МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ УКРАЇНИ
Установа освіти В«Міжнародний державний екологічний університет імені А.Д. Сахарова В»
Реферат
на тему
В«Можливості аналізу даних медико-біологічних експериментів в програмі Statistica В»
Магістрант кафедри імунології
Петрова Олена Олександрівна
Науковий керівник: к. м. н.,
доцент Зафранская Марина Михайлівна
Мінськ 2011
Зміст
Введення
Статистика в медико-біологічному дослідженні
Вибір методу аналізу в відповідно до типу розподілу даних
Аналіз часу життя в ППО Statistica
Порівняння коефіцієнтів кореляції
Практична частина
Висновок
Література
Введення
Розвиток медицини неможливо без проведення медико-біологічних експериментів, епідеміологічного аналізу, оцінки ефективності фармакологічних препаратів та інших досліджень як доклінічного, так і клінічного рівня.
Об'єктом наукового дослідження зазвичай виступає не просто окреме явище, конкретна ситуація, а цілий клас подібних явищ і ситуацій, їх сукупність. Мета і безпосередні завдання наукового дослідження полягають у тому, щоб знайти загальне у ряду одиничних явищ, виявити закони, по яким вони виникають, розвиваються і функціонують [1, 2, 3]. Найважливішим обставиною, що визначила необхідність застосування математико-статистичних методів, з'явилося встановлення факту, що багатьом біологічним системам властиві статистичні закономірності, виявляються при вивченні сукупностей, але непридатні до окремим одиницям цих сукупностей [2].
Відмінними ознаками наукового дос
лідження є:
1. цілеспрямованість процесу (досягнення поставленої мети, виконання чітко сформульованих завдань)
2. спрямованість на пошук, на творчість, на висунення ідей
3. систематичність як самого процесу дослідження, так і його результатів
4. сувора доказовість, обгрунтованість висновків [4, 5, 6]
Розвиток ідей критичної оцінки медичної інформації призвело до виникненню в кінці 80-х років XX століття концепції доказової медицини (ДМ).
Основними постулатами ДМ є наступні [7]:
- кожне рішення лікаря повинне грунтуватися на наукових даних;
- вага кожного факту тим більше, чим суворіше методика наукового дослідження, в ході якого він отриманий.
ДМ є концепцією як для лікарів, дослідників, керівників установ і органів охорони здоров'я, так і для пацієнтів. Основна мета концепції ДМ полягає в тому, щоб поступово перетворити лікарську діяльність з мистецтва в науку [7].
Будь-яке дослідження в залежності від того, наскільки надійні отримані у ньому результати і наскільки вони застосовні в клінічній практиці, можна охарактеризувати з двох точок зору:
- достовірності (внутрішньої обгрунтованості)
- о6общаемості (зовнішньої обгрунтованості, застосовності)
Достовірність (внутрішня обгрунтованість) дослідження визначається тим, якою мірою структура дослідження відповідає поставленим завданням, а отримані результати справедливі відносно изучавшейся вибірки.
узагальненість (зовнішня обгрунтованість) результатів дослідження відображає, якою мірою результати даного дослідження застосовні до інших групам , наприклад до хворих іншого статі, іншої популяції і т.п.
Достовірність і о6общаемость залежать від правильності проведення дослідження на всіх етапах, в тому числі, від грамотної статистичної обробки отриманих даних [7].
Широка доступність обчислювальної техніки дає можливість опрацювання великих обсягів даних, використання різних методів аналізу. Крім того, програма конкретного методу обробки дозволяє багаторазово повторювати обчислення з невеликими змінами без додаткових зусиль. Для більшості стандартних статистичних методів існують пакети програм, хоча їм часом не вистачає гнучкості, яку в ідеалі вони повинні були б допускати. Для більшості завдань з невеликими обсягами даних і з відносно простими методами обробки цілком достатньо звичайного калькулятора. Для даних середнього обсягу краще користуватися пакетами стандартних програм. Однак слід уникати використання складних методів аналізу тільки тому, що є відповідні програми [6].
На сьогоднішній день лідером серед програм статистичної обробки даних в середовищі Windows є пакет програмного забезпечення (ППО) STATISTICA, який має більше 250 тис. зареєстрованих користувачів у всьому світі і є найбільш динамічно розвиваються пакетом на ринку статистичного програмного забезпечення. Розробником STATISTICA є фірма StatSoft, Inc., (США). Перша версія системи STATISTICA для DOS, вийшла в 1991 році, являла собою новий напрямок розвитку статистичного програмного забезпечення. У ній реалізований так званий графічно-орієнтований підхід до аналізу даних [5,6].
Однак при використанні ППО STATISTICA, як і при роботі з будь-якими іншими пакетами статистичних програм, прийняття рішень залишається за дослідником. Програма звільняє дослідника від рутинної обчислювальної роботи, але інтерпретація отриманих результатів залежить від його досвіду і знань.
Застосування статистики в медичних та біологічних дослідженнях не обмежується аналізом результатів. Статистичні методи слід використовувати також на етапі планування біологічного експерименту або медичного дослідження. Слід підкреслити, що з точки зору клінічної епідеміології для отримання надійних, науково обгрунтованих результатів необхідні 2 компоненти:
В· правильне планування структури дослідження (що забезпечує можливість отримання відповідей на поставлені питання)
В· грамотний статистичний аналіз [6].
Статистика в медико-біологічному дослідженні
statistica статистика медичний біологічний
-яке дослідження має задовольнити таким вимогам:
1. цілеспрямованість (конкретність завдань). При аналізі отриманих даних можуть бути виявлені і додаткові результати, не заплановані в дослідженні (Вторинні дані), проте зазвичай вони представляють меншу цінність, ніж основні (Відповідні поставленої мети) результати проведеного експерименту.
2. ефективність , тобто отримані висновки повинні бути достовірні. Достовірність медико-біологічних експериментів зазвичай оцінюється 5% рівнем значущості, і отримані значення, вірогідність помилки 1 роду для яких менше 5%, автоматично виділяються в STATISTICA червоним кольором шрифту. Однак, величина р може становити 0,049; така відмінність статистично значимо, але настільки близько до порогової величиною (0,05), що практично не відрізняється від, до Приміром, 0,051, тобто статистично незначущої рівня. Наявність подібної умовної риси (0,05) являє собою одну з проблем при використанні величини р.
3. економність (мінімальна витрата сил і засобів, ризику піддається мінімальне кількість учасників (як людей, так і тварин)). Економність може бути досягнута підбором мінімальної чисельності груп, достатньою для отримання достовірних результатів [5, 6, 8, 10].
4. Отримана послідовність випадкових чисел може використовуватися різними способами:
5. - Парні числа можуть відповідати одній групі, а непарні - інший (у випадку двох груп);
-при числах в діапазоні від 0 до 99, числа менші 50, можуть відповідати одній групі, а великі або рівні 50 - інший (у разі двох груп);
В результаті простої рандомізації групи можуть значно розрізнятися за кількістю учасників, причому відмінність виявляється вельми істотним, якщо вибірки невеликі за обсягом. У зв'язку з цим просту рандомізацію рекомендується використовувати лише в масштабних КІ [7].
Формулювання цілей
...
