Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований, Юнкеров В.И., 2002


Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований, Юнкеров В.И., 2002.

    В книге просто и наглядно изложены назначение и сущность, как широко используемых, так и малоизвестных широкой научной общественности, математико-статистических методов описания, анализа и моделирования результатов медико-биологических исследований. Вполне строгое математическое описание каждого рассматриваемого метода сопровождается иллюстрацией конкретных оригинальных примеров преимущественно из практики авторов.

Первая часть книги посвящена одномерной описательной статистике и оценке значимости различия признаков. Во второй части приведены многомерные методы анализа медицинских процессов и систем. Книга станет надежным подспорьем для врачей-исследователей в обработке результатов исследования.

Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований, Юнкеров В.И., 2002.


Оглавление
ПРЕДИСЛОВИЕ. 3
Список условных сокращений. 9
ЧАСТЬ I. ОДНОМЕРНАЯ ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА И ОЦЕНКА ЗНАЧИМОСТИ РАЗЛИЧИЯ ПРИЗНАКОВ
1. ПЕРВИЧНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПРИЗНАКОВ, ОЦЕНКА ЗНАЧИМОСТИ ИХ РАЗЛИЧИЯ. 12
Характеристика биологических объектов, как сложных стохастических систем. 12
Выборочный метод наблюдения - основной метод научного исследования. 14
Задачи статистического описания переменных. 16
Определение числовых характеристик случайных переменных по результатам выборочного наблюдения. 17
Оценка точности и надежности числовых характеристик. 18
Определение статистического ряда распределения случайной переменной по результатам выборочного наблюдения. 19
Закон нормального распределения случайной переменной. 20
Оценка соответствия эмпирического и теоретического законов распределения случайной переменной. 23
Проверка статистических гипотез по результатам выборочного наблюдения. 23
Оценка значимости различия средних значений показателя в независимых выборках. 24
Оценка значимости различия показателя в связанных выборках. 25
Определение требуемого числа наблюдений в выборках для получения значимого различия показателя в двух выборках. 26
ПРИМЕР 1.1. 27
2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КАТЕГОРИРОВАННЫХ ДАННЫХ. 34
Задачи анализа категорированных данных медицинских исследований. 34
Относительные величины в медицинской статистике. 34
Определение относительных величин частоты по результатам выборочных наблюдений. 36
Оценка точности и надежности относительных величин частоты. 36
Оценка значимости различия относительных величин частоты в независимых выборках по t-критерию Стьюдента. 37
ПРИМЕР 2.1. 39
Оценка значимости различия частот наблюдения в независимых выборках по (?)-критерию Пирсона. 44
ПРИМЕР 2.2. 45
3. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ. 47
Условия применения непараметрических методов. 47
Проверка гипотезы о различии в независимых выборках. 48
ПРИМЕР 3.1. 48
ПРИМЕР 3.2. 49
ПРИМЕР 3.3. 51
Проверка гипотезы о различии между зависимыми выборками. 52
ПРИМЕР 3.4. 52
ПРИМЕР 3.5. 53
Оценки значимости различия частот наблюдений по четырехпольной таблице с помощью (?)-критерия Пирсона. 54
ПРИМЕР 3.6. 54
О выборе метода оценки значимости различия. 56
4. ОДНОФАКТОРНЫЙ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. 58
Сущность функциональной и корреляционной связи. 58
Коэффициент корреляции и его свойства. 60
Оценка значимости коэффициента корреляции. 60
Оценка точности и надежности коэффициента корреляции по вспомогательной переменной Фишера. 61
Ранговые коэффициенты корреляции. 63
Коэффициент и уравнение регрессии. 63
Оценка значимости коэффициентов уравнения регрессии. 64
Дисперсионный анализ, оценка информативности и значимости уравнения регрессии. 65
Прогноз по уравнению регрессии и оценка его точности и надежности. 66
Особенности построения нелинейных уравнений регрессии. 66
ПРИМЕР 4.1. 68
ПРИМЕР 4.2. 73
ПРИМЕР 4.3. 74

ЧАСТЬ II. МНОГОМЕРНЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА МЕДИЦИНСКИХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ
5. МНОГОМЕРНЫЙ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ. 78
Задачи исследования сложных систем. 78
Требования к базе данных для многомерного статистического анализа. 79
Задачи и содержание многомерного корреляционного анализа. 80
Назначение и содержание канонического корреляционного анализа. 80
Назначение и содержание многомерного регрессионного анализа. Построение линейного уравнения регрессии. 81
Сущность пошагового регрессионного анализа. 83
Дисперсионный анализ и оценка эффективности модели. 83
Оценка степени влияния факторов на моделируемый параметр. 84
Прогноз по модели и оценка его точности и надежности. 84
Особенности нелинейного регрессионного анализа. 84
ПРИМЕР 5.1. 86
ПРИМЕР 5.2. 92
6. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ. 96
Назначение и сущность дисперсионного анализа результатов медицинских исследований. 96
Содержание дисперсионного анализа полного факторного эксперимента (ПФЭ). 97
Оценка степени влияния линейных эффектов факторов и их взаимодействий на моделируемый параметр. 98
Оценка значимости различий средних значений параметра для различных уровней факторов. 98
Ковариационный анализ результатов медицинских исследований. 99
Содержание дисперсионного анализа дробного факторного эксперимента (ДФЭ) по планам латинских квадратов. 101
ПРИМЕР 6.1. 103
ПРИМЕР 6.2. 111
ПРИМЕР 6.3. 120
7. ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА В МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ. 127
Сущность и условия применения дискриминантного анализа для решения задачи медицинской диагностики. 127
Этапы применения дискриминантного анализа. 128
Отбор информативных симптомов для включения в модели ЛКФ и КЛДФ. 129
Решение диагностической задачи по линейным классификационным функциям (ЛКФ). 130
Решение диагностической задачи по каноническим линейным дискриминантным функциям (КЛДФ). 130
Применение решающих правил диагностики. 131
Оценка эффективности решающих правил диагностики. 133
ПРИМЕР 7.1. 135
8. АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЯ. 146
Назначение и содержание анализа соответствия. 146
ПРИМЕР 8.1. Исследование связи между должностными группами сотрудников учреждения и категориями их пристрастия к курению. 147
Анализ результатов решения примера. 153
ПРИМЕР 8.2. Исследование связи между систолическим артериальным давлением у пострадавших с тяжелой черепно-мозговой травмой при поступлении в стационар и показателем жизненной активности при их убытии. 156
9. ЛОГЛИНЕЙНЫЙ АНАЛИЗ. 170
Сущность, условия применения и задачи логлинейного анализа. 170
ПРИМЕР 9.1. Исследование связи показателя устойчивости результатов лечения с факторами, характеризующими социально-бытовые условия, на основе пятифакторной логлинейной модели. 174
ПРИМЕР 9.2. Построение и анализ трехфакторной логлинейной модели оценки профессиональной деятельности операторов. 190
10. ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ. 201
Назначение и содержание метода логической регрессии. 201
ПРИМЕР 10.1. 204
ПРИМЕР 10.2. 210
11. АНАЛИЗ ДАННЫХ ВРЕМЕНИ ЖИЗНИ. 213
Назначение и содержание анализа данных времени жизни. 213
ПРИМЕР 11.1. 217
12. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. 240
Задачи и методы анализа временных рядов. 240
Построение модели временного ряда методом авторегрессии и интегрированного скользящего среднего (АРИМА). 242
ПРИМЕР 12.1. 246


ПРЕДИСЛОВИЕ.
    Имея богатый многолетний опыт преподавания математической статистики курсантам, слушателям, адъюнктам и аспирантам Военно-медицинской академии, а также математико-статистического сопровождения многих научно-исследовательских работ, выполняемых в академии, авторы посчитали возможным поделится этим опытом на страницах, предлагаемого Вашему вниманию издания.

    Статистическая обработка данных, полученных как в эксперименте, так и путем повседневного медицинского учета, необходима для проверки степени достоверности результатов, правильного их обобщения и выявления закономерностей медицинских процессов. Особенно важна роль статистических методов в моделировании медицинских систем и процессов с последующим использованием этих моделей для принятия верного решения в условиях неопределенности. Важно понимать, что каждый из методов математической статистики имеет свои возможности и ограниченную область применения. Только цель исследования и характер полученных данных определяют выбор, математического аппарата для обработки этих данных.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате и читать:

Скачать книгу Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований, Юнкеров В.И., 2002 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать




Скачать книгу - Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований, Юнкеров В.И., 2002. - Яндекс Народ Диск.

Скачать книгу - Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований, Юнкеров В.И., 2002. - depositfiles.
Дата публикации:





Теги: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 


Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2016-12-01 22:56:28