප්රතිංධිසරාේධක සහ අනෙකුත් අවස්ථාවලදී පියයුරු පිළිකා ඇතිවීමේ ප්රවණතාවයට අනුව, අධි රුධිර පීඩනයේ වාර ගණන මත දුම්පානයේ බලපෑම තක්සේරු කිරීමේදී. Vіdnosny අවදානම යනු හැකි අතුරු ආබාධ හේතුවෙන් සිදු කරන ලද විමර්ශන සහ විමර්ශනවල පිළිගත් ගායන ක්‍රමවල වැදගත්ම ඇඟවීමයි.

3. obezhennya zastosuvannya vіdnosnogo අවදානම් බව සෝදන්න

1. සාධකය සහ ප්රතිඵලය පිළිබඳ දර්ශක නාමික පරිමාණයෙන් මරණයේ වරදකාරිත්වය නිසා (උදාහරණයක් ලෙස, රෝගියෙකු වීමට - පුද්ගලයෙකු හෝ කාන්තාවක්, ධමනි අධි රුධිර පීඩනය - є chi nі).
2. මෙම ක්‍රමය මඟින් වගු කිහිපයකට වඩා විශ්ලේෂණය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි, සාධකය සහ ප්‍රති result ලය තරමක් වෙනස් වී ඇත්නම්, හැකි අගයන් දෙකක් පමණක් කළ හැකිය (නිදසුනක් ලෙස, වයස අවුරුදු 50 ට අඩු හෝ ඊට වැඩි, පැමිණීම හෝ ඉතිහාසයේ මුල් රෝග නොමැති වීම).
3. Vіdnosny risik zastosovuєtsya pіd h prospektivnyh doslіdzhen, dolіdzhuvanі කණ්ඩායම් අවදානම් සාධකය ඉදිරියේ පැහැදිලි ලකුණක් සඳහා පිහිටුවා නම්. "vipadok-control" මූලධර්මය අනුගමනය කරන විට, සංවේදී අවදානමේ නියෝජ්යයා දර්ශකය අනුගමනය කළ යුතුය. නිල් අවස්ථා බලන්න.

4. vіdnosny rizik විවෘත කරන්නේ කෙසේද?

හොඳ අවදානමක් ඇති rozrahunka සඳහා, එය අවශ්ය වේ:

5. පෙනෙන අවදානමක වැදගත්කම කුමක්ද?

සාධකය සහ ප්‍රතිඵලය අතර සම්බන්ධයේ ස්වභාවය තීරණය කිරීම සඳහා බාහිර අවදානම් දර්ශකය 1 ට සමාන වේ:

• OP හොඳ 1 නම්, ඔබට ලිපිකරු විසින් ප්රතිඵලය වෙත අඛණ්ඩව එකතු කරන ලද nondescript vysnovka (ලිපිකරු සහ ප්රතිඵලය අතර සම්බන්ධයක් ඇත).
• අගය 1 ට වඩා වැඩි නම්, ලිපිකරු ප්රතිඵලවල සංඛ්යාතය ඉහළ නැංවීමට උත්සාහ කරයි (සෘජු සබැඳිය).
• අගයන් 1 ට වඩා අඩු නම් - di සාධක සමඟ ප්රතිඵලයේ කාර්යක්ෂමතාව අඩුවීම ගැන ( Zvorotniy zv'azok).

එසේම, විශ්වාසනීය පරතරයෙන් 95% අතර අගයන් ඇස්තමේන්තු කර ඇත. ඊට අමතරව, ආක්‍රමණශීලී අගයන් - i පහළ, i ඉහළ අන්තර් - 1 සිට වරකට එකින් එක මනිනු ලැබේ, නැතහොත්, වෙනත් වචනවලින් කිවහොත්, විශ්වාස අන්තරයට 1 ඇතුළත් නොවේ, සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම පිළිබඳ සාක්ෂි රාශියක් ඇත. සාධකය සහ සමාව දීමේ ප්රතිඵලය අතර අනාවරණය වූ සම්බන්ධය<0,05.

95% DI අතර පහළ මායිම 1 ට වඩා අඩු වුවද, ඉහළ එක විශාල වුවද, අගය කුමක් වුවත්, ප්‍රතිඵලයේ සංඛ්‍යාතයට සාධකයේ දායකත්වයේ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කමක් පවතින බවට සාක්ෂි තිබේ. දර්ශකය RR (p>0.05).

6. හොඳ දර්ශකයක rozrahunka බට්

1999 දී ඔක්ලහෝමා හි රොසි කාණු කාණුව මත මිනිසුන්ගේ අසනීප පිළිබඳ පසු විපරමක් සිදු කළේය. එන සාධකයක් ලෙස, ක්ෂණික ආහාරවල නිතිපතා වැඩිවීමක් ඇති විය. පළමු කණ්ඩායම තුළ නිතිපතා ඉස්සන් අනුභව කළ පුද්ගලයින් 500 ක් සිටි අතර ඔවුන් අතර 96 දෙනෙකුට ඉස්සන් ඇති බව හඳුනාගෙන ඇත. තවත් කණ්ඩායමක් තුළ, සෞඛ්ය සම්පන්න ආහාර පුරුදු 500 ක් තෝරාගෙන ඇති අතර, ඔවුන් මධ්යයේ, රෝගීන් 31 දෙනෙකු තුළ මෙම නළය හඳුනා ගන්නා ලදී. Vihodyachi z otrimanih danikh, bula ඊළඟ වාසනාවන්ත වගුව පොළඹවන ලදී:

PIRSON නිර්ණායකය

පියර්සන්ගේ සහසම්බන්ධතා නිර්ණායකය යනු ප්‍රමාණයේ දර්ශක දෙකක් අතර රේඛීය සම්බන්ධතාවයක් පැවතීම හෝ පැවතීම තීරණය කිරීමට මෙන්ම නිරවද්‍යතාවය සහ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම ඇගයීමට ඉඩ සලසන පරාමිතික සංඛ්‍යාලේඛන ක්‍රමයකි. එසේ නොමැතිනම්, Pearson ගේ සහසම්බන්ධතා නිර්ණායකය මඟින් අන් අය වෙනස් කිරීමේදී එක් දර්ශකයක වෙනස්වීම් (වර්ධනය සහ වෙනස් කිරීම) තීරණය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි. සංඛ්‍යානමය අවස්ථා සහ visnovkas වලදී සහසම්බන්ධතා සංගුණකය r xy හෝ R xy ලෙස දැක්වේ.

1. සහසම්බන්ධතා නිර්ණායකයේ වර්ධනයේ ඉතිහාසය

බ්‍රිතාන්‍ය විද්‍යාඥයින් කණ්ඩායමක් විසින් බෙදීම සඳහා පියර්සන්ගේ සහසම්බන්ධතා නිර්ණායකය කාල් පියර්සන්(1857-1936) 19 වන ශතවර්ෂයේ 90 ගණන්වල, සරල බව සඳහා, දෙදෙනෙකුගේ සහජීවනය විශ්ලේෂණය කිරීම vipadic අගයන්. කාල් පියර්සන්ගේ අපරාධය, පියර්සන්ගේ සහසම්බන්ධතා නිර්ණායකය ද පරීක්‍ෂා කරන ලදී ෆ්රැන්සිස් එජ්වර්ත්і රෆායෙල් වෙල්ඩන්.

2. පියර්සන්ගේ සහසම්බන්ධතා නිර්ණායකය තවමත් ජයග්‍රාහීද?

පියර්සන්ගේ සහසම්බන්ධතා නිර්ණායකය මගින් කිල්කිස්නි පරිමාණයට සමාන දර්ශක දෙකක් අතර සහසම්බන්ධතාවයේ තද බව (හෝ ශක්තිය) තීරණය කිරීමට කෙනෙකුට ඉඩ සලසයි. පරිපූරක rozrachunkiv උපකාරය සඳහා, සබැඳිවල සංඛ්‍යානමය වශයෙන් සැලකිය යුතු ප්‍රකාශනයන් පදනම් කරගෙන කෙනෙකුට ද හැඟිය හැකිය.

කොටුව, අතිරේක නිර්ණායක Koretantsi Pіrson දී, ඔබට Navodniyi මත Patten වෙත පිවිසිය හැකිය, MІZ TEETROUM TETO TEMISTY LUKOCITSIA PINTORY IN THE KRAY IN GOSTERIA PINTORATORY IINFECTSIA, MІZHODNESS TOPASIA

3. Pearson's chi-square test එකෙන් එම විනිමය අනුපාතය සෝදන්න

1. Kіlіkіsіnіy පරිමාණයෙන් Porіvnyanі pokazynіvnі vnіnіnі butі vіmiryanі (උදාහරණයක් ලෙස, හෘද ස්පන්දන වේගය, ශරීර උෂ්ණත්වය, රුධිරයේ මිලි ලීටර් 1 කට ලියුකෝසයිට් සංඛ්යාව, ධමනි සිස්ටලික් පීඩනය).
2. පියර්සන්ගේ සහසම්බන්ධතාවයේ අතිරේක නිර්ණායකය සඳහා, ප්‍රමාණ අතර රේඛීය සම්බන්ධතාවයේ බලයේ පැහැදිලි බව පමණක් දැක්විය හැකිය. සෘජු (සෘජු හෝ ප්‍රතිලෝම), වෙනස් වීමේ ස්වභාවය (කෙළින්ම හෝ වක්‍ර රේඛීය), මෙන්ම එක් වෙනසක් අනෙක් දිශාවට පෙනෙන පහත වැටීම ඇතුළු සම්බන්ධතාවයේ අනෙකුත් ලක්ෂණ - අමතර උපකාර සඳහා අය කෙරේ. විශ්ලේෂණය.
3. ප්රකාශිත අගයන් සංඛ්යාව දෙකකට සමාන විය හැක. පරාමිති තුනක් සහ ඊට වැඩි අන්තර් සම්බන්ධතාව විශ්ලේෂණය කරන අවස්ථාවේදී, ඊළඟ ක්රමය වේගවත් කරයි සාධක විශ්ලේෂණය.
4. Pearson ගේ සහසම්බන්ධතා නිර්ණායකය මානසික zastosuvannya පෙන්නුම් කරන සමේ වෙනස්කම් සාමාන්ය බෙදාහැරීමක් ලෙස සේවය කරන සම්බන්ධයෙන්, පරාමිතික වේ. ඇඟවීම් සහසම්බන්ධ විශ්ලේෂණ අවශ්‍ය අවස්ථාවන්හිදී, සාමාන්‍ය පරිමාණයේ සිටින අය අතර, ඒවා සාමාන්‍ය ලෙස සලකනු ලැබේ. ස්පිර්මන්ගේ ශ්‍රේණිගත සහසම්බන්ධතා සංගුණකය.
5. පහත දැක්වෙන්නේ පහත වැටීම සහ සහසම්බන්ධතාවය පිළිබඳ පැහැදිලි අවබෝධයකි. අගයන් ඇතිවීම ඒවා අතර සහසම්බන්ධ සම්බන්ධතාවයක් පැවතීම ව්‍යාකූල කරයි, නමුත් navpak ද වේ.

නිදසුනක් වශයෙන්, її සියවසේ වැතිරීමට දරුවෙකුගේ වර්ධනය, වැඩිහිටි දරුවෙකුට චිම් කිරීම, ටිම් අවුට්. අපි වෙනස් වයසේ දරුවන් දෙදෙනෙකු ගතහොත්, ඉහළ මට්ටමේ වර්ධනයක් සහිතව, වැඩිහිටි දරුවා විශාල වනු ඇත, බාලයා අඩු වනු ඇත. මෙම සංසිද්ධිය දර්ශක අතර හේතු-පරම්පරාගත සම්බන්ධයක් ගෙන එන, staleness ලෙස හැඳින්වේ. තේරුම් ගත හැකි පරිදි, ඔවුන් අතර සහසම්බන්ධයක් ඇත, එයින් අදහස් වන්නේ එක් දර්ශකයක් වෙනස් කිරීම තවත් දර්ශකයක් වෙනස් කිරීම සමඟ බවයි.

තවත් අවස්ථාවක, දරුවාගේ වර්ධනය සහ හෘද ස්පන්දන වේගය (HR) අතර සම්බන්ධය අපට දැකිය හැකිය. ඔබට පෙනෙන පරිදි, අපකීර්තිමත් අගයන් බාධාවකින් තොරව මැද වැතිර සිටින අතර, වැඩි වසරවලදී, විශාල වයස්වල (සහ ඒ නිසා වැඩිහිටි වයසේ) දරුවන්ට අඩු හෘද ස්පන්දන අගයක් ඇත. Tobto සහසම්බන්ධ zv'yazyok posterigtimes සහ මව dosit ඉහළ tіsnotu විය හැක. කෙසේ වෙතත්, අපි එකම වයසේ දරුවන් ලෙස, ඇලරි වර්ධනය, එසේ නම්, සියල්ලටම වඩා, ඔවුන්ගේ හෘද ස්පන්දන වේගය නොපෙනෙන අතර, ඒ සම්බන්ධයෙන් වර්ධනයේ හෘද ස්පන්දනයේ ස්වාධීනත්වය ගැන උඩු රැවුලක් ඇති කළ හැකිය.

ප්‍රොයින්ටින් බට් පෙන්වීම, මූලික සංඛ්‍යාලේඛන සහ හොඳම වයින් ප්‍රේරණය කිරීම සඳහා ඇඟවුම් වල සම්බන්ධතාවය සහ පහත වැටීම පිළිබඳ අවබෝධය අතර වෙනස හඳුනා ගැනීම වැදගත්ය.

4. පියර්සන් සහසම්බන්ධතා සංගුණකය ලිහා ගන්නේ කෙසේද?

පියර්සන් සහසම්බන්ධතා සංගුණකය ගණනය කිරීම පහත සූත්‍රය මත පදනම් වේ:

5. පියර්සන් සහසම්බන්ධතා සංගුණකයේ අගය අර්ථකථනය කරන්නේ කෙසේද?

පියර්සන් සහසම්බන්ධතා සංගුණකයේ අගයන් නිරපේක්ෂ අගයෙන් අර්ථකථනය කෙරේ. සහසම්බන්ධතා සංගුණකයේ විය හැකි අගයන් 0 සිට ±1 දක්වා වෙනස් වේ. r xy හි නිරපේක්ෂ අගය වැඩි වන තරමට - අගයන් දෙක අතර සම්බන්ධතාවය වඩාත් නිවැරදි වේ. ඇමතුමේ සම්පූර්ණ පැවැත්ම ගැන කතා කිරීමට r xy = 0. r xy = 1 - නිරපේක්ෂ (ක්‍රියාකාරී) සම්බන්ධතාවයක් පවතින බව දක්වන්න. පියර්සන්ගේ සහසම්බන්ධතා නිර්ණායකයේ අගය පවා 1 හෝ -1 ට වඩා අඩු අගයක් සඳහා වැඩි විය - rozrahunka තුළ සමාවට අවසර දෙන ලදී.

සහසම්බන්ධ සම්බන්ධකයේ නිරවද්‍යතාවය හෝ ප්‍රබලතාවය තක්සේරු කිරීම සඳහා, r xy හි නිරපේක්ෂ අගයන් මත පදනම්ව වඩාත් පුළුල් ලෙස පිළිගත් නිර්ණායක භාවිතා කරන්න.< 0.3 свидетельствуют о දුර්වලසබැඳිය, r xy අගය vіd 0.3 සිට 0.7 දක්වා - සබැඳිය ගැන මැදනිරවද්යතාව, r xy අගය > 0.7 - පමණ ශක්තිමත් zv'azku.

Chaddock වගුව සමඟ සැසඳීමක් ලෙස සහසම්බන්ධ සබැඳියේ ශක්තිය පිළිබඳ නිවැරදි තක්සේරුවක් ගත හැකිය:

සහසම්බන්ධතා සංගුණකය r xy හි සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම තක්සේරු කිරීම පහත සූත්‍රය මත පදනම් වූ අතිරේක t-පරීක්‍ෂණයක් මත පදනම් වේ:

t r හි අගයන් අතර වෙනස n-2 නිදහසේ පියවර ගණනෙහි සමාන වැදගත්කම සඳහා තීරණාත්මක අගයන්ට සමාන වේ. Yakscho t r shift t crit, හෙළිදරව් කරන ලද සහසම්බන්ධතා සම්බන්ධකයේ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම ගැන කතා කරයි.

6. පියර්සන්ගේ සහසම්බන්ධතා සංගුණකය විශ්ලේෂණය කිරීමට අදාළ වේ

විමර්ශන ක්‍රමය වූයේ ප්‍රමාණාත්මක දර්ශක දෙකක් අතර සහසම්බන්ධතාවයේ නිරවද්‍යතාවය සහ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම හෙළිදරව් කිරීම, තීරණය කිරීමයි: රුධිරයේ ටෙස්ටොස්ටෙරෝන් වලට සමාන (X) සහ ශරීරයේ (Y) m'yazovoi ස්කන්ධයෙන් සියයෙන් එකකට සමාන වේ. අමතර දත්ත 5කින් (n = 5) එකතු කරන ලද තේරීම සඳහා ප්‍රතිදාන දත්ත වගුවේ දැක්වේ:

SPIRMAN නිර්ණායකය

p align="justify"> Spirman's ශ්‍රේණිගත සහසම්බන්ධතා සංගුණකය යනු ආයතන අතර සංඛ්‍යානමය පෙළගැස්මේ ක්‍රමය ජය ගන්නා පරාමිතික නොවන ක්‍රමයකි. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, විශාල සලකුණු පේළි දෙකක් අතර සමාන්තරතාවයේ සත්‍ය මට්ටම පෙන්නුම් කර ඇති අතර, ඒවා ඇඹරී ඇති අතර, කිකිෂ් ලෙස ප්‍රකාශිත සංගුණකයක උපකාරය සඳහා ඇතුළු කරන ලද සබැඳියේ නිරවද්‍යතාවය පිළිබඳ තක්සේරුවක් ලබා දෙනු ලැබේ.

1. ශ්රේණිගත සහසම්බන්ධතා සංගුණකය වර්ධනය කිරීමේ ඉතිහාසය

මෙම නිර්ණායකය සංවර්ධනය කරන ලද අතර 1904 භ්‍රමණයන්හි සහසම්බන්ධතා විශ්ලේෂණය සිදු කිරීම සඳහා යෝජනා කරන ලදී. චාල්ස් එඩ්වඩ් ස්පර්මන්, ඉංග්රීසි මනෝවිද්යාඥයෙක්, ලන්ඩන් සහ චෙස්ටර්ෆීල්ඩ් විශ්ව විද්යාලවල මහාචාර්ය.

2. ජයග්‍රහණය සඳහා ස්පියර්මන්ගේ සංගුණකය අවශ්‍ය වන්නේ ඇයි?

kіlkіsnih pokaznіv, scho zіstavlyayutsya පේළි දෙකක් අතර සම්බන්ධතාවයේ තද බව හෙළිදරව් කිරීම සහ තක්සේරු කිරීම සඳහා ශ්රේණිගත සහසම්බන්ධතාවය Spirmen vikoristovuєtsya සංගුණකය. එම අවස්ථාවේ දී, pokaznіv නිලයන් ලෙස, වර්ධනය හෝ පරිහානිය පියවරෙන් පසුව ඇණවුම් කිරීම, වැඩි vipadkіv zbіgayutsya දී (එක් pokaznіv vіdpovidaє වැඩි znachennі іnshoy pokadіv වැඩි අගය - උදාහරණයක් ලෙස, zіstavinі සමග), කෙලින්මසහසම්බන්ධ සබැඳිය. දර්ශකවල ශ්‍රේණි සෘජු බවට සමානුපාතික විය හැකි නම් (එක් දර්ශකයක විශාල වැදගත්කම අනෙක් දර්ශකයට වඩා අඩු වැදගත්කමකි - නිදසුනක් ලෙස, දී ඇති ශතවර්ෂය සමඟ, එම හෘද ස්පන්දන වේගය වේගවත් වේ), පසුව කතා කරන්න ආපසු හැරවිය හැකි zv'yazok mizh pokaznikami.

සහසම්බන්ධතා සංගුණකය Spirman එකම බලය තිබිය හැක:
1. සහසම්බන්ධතා සංගුණකය ඍණ එක සිට එක දක්වා අගය වැඩි කළ හැක, එපමනක් නොව, rs=1 සමග, එය දැඩි සෘජු සම්බන්ධකයක් වන අතර, rs= -1 සමඟ, එය දැඩි ලෙස ප්‍රතිලෝම සම්බන්ධකයකි.
2. සහසම්බන්ධතා සංගුණකය සෘණ නම්, ආපසු එන සබැඳියක් තිබේ නම්, එය ධනාත්මක නම්, එය සෘජු සබැඳියකි.
3. සහසම්බන්ධතා සංගුණකය ශුන්‍යයට ආසන්න බැවින්, අගයන් අතර සම්බන්ධතාවය ප්‍රායෝගිකව දිනපතා වේ.
4. සහසම්බන්ධතා සංගුණකයේ මාපාංකය එකකට සමීප වන තරමට, විචල්‍ය අතර සම්බන්ධතාවය ශක්තිමත් වේ.

3. ස්පියර්මන්ගේ සංගුණකය දිනා ගත හැකි වර්ග මොනවාද?

සංගුණකය යනු පරාමිතික නොවන විශ්ලේෂණයේ ක්‍රමය බව සම්බන්ධව, බෙදා හැරීමේ සාමාන්‍ය භාවය සඳහා නැවත සත්‍යාපනය කිරීම අවශ්‍ය නොවේ.

ශ්‍රේණිගත කරන ලද ඇඟවීම් අඛණ්ඩ පරිමාණයකින් (උදාහරණයක් ලෙස, රුධිරයේ 1 µl හි ඇති එරිත්‍රෝසයිට් සංඛ්‍යාව) සහ අනුපිළිවෙලින් (උදාහරණයක් ලෙස, ලකුණු 1 සිට 5 දක්වා ලකුණු) අනුරූප විය හැකිය.

අතර වෙනස ලෙස Spirman ක්‍රමය මගින් තක්සේරු කිරීමේ කාර්යක්ෂමතාව සහ නිරවද්‍යතාවය අඩු වෙමින් පවතී. විවිධ අගයන්කිරීමට යම් ආකාරයක vimiryuvanih අගයන් විශිෂ්ටයි. විචල්‍ය අගයේ අසමාන අගය ගණනය කර ඇති බැවින් ස්පියර්මන්ගේ සංගුණකය දිනා ගැනීම නිර්දේශ නොකරයි.

4. ස්පියර්මන්ගේ සංගුණකය ගණනය කරන්නේ කෙසේද?

Spirman හි ශ්‍රේණිගත සහසම්බන්ධතාවයේ සංගුණකය විශ්ලේෂණය කිරීම පහත අදියරයන් ඇතුළත් වේ:

5. Spirman සංගුණකයේ අගය අර්ථ නිරූපණය කරන්නේ කෙසේද?

ශ්‍රේණිගත සහසම්බන්ධතාවයේ සංගුණකය වෙනස් වන සෑම අවස්ථාවකම, එය මානසිකව, 0.3 ට අඩු සංගුණකයේ අගය, සබැඳියේ දුර්වල තද බවක සලකුණ සැලකිල්ලට ගනිමින්, සංඥා අතර සම්බන්ධකයේ තද බව තක්සේරු කිරීම වේ; 0.3 ට වැඩි අගයක් සහ 0.7 ට අඩු අගයක් අඩු ඝනත්ව සබැඳියක ලකුණක් වන අතර 0.7 අගයක් යනු සබැඳියක ඉහළ ඝනකමක සලකුණකි.

එසේම, සබැඳියේ නිරවද්‍යතාවය තක්සේරු කිරීමට, ඔබට ජයග්‍රහණය කළ හැකිය චැඩොක් පරිමාණය.

ලබාගත් සංගුණකයේ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම ශිෂ්‍යයාගේ ටී-පරීක්‍ෂණය ආධාරයෙන් ඇගයීමට ලක් කෙරේ. t-නිර්ණායකයේ අගය නිදහසේ දී ඇති පියවර ගණනකට වගු අගයට වඩා අඩු නම්, සම්බන්ධතාවයේ සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් වන අතර එය ආරක්ෂා කළ යුතුය - සෑම දිනකම. එය වැඩි නම්, සහසම්බන්ධතා සම්බන්ධය සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් ලෙස සැලකේ.

කොල්මොගොරොව්-ස්මිර්නොව් ක්රමය

Kolmogorov-Smirnov නිර්ණායකය යනු පවතින නීතියට අනුව විශ්ලේෂණය කරන ලද තේරීමේ වලංගු භාවය පිළිබඳ සරල උපකල්පන නැවත සත්‍යාපනය කිරීමේ සම්භාව්‍ය තර්කනය සඳහා පරාමිතික නොවන නිර්ණායකයකි. පවතින සාමාන්‍ය අනුපිළිවෙල නැවත සත්‍යාපනය කිරීම සඳහා මෙම නිර්ණායකයේ වඩාත් සුලභ භාවිතය බෙදනු ලැබේ.

1. Kolmogorov-Smirnov නිර්ණායකයේ වර්ධනය පිළිබඳ ඉතිහාසය

Kolmogorov-Smirnov නිර්ණායකය Andriyem Mikolayovich Kolmogorovі Mikola Vasilovich Smirnov.
Kolmogorov A.M. (1903-1987) - සමාජවාදී ප්‍රට්ස් හි වීරයා, මොස්කව්හි මහාචාර්ය රාජ්ය විශ්ව විද්යාලය SRSR හි විද්‍යා ඇකඩමියේ විද්‍යාඥයා - 20 වන සියවසේ ශ්‍රේෂ්ඨතම ගණිතඥයා, නූතනත්වයේ නූතන න්‍යායේ ආරම්භකයින්ගෙන් කෙනෙකි.
ස්මිර්නොව් එන්.වී. (1900-1966) - SRSR හි විද්‍යා ඇකඩමියේ අනුරූප සාමාජික, ගණිතමය සංඛ්‍යාලේඛනවල සහ අනුපිළිවෙල සංඛ්‍යාලේඛනවල මායිම් බෙදීම් පිළිබඳ න්‍යායේ පරාමිතික නොවන ක්‍රමවල නිර්මාතෘන්ගෙන් එකකි.

වසර සඳහා, කොල්මොගොරොව්-ස්මිර්නොව්ගේ සාර්ථකත්වය සඳහා වූ නිර්ණායකය ජෝර්ජ් වොෂින්ටන් විශ්ව විද්‍යාලයේ මහාචාර්යවරයෙකු වන ඇමරිකානු සංඛ්‍යාලේඛනඥයෙකු විසින් සාමාන්‍ය භාවය සඳහා වන නිත්‍යභාවය නැවත පරීක්ෂා කිරීම සඳහා zastosuvannya ක්‍රමය මගින් අතිරේක කරන ලදී. H'hubert Lilliefors(Hubert Whitman Lilliefors, 1928-2008). මහාචාර්ය Lіlієfors zastosuvannya හි පුරෝගාමීන්ගෙන් කෙනෙකි. පරිගණක තාක්ෂණයසංඛ්යානමය රෝස මල් වල.

හියුබට් ලිලීෆෝර්ස්

2. Kolmogorov-Smirnov නිර්ණායකය තවමත් ජයග්‍රාහීද?

මෙම නිර්ණායකය ඔබට සාමාන්‍ය අනුකොටස් නීතියට අනුකොටස් වල ඔරොත්තු දීමේ හැකියාව තක්සේරු කිරීම සඳහා stosuvannya ඇති හැකියාව ඇතුළුව, අනු කොටස් දෙකක් අතර ඇති වෙනස්කම් වල වලංගු භාවය ඇගයීමට ඉඩ සලසයි.

3. කොල්මොගොරොව්-ස්මිර්නොව් නිර්ණායකය භාවිතා කළ හැක්කේ කුමන අවස්ථා වලදීද?

කැල්කියුලස් දත්ත බෙදා හැරීමේ සාමාන්‍ය භාවය නැවත පරීක්ෂා කිරීම සඳහා පත්වීම් පිළිබඳ කොල්මොගොරොව්-ස්මිර්නොව්ගේ නිර්ණායකය.

වැඩි විශ්වසනීයත්වයක් සඳහා, තේරීම් විශ්ලේෂණයන්හි දත්ත සැලකිල්ලට ගනිමින් විශාල වශයෙන් සිදු කළ හැක: n ≥ 50. ඇස්තමේන්තුගත මුළු මූලද්රව්ය 25 සිට 50 දක්වා ප්රමාණයෙන්, Bilshov හි නිවැරදි කිරීම් පරිමාණයට එකතු වේ.

4. Kolmogorov-Smirnov නිර්ණායකය විසඳන්නේ කෙසේද?

Kolmogorov-Smirnov නිර්ණායකය විශේෂ සංඛ්යාන වැඩසටහන් සඳහා සහාය ලබා දෙනු ලැබේ. එය මනසෙහි සංඛ්යා ලේඛන මත පදනම් වේ:

ද sup එස්- ගුණක S හි ඉහළ මායිම නිවැරදියි, එෆ් එන්- rozpodіlu doslіdzhuvanої suupnostі කාර්යය, F(x)- සාමාන්ය බෙදාහැරීමේ කාර්යය

ව්‍යුත්පන්න වන සංචලනයේ වටිනාකම, සාමාන්‍ය rozpodіlu vіdomі a priori ක සාමාන්‍ය සහ සම්මත ප්‍රතිසාධනය වන ඇතුළත් කිරීම් මත පදනම් වන අතර දත්ත වලින් ඇගයීමට ලක් නොවේ.

කෙසේ වෙතත්, ප්රායෝගිකව, පරාමිතියන් අතරමැදි දත්ත නොමැතිව ගණනය කරනු ලැබේ. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, සාමාන්‍යභාවයේ නිර්ණායකයට නැමිය හැකි උපකල්පනයක් ඇතුළත් වේ ("දත්ත වලින් ගණනය කරන ලද මධ්‍ය සහ සම්මත අපගමනයන්හි පවතින පරිදි, ලබා දී ඇති D සංඛ්‍යාලේඛන කොපමණ හෝ වැඩි වැදගත්කමක් ගත යුතුද"), සහ ලිලීෆෝර්ස් ප්‍රේරණය කිරීම (Lilliefors, 19)

5. Kolmogorov-Smirnov නිර්ණායකයේ වටිනාකම අර්ථ නිරූපණය කරන්නේ කෙසේද?

කොල්මොගොරොව්-ස්මිර්නොව් සංඛ්‍යාලේඛනය වැදගත් වන්නේ කෙසේද (පි<0,05), то гипотеза о том, что соответствующее распределение нормально, должна быть отвергнута.

කණ්ඩායම් ක්‍රමය ද ඉඩ දෙයි විචලනය(minlivist, colivannya) ලකුණ. පෙනෙන පරිදි කුඩා තනිකඩ සංඛ්‍යාවක් සමඟ, විචලනයේ විචලනය පහත් අයගේ ශ්‍රේණිගත කිරීම ජය ගනී, එමඟින් විවාහය පරිපූර්ණත්වයට පත් වේ. පේළිය ලෙස හැඳින්වේ ශ්රේණිගත, rostannyam (වෙනස් කළ) සංඥා සඳහා yakscho තනියම roztashovani.

ඔබට විචලනයේ සමානුපාතික ලක්‍ෂණයක් අවශ්‍ය නම්, පේළිවලට අඩු දෘශ්‍යතාවක් ලබා දීම සඳහා පේළි ශ්‍රේණිගත කිරීම ප්‍රොට් කරන්න. මීට අමතරව, පොහොසත් vipadkah තුළ, මව විශේෂිත පේළියක පෙන්වීමට වැදගත් වන හුදකලා විශාල සංඛ්යාවක් සෑදී ඇති සංඛ්යානමය සංයෝජන සමඟ දකුණට ගෙන එනු ලැබේ. සංඛ්‍යාලේඛන දත්තවල ගෝලීය පිළිගැනීම සහ විශේෂයෙන් විචලනය අඩු කිරීම සඳහා ප්‍රාථමික පිළිගැනීම සඳහා cim සමඟ සම්බන්ධ වීමේදී, අඛණ්ඩ පෙනුමේ සලකුණ සහ ක්‍රියාවලිය කණ්ඩායම සමඟ ඒකාබද්ධ කළ යුතු අතර කණ්ඩායම්කරණයේ ප්‍රති results ල සකස් කළ යුතුය. කණ්ඩායම් වගුවක් ලෙස.

කණ්ඩායම් වගුවක් ලෙස, ඇත්තේ ප්‍රස්ථාර දෙකක් පමණි - ලකුණ (විකල්ප) සහ කණ්ඩායම් ගණන (සංඛ්‍යාතය සහ සංඛ්‍යාතය) අනුව කණ්ඩායම්, ඒවා හැඳින්වේ. රෝස නියෝගය.

රෝස මල් ගණනාවක් -එක් ලකුණක් සඳහා ව්‍යුහාත්මක සමූහකරණයේ සරලම ප්‍රභේදය, තීරු දෙකක් සහිත කණ්ඩායම් වගුවක පෙන්වා ඇත, එහි සංඥා සංඛ්‍යාතයේ ප්‍රභේදයක් ඇත. Bagatioh vipadkah හි එවැනි ව්‍යුහාත්මක සමූහයක්, tobto. පේළි නැමීමෙන්, සංඛ්යානමය ද්රව්ය බෙදා හැරීම ආරම්භ වේ.

කණ්ඩායම්වල පෙනුම සංඛ්‍යාතවලින් පමණක් නොව අනෙකුත් සංඛ්‍යාන දර්ශක මගින් සංලක්ෂිත වන බැවින්, උප-බෙදුණු පේළියක ව්‍යුහාත්මක කණ්ඩායම්කරණය නිවැරදි ව්‍යුහාත්මක කණ්ඩායමක් බවට පරිවර්තනය කළ හැකිය. රෝස මල් පේළියක සිරස්තල හඳුනාගැනීම විචලනය වීමේ සලකුණකි. මෙම සිද්ධාන්තය ගණිතමය සංඛ්‍යාලේඛන මගින් වාර්තා කළ හැකි ආකාරයෙන් වර්ධනය විය.

මත rozpodіlu dilyat පේළිය ආරෝපණය(උදාහරණ වශයෙන්, ජනගහණය තත්ත්‍වය, ජාතිකත්වය, පවුල් කඳවුර අනුව බෙදී ඇත) සහ විචලනය(kіlkіsnimi සංඥා සඳහා කණ්ඩායම් කිරීම).

විචල්ය මාලාවප්‍රස්ථාර දෙකක් ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීම සඳහා කණ්ඩායම් වගුවකි: එක් ලකුණක් සඳහා පුද්ගලයින් කාණ්ඩගත කිරීම, සම කණ්ඩායමක සිටින පුද්ගලයින් සංඛ්‍යාව. විචල්‍ය ශ්‍රේණිවල විරාමයන් සමාන සහ සංවෘත ශබ්ද කිරීමෙන් තහවුරු වේ. සාමාන්‍ය ඒක පුද්ගල සත ආදායමේ ප්‍රමාණය සඳහා රුසියාවේ ජනගහනය කාණ්ඩගත කිරීමේ ප්‍රගතිය අසල ඇති වෙනස්කම් (වගුව 3.10).

වගුව 3.10

2004-2009 වසර තුළ සාමාන්ය ඒක පුද්ගල ආදායමේ වටිනාකම සඳහා රුසියාවේ ජනගහනයේ Rozpodіl සංඛ්යාව.

සාමාන්‍ය ඒක පුද්ගල සත ආදායමේ ප්‍රමාණය අනුව ජනගහනයේ කණ්ඩායම්, rub./mіs.	කණ්ඩායමේ ජනගහන සංඛ්‍යාව, ප්‍රතිඵලයට පෙර % කින්
8 000,1-10 000,0
10 000,1-15 000,0
15 000,1-25 000,0
පොනඩ් 25,000.0
සියලුම ජනගහනය

විචල්‍ය පේළි විවික්ත සහ විරාම කාල පරතරයන්ට බෙදා ඇත. විවික්ත වෙනස්කම් පේළිපටු සීමාවන්හිදී වෙනස් වන විවික්ත සංඥා සඳහා විකල්ප එකතු කරන්න. විවික්ත විචල්‍ය මාලාවක් සමඟ, ඔබට නව දරුවන්ගේ සංඛ්‍යාව සඳහා රුසියානු පවුල් බට් කළ හැකිය.

පරතරයප්‍රභේද පේළි විකල්ප හෝ බාධාවකින් තොරව ඒකාබද්ධ කරයි, නැතහොත් ඒවා විවික්ත අක්ෂරවල පුළුල් පරාසයක වෙනස් වේ. පරතරය є variatsiyny මාලාවක් රුසියාවේ rozpodіlu ජනගහනය සාමාන්ය ඒක පුද්ගල සතයක් ආදායම් වටිනාකම සඳහා.

විවික්ත විචල්ය පේළි බොහෝ විට නතර කිරීම ප්රායෝගික නොවේ. වරින් වර නැමීම අපහසු වේ, නමුත් කණ්ඩායමේ ගබඩාව නිශ්චිත විකල්ප මගින් සලකුණු කර ඇත, එය ඇත්ත වශයෙන්ම අවසාන කණ්ඩායම් සලකුණු විය හැකිය.

විරාම විචල්‍ය මාලාවේ විශාලතම පළල. їх නැමුණු විට vinikaє කන්ඩායම් සංඛ්යාව, මෙන්ම ස්ථාපිත කිරීමට නියමිත කාල පරතරයන් ප්රමාණය ගැන නැමුණු ආහාර.

මෙම පෝෂණය වෙන් කිරීමේ මූලධර්ම සංඛ්‍යානමය කණ්ඩායම් ඇති කිරීමේ ක්‍රමවේදය පිළිබඳ කොටසේ සාකච්ඡා කරන ලදී (div. ඡේදය 3.3).

විචල්‍ය පේළි යනු විවිධ තොරතුරු සංයුක්ත ආකෘතියකට සංකෝචනය කිරීම හෝ සම්පීඩනය කිරීමකි, ඒවා පිටුපසින් ඔබට විචලනයේ ස්වභාවය, අනුපිළිවෙලට එකතු කළ යුතු සංසිද්ධිවල ලකුණෙහි අනන්‍යතාවය පිළිබඳ පැහැදිලි විනිශ්චයක් එක් කළ හැකිය. සහ වඩාත් වැදගත් වන්නේ, විචල්‍ය ශ්‍රේණියේ අගය, විචලනයේ වඩාත්ම වැදගත් ලක්ෂණ ගණනය කරන එකයි (div. 7 වන පරිච්ඡේදය).

දෛනික විද්‍යාත්මක පර්යේෂණයේ පැයට විශේෂයෙන් වැදගත් වන විශාල තොරතුරු මාලාවක් සැකසීමේදී, අවසාන දිනට පෙර, දත්තවල නිවැරදි කාණ්ඩගත කිරීම බැරෑරුම් ලෙස සංවිධානය කිරීම අවශ්‍ය වේ. විවික්ත චරිතයක් ලබා දෙන්නේ නම්, අපට තිබූ පරිදි ගැටළු වලට දොස් නොකියයි - සමේ සංඥා වල සංඛ්යාතය සරලව වැඩිදියුණු කිරීම අවශ්ය වේ. ඔබ ලකුණ අවසන් කරන්නේ කෙසේද? බාධාවකින් තොරවචරිතය (වඩා පුළුල් විය හැකි ප්‍රායෝගික වේ), එවිට ලකුණු සමූහගත කිරීම සඳහා ප්‍රශස්ත කාල පරතරයන් තෝරා ගැනීම සුළු කාර්යයන් සඳහා හොඳය.

උච්චාවචනයන් බාධාවකින් තොරව සමූහගත කිරීම සඳහා, සමස්ත විචල්‍ය පරාසයේ සලකුණු පරතරයන් හාල්මැස්සන් වලට බෙදා ඇත. පෙර.

පරතරය අනුව සමූහගත කර ඇත (බාධාවකින් තොරව) ආසන්නයේ විචලනය i-th පරතරය තුළ පරිභෝජනය කරන ලද අනතුරු ඇඟවීම් සංඛ්‍යාතයේ වැදගත්ම සංඛ්‍යාත () හෝ දෘශ්‍ය සංඛ්‍යාත මගින් එකවර දක්වා ඇති අන්තරයේ සලකුණු වල අගයන් අනුව ශ්‍රේණිගත කිරීම නම් කරන්න. ():

ඉන්ටර්වල්ස් කියන්නේ චරිත
mi සංඛ්යාතය

හිස්ටෝග්රෑම්і සමුච්චය (ogiva),දත්තවල ව්‍යුහය පිළිබඳ පළමු හෙළිදරව්ව සැලකිල්ලට ගැනීමට අපට ඉඩ සලසන ආශ්චර්යමත් දත්ත දෘශ්‍යමාන කිරීමේ ක්‍රමයක් සමඟින් අප විසින් දැනටමත් සමාලෝචනය කර ඇත. එවැනි ප්‍රස්ථාර (රූපය 1.15) අඛණ්ඩ දත්ත සඳහා මෙන්ම විවික්ත දත්ත සඳහා සමාන වනු ඇත, අඛණ්ඩ දත්ත බොහෝ විට ඒවායේ විය හැකි අගයන් ප්‍රදේශය පුරවා ඒවා සැලකිය යුතුද යන්න පිළිගනී.

මල් 1.15

ටොම් හිස්ටෝග්‍රැම් සහ සමුච්චිත වරද මත stovptsі එකට ඇලී සිටින්න, දරුවන්ගේ මව්වරුන් නොවේ, එහිදී ඔවුන් භාවිතා කළ හැකි සීමාවන්හි සලකුණු වල තේරුම නාස්ති නොකරයි.(histogram සහ සමුච්චිත ඔවුන් රූප සටහන. 1.16 දී මෙන්, ඇඹරී ඇත වෙනස් අගය භාවිතා නොකරන, abscissa අක්ෂය මත මව "dirok" නිසා නොවේ ඒ නිසයි). Stomchik හි උස යනු ලබා දී ඇති පරතරය තුළ පරිභෝජනය කරන ලද සංඛ්‍යාත අංකයට අනතුරු ඇඟවීමක් හෝ දෘශ්‍ය සංඛ්‍යාත අංශුවට අනතුරු ඇඟවීමකි. විරාමයන් peretinatisya වරදකරු නොවේසහ රීතියක් ලෙස, එකම පළල තිබිය හැක.

මල් 1.16.

හිස්ටෝග්‍රෑම් සහ බහුඅස්‍ර є චලිතයේ වක්‍ර පළල (අවකල්‍ය ශ්‍රිතය) හි ආසන්න කිරීම් f(x) imovirnosti න්යාය පාඨමාලාවේ දී සලකනු ලබන න්යායික rozpodіlu. මෙම හේතුව නිසා, බාධාවකින් තොරව දත්ත ගණනය කිරීමේ පළමු සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණයේ දී එය ඉතා වැදගත් විය හැකිය - බැලූ බැල්මට, බෙදා හැරීමේ උපකල්පිත නීතියක් ගැන විස්නොව්කා සෑදිය හැකිය.

සමුච්චිත - විරාම විචල්‍ය ශ්‍රේණියේ සමුච්චිත සංඛ්‍යාතවල (කොටස්) වක්‍රය. අනුකලිත ශ්‍රිතයේ ප්‍රස්ථාරය සමුච්චිතයකින් සැලසුම් කර ඇත F(x), එය imovirnosti න්යාය පාඨමාලාවේ ද සලකා බලනු ලැබේ.

පොදුවේ ගත් කල, හිස්ටෝග්‍රෑම් සහ සමුච්චිත සංකල්ප බාධාවකින් තොරව දත්ත සහ ඒවායේ විරාම විචල්‍ය ශ්‍රේණි සමඟ සමානව සම්බන්ධ වේ, එබැවින් ඒවායේ ප්‍රස්ථාර උච්චාවචනවල ඝනත්වයේ ක්‍රියාකාරිත්වය සහ පැහැදිලිවම rozpodіlu ක්‍රියාකාරිත්වය පිළිබඳ ආනුභවික ඇස්තමේන්තු වේ.

විරාම විචල්‍ය මාලාවේ Pobudov ආරම්භ වන්නේ නියමිත කාල පරතරයන් ගණනෙනි කේ.පළමු කාර්යය, සමහර විට, පෝෂණ අනුගාමිකයා සඳහා වඩාත් සංකීර්ණ, වැදගත් සහ අපැහැදිලි වේ.

විරාම ගණන වැරදි නැත, නමුත් අපි ඉතා කුඩා බැවින් හිස්ටෝග්‍රෑම් ඉතා සුමට ලෙස පිටවන විට ( අධික ලෙස සිනිඳු),සති අන්තයේ පහත්කමේ සියලු සුවිශේෂතා පරිභෝජනය කිරීම - fig. 1.17 රූපයේ ප්‍රස්ථාර පෙළඹවූයේ කුමක් දැයි දත්ත මෙන් ඔබට සිතිය හැක. 1.15 කුඩා කාල පරතරයන් සහිත හිස්ටෝග්‍රෑම් භාවිතා කිරීමට (රේඛා සටහන).

ඒ අතරම, විරාම ගණන ඉතා විශාල වීම වරදක් නොවේ - එසේ නොමැතිනම් සංඛ්‍යාත්මක අක්ෂය දිගේ අනුචලනය වන දත්ත බෙදා හැරීමේ පරාසය අපට තක්සේරු කළ නොහැක: වීඩී හි හිස්ටෝග්‍රෑම් සුමට නොවේ. (යටි සුමට)ප්‍රතිස්ථාපනය කළ නොහැකි විරාම වලින්, අසමාන (div. Fig. 1.17, දකුණු ප්‍රස්ථාරය).

මල් 1.17.

ඔබට හොඳම විරාම ගණන තීරණය කළ හැක්කේ කෙසේද?

Sche 1926 පි. Herbert Sturges (Herbert Sturges) අන්තරායන් ගණන ගණනය කිරීම සඳහා සූත්‍රය zaproponuvav, එහිදී අවසාන ලකුණෙහි නොදන්නා අගය බිඳ දැමීම අවශ්‍ය වේ. සත්‍යයේ මෙම සූත්‍රය අතිශයින් ජනප්‍රිය වී ඇත - සංඛ්‍යාලේඛන සහායකයින්ගෙන් බහුතරයක් තමන් විසින්ම ප්‍රචාරණය කරනු ඇත, ඔවුන් ජයග්‍රහණය කරනු ඇති කෙටි යෙදුම් සහ පුද්ගල නොවන සංඛ්‍යාන පැකේජ සඳහා. Naskіlki tse එය සත්ය සහ සාමාන්ය මනෝභාවයන් තුළ - є ඊටත් වඩා බරපතල පෝෂණය.

ඉතින්, ස්ටර්ගස් සූත්‍රයේ පදනම කුමක්ද?

අපි බලමු bіnomne rozpodіl)