5.14 сурет. Абсцисса өсінде Тест белгісі көрсетілген, ал Жынысы белгісінің тағайындалған мәндеріне сәйкес нүктелер сызық түрінде көрсетілген, факторлардың әсер етуін бейнелейтін сызбасының нұсқасы.
Сонымен, қорытынды, адамнын жынысы тесттің нәтижесіне әсер етпейді дегенге түзету енгізу қажет. Бір жыныс екіншісіне қарағанда тесті нашар немесе жақсы тапсырады деуге негіз жоқ, бірақ еркектер әйелдерге қарағанда тесттің күрделенуіне басқаша назар аударады. Яғни бағаны көтермей немесе төмендетпей басқа фактордың өзгерісіне жыныстын реакциясы өзгеренде баллға әсерін тігізеді.
Әдебиет:
Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ.-М.: Практика, 1998. - 459 с.
Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - М.: высшая школа, 2003. - 479 с.
Жижин К.С. Медицинская статистика: Учебное пособие / К.С. Жижин. - Ростов н/Д: Феникс, 2007. - 160 с.
Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии: Руководство. В 2-х томах / Под ред. Ю.М. Комарова. Т. 1. Теоретическая статистика. - М.: Медицина, 2000. - 412 с.
Основы высшей математики и математической статистики: Учебник / И.В. Павлушков и соавт. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 424 с.
Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник - М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. - 512 с.
Юнкеров В.И., Григорьев С.Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. - СПб.: ВМедА, 2002. - 266 с.
7. Бақылау:
№ 6 Сабақ
1. Тақырыбы: Эпидемиологиялық зерттеулердегі статистикалық әдістер. Қауіп қатер факторы бойынша аурушаңдықты талдау.
2. Мақсаты: корреляциялық талдау әдістерін қауіп қатер факторы бойынша аурушаңдықты талдауда қолдану.
3. Оқыту мақсаты: ең кіші квадраттар әдісін қолданып корреляциялық тәуелділікті орнату дағдыларын қалыптастыру, сонымен қатар, алынған корреляция коэффициентінің күшін, бағытылығын және ақиқаттығын бағалау.
4. Тақырыптың негізгі сұрақтары:
Қауіп қатер факторын сандық бағалауда не себептен корреляциялық талдау қолданылады?
Корреляциялық тәуелділік нені білдіреді?
Сызықты корреляция коэффициенті қалай есептелінеді?
Сіздер корреляциялық тәуелділіктің қандай түрлерін білесіздер?
Корреляция коэффициентінің ақиқаттығы қалай анықталады?
5. Білім берудің және оқытудың әдістері: жеке тапсырмаларды жазбаша орындау.
1 тапсырма.
Бір ауылды аймақта Флекснер дизентериясынын созылмалы індеті бар екендігі тіркелген.
Алдын ала талдау және зертханалық зерттеулер су құбырындағы суда қалыпқа сай емес бактериялық көрсеткіштері бар (қауіп қатер факторы) сынаулардың жиі «секірулері» байқалды.
Осы екі белгілер арасындағы байланыстын болуы туралы болжамды тексеріп, қорытынды жасау керек.
Алынған нәтижелер төмендегі кестеде көрсетілген:
Ай
|
Дизентериямен ауырғандар саны (х)
|
Су сынауларының үлесі (у)
|
Қаңтар
|
10
|
0
|
Ақпан
|
9
|
0,5
|
Наурыз
|
2
|
1,1
|
Сәуір
|
7
|
2,0
|
Мамыр
|
6
|
1,8
|
Маусым
|
11
|
2,9
|
Шілде
|
26
|
6,7
|
Тамыз
|
32
|
4,5
|
Қыркүйек
|
46
|
8,7
|
Қазан
|
38
|
7,1
|
Қараша
|
8
|
3,2
|
Желтоқсан
|
5
|
0
|
2 тапсырма.
Судағы кальцийдің саны және судың қатаңдығы арасындағы байланыстың күшін және бағытын анықтау, корреляция коэффициентін есептеу. Байланыс ақиқаттығын бағалау. Қорытынды жасау.
Алынған нәтижелер кестеде көрсетілген:
Судың қатаңдығы (градус)
|
Судағы кальций саны (мл/л)
|
4
|
28
|
8
|
56
|
11
|
77
|
27
|
191
|
34
|
241
|
37
|
262
|
3 тапсырма.
Жыл бойы миокард инфарктімен ауыратындардың айдың орташа айлық температурасына тәуелдігіне зерттеу жүргізілді.
Корреляция коэффициентін есептеу, көрсеткіштер арасындағы байланыстың күшін және бағытын анықтау. Байланыс ақиқаттығын бағалау. Қорытынды жасау.
Алынған нәтижелер кестеде көрсетілген:
Айлар
|
Айлар бойынша миокард инфарктімен ауыратындар
(10 000 мың. тұрғынға)
|
Ауаның орташа айлық температурасы
|
Қаңтар
|
1,6
|
-7,1
|
Ақпан
|
1,23
|
-7,7
|
Наурыз
|
1,14
|
-5,8
|
Сәуір
|
1,13
|
-4,1
|
Мамыр
|
1,12
|
+13
|
Маусым
|
1,02
|
+14,9
|
Шілде
|
0,91
|
+18,8
|
Тамыз
|
0,82
|
+15,6
|
Қыркүйек
|
1,06
|
+9,0
|
Қазан
|
1,22
|
+6,0
|
Қараша
|
1,33
|
-1,0
|
Желтоқсан
|
1,4
|
-7,7
|
Қауіп қатер факторлары бойынша ауру-сырқаулықты талдаудың мақсаты:
ауруды тұдыратын себептер туралы болжамдарды тексеру;
адамдардың ауруы және ауруды жұқтыру қауып қатер факторын айқындау;
індеттердің түрлерін орнату.
Ауру-сырқаулық пен оның себептері арасындағы мүмкін болатын байланыстардың сипатын және тығыздығын көрсететін қауіп қатер факторларының сандық бағалары үшін корреляциялық талдау қолданылады.
Корреляциялық байланыс (корреляция) - бір белгінің әрбір айқын мағынасына басқа өзара байланысқан бірнеше мағынаның талапқа сай болатынын көрсететін байланыс (адамның бойы және дене салмағының арасындағы байланыс).
Клиникалық медицина және биология, әлеуметтік-гигиеналық үдерістерге корреляциялық байланыс тән.
Байланыс күшін және оның бағытын сипаттайтын көрсеткіш – сызықты (жұпты) корреляция (Пирсонның) коэффициенті төмендегі формула бойынша есептелінеді:
,
мұндағы: rxy – корреляция коэффициенті; «х» және «у» – корреляцияланатын қатарлар, «», «» - орташалар.
Сызықты корреляция коэффициенті [-1,1] аралығындағы мәндерді қабылдайды.
Бағыты бойынша корреляциялық байланысты түзу және кері деп бөледі.
Бір айнымалының артуы екінші айнымалының артуына байланысты болатын байланысты - түзу корреляциялық байланыс деп атайды.
Бір айнымалының артуы екінші айнымалының кемуіне байланысты болатын байланысты - кері корреляциялық байланыс деп атайды.
Түзу байланыс кезінде корреляция коэффициенті 0-ден +1-ге дейінгі мәндерді қабылдайды.
Кері байланыс кезінде корреляция коэффициенті -1-ден 0-ге дейінгі мәндерді қабылдайды.
Егер корреляция коэффициенті 0-ге тең болса, онда көрініс арасындағы байланыс болмайды.
Егер корреляция коэффициенті +1-ге немесе -1 тең болса, онда көрініс арасындағы байланыс функционалды болады.
Егер 0 < rxy < 0,3 – байланыс әлсіз (кіші),
0,3 < rxy < 0,7 – байланыс орташа (біркелкі),
0,7 < r xy<1 – байланыс күшті (тығыз).
Корреляция коэффициентінің ақиқаттығы есептелетін орташа қателікпен оны салыстыру арқылы анықталынады.
Корреляция коэффициентінің орташа қателігі тең болады, мұндағы, rxy – корреляция коэффициенті; n – бақылау саны.
Егер корреляция коэффициенті өзінің орташа қателігін 3 ретке дейін артық болса, онда ақиқатты деп есептелінеді. Әйтпесе бақылау санын арттыру керек және оның қателігі мен коэффициентін қайтадан есептеу керек.
Корреляция коэффициентінің ақиқаттылығы арнайы кестеден анықталады [4-қосымша, 1-кестені қара].
Әдебиеттер:
1. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ.-М.: Практика, 1998. - 459 с.
2.Ахметқазиев А.А, Кельтенова Р.Т. Математикалық статистика, Алматы «Эканомика», 2002
3. Бектаев Қ.Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика. Алматы: «Рауан», 1991
4. Савилов Е.Д,Мамонтова Л.М идр.Применение статистических методов в эпидемиологическом анализе. – М. «МЕД пресс-информ», 2004.
5. Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М:Изд РУДН, 2002.
6. Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика /А. Петри, К. Сэбин; пер. с англ. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2009. - 168 с.
Бақылау:
.
№ 7 Сабақ
1. Тақырыбы: Корреляция-регрессиялық талдау. Параметрлерді ең кіші квадраттар әдісі бойынша бағалау. Сызықтық регрессия теңдеуі.
2. Мақсаты: медициналық-биологиялық және фармацевтикалық зерттеулерді жүргізу кезіндегі корреляциялық-регрессиялық талдауы әдістерін қолдану.
3. Оқыту мақсаты: студенттерге корреляция әдісімен анықталынған, факторлық және нәтижелік белгілерінің арасындағы байланысқа негізделген, бір белгінің екінші белгіге тәуелділігінің өзгергіштігін өлшеуді және талдауды үйрету.
4. Тақырыптың негізгі сұрақтары:
Регрессиялық талдаудың мәні неде?
Регрессия деген не және ол қандай түрде болады?
Сіздер жұпталған регрессияның қандай теңдеуін білесіздер?
Ең кіші квадраттар әдісінің мәні неде?
Жұпталған сызықтық регрессияның коэффициенттері қандай формулалармен анықталады?
5. Білім берудің және оқытудың әдістері: жеке тапсырмаларды жазбаша орындау.
1 тапсырма.
Бір ауылды аймақта Флекснер ішсүзегінің созылмалы індеті бар екендігі тіркелген. Алдын ала талдау және зертханалық зерттеулер су құбырындағы суда қалыпқа сай емес бактериялық көрсеткіштері бар (қауіп қатер факторы) сынаулардың жиі «секірулері» байқалды.
Жұптасқан регрессия теңдеуін құру; теориялық және нақты қисықтарды сызба түрінде бейнелеу; регрессия теңдеуінің маңыздылығын тексеру керек.
Алынған нәтижелер төмендегі кестеде көрсетілген:
Ай
|
Ішсүзегімен ауырғандар саны (х)
|
Су сынауларының үлесі (у)
|
Қаңтар
|
10
|
0
|
Ақпан
|
9
|
0,5
|
Наурыз
|
2
|
1,1
|
Сәуір
|
7
|
2,0
|
Мамыр
|
6
|
1,8
|
Маусым
|
11
|
2,9
|
Шілде
|
26
|
6,7
|
Тамыз
|
32
|
4,5
|
Қыркүйек
|
46
|
8,7
|
Қазан
|
38
|
7,1
|
Қараша
|
8
|
3,2
|
Желтоқсан
|
5
|
0
|
2 тапсырма.
Судағы кальцийдің саны және судың қатаңдығы арасындағы байланыстың регрессия теңдеуін құру; теориялық және нақты қисықтарды сызба түрінде бейнелеу; регрессия теңдеуінің маңыздылығын тексеру керек.
Алынған нәтижелер төмендегі кестеде көрсетілген:
Судың қаталдығы (градус)
|
Судағы кальций саны (мл/л)
|
4
|
28
|
8
|
56
|
11
|
77
|
27
|
191
|
34
|
241
|
37
|
262
|
3 тапсырма.
Жыл бойы миокард инфарктімен ауыратындардың айдың орташа айлық температурасына тәуелдігіне зерттеу жүргізілді.
Жұптасқан регрессия теңдеуін құру; қисықтың графикалық тәжірибесін және нақтылығын бейнелеу; регрессия теңдеуінің маңыздылығын тексеру керек.
Алынған нәтижелер төмендегі кестеде көрсетілген:
Ай
|
Айлар бойынша миокард инфарктімен ауыратындар
(10 000 мың. тұрғынға)
|
Ауаның орташа айлық температурасы
|
Қаңтар
|
1,6
|
-7,1
|
Ақпан
|
1,23
|
-7,7
|
Наурыз
|
1,14
|
-5,8
|
Сәуір
|
1,13
|
-4,1
|
Мамыр
|
1,12
|
+13
|
Маусым
|
1,02
|
+14,9
|
Шілде
|
0,91
|
+18,8
|
Тамыз
|
0,82
|
+15,6
|
Қыркүйек
|
1,06
|
+9,0
|
Қазан
|
1,22
|
+6,0
|
Қараша
|
1,33
|
-1,0
|
Желтоқсан
|
1,4
|
-7,7
|
4 тапсырма.
Көз тор қабатының тамырларының өткізгіштігі және оның электрлік белсенділігінің арасындағы регрессия теңдеуін құру; теориялық және нақты қисықтарды сызба түрінде бейнелеу; регрессия теңдеуінің маңыздылығын тексеру.
Алынған нәтижелер төмендегі кестеде көрсетілген:
Бақылау нөмірі
|
Тор қабаттың тамырларының өткізгіштігі
|
Тор қабаттың электрлік белсенділігі
|
1
|
19,5
|
0,0
|
2
|
15,0
|
38,5
|
3
|
13,5
|
59,0
|
4
|
23,3
|
97,4
|
5
|
6,3
|
119,2
|
6
|
2,5
|
129,5
|
7
|
13,0
|
198,7
|
8
|
1,8
|
248,7
|
9
|
6,5
|
318,0
|
10
|
1,8
|
438,5
|
5 тапсырма.
Азотты тепе-теңдік – азықпен ағзаға енетін азот санымен және ағзадан шығарылатын азот саны арасындағы айырым. Бұл толық құнды қоректенудің маңызды көрсеткіші. Теріс азотты тепе-теңдік ағза ақуызды жеткіліксіз алмауын көрсетеді. БӘДС ұсынған ақуыздың тәуліктік тұтыну нормасы ер адамдарға арнайы есептелінген.
Әйелдердегі рациондағы нолдік азоттық тепе-теңдікті ұстап тұруға арналған ақуыз санын анықтау керек. Азоттың және азоттық тепе-теңдіктің тәуліктік тұтынуының арасындағы байланысты тәуліктік рационы 37 және 33 ккал/кг қуаттылығы анықтады.
Екі топ үшін регрессия теңдеуін табыңыз. Бақылаудың нәтижелері және регрессияның сызықтарын бір сызбада бейнелеңіздер. Регрессия сызықтарының арасындағы айырмашылық статистикалық маңызды бола ма? 37 ккал/кг топқа арналған нольдік азоттық тепе-теңдікті қамтамасыз ететін азот тұтыну мөлшерін табыңыздар.
Алынған нәтижелер төмендегі кестеде көрсетілген:
Тәуеліктік рационның қуаттылығы
37 ккал/кг
|
33 ккал/кг
|
Азоттың қолдануы, мг/кг
|
Азоттық тепе-теңдік, мг/кг
|
Азоттың қолдануы, мг/кг
|
Азоттық тепе-теңдік, мг/кг
|
49
|
-30
|
32
|
-32
|
47
|
-22
|
32
|
-20
|
50
|
-29
|
32
|
-17
|
76
|
-22
|
51
|
-10
|
77
|
-15
|
53
|
-20
|
99
|
-10
|
51
|
-18
|
98
|
-11
|
52
|
-21
|
103
|
-10
|
74
|
4
|
118
|
-1
|
72
|
-16
|
105
|
-4
|
74
|
-14
|
100
|
-13
|
98
|
6
|
98
|
-14
|
97
|
-7
|
Регрессиялық талдау – бұл бір белгінің орташа шамасымен екінші белгінің орташа шамасын анықтауға мүмкіндік беретін берілгендердің статистикалық өңдеу әдісі.
Регрессия – бұл бір белгінің орташа шамасымен екінші белгінің орташа шамасын анықтауға мүмкіндік беретін функция.
Регрессия жұпталған және көпше болып екі түрге бөлінеді.
Жұпталған (жай) регрессия – бұл у = f (x) түріндегі теңдеу, мұндағы «у»-тәуелді айнымалы (нәтижелі белгі), «х» - тәуелсіз айнымалы (белгі - фактор).
Жұпталған регрессия бойынша нәтижелі белгі бір аргументтен алынған функция деп қарастыралады, яғни бір факторлы белгі.
Жұпталған регрессия келесі түрдегі теңдеулермен беріледі:
- сызықтық у=a+bx;
- экспоненциалды y=eax+b;
- гиперболалық y=a+b/x;
- параболалық y=a+b1x+b2x2 ;
- көрсеткіштік y=abx және т.б., мұндағы a, b1, b2 – теңдеудің коэффициенттері (параметрлері); у – нәтижелі белгі; х – факторлық белгі.
Регрессия теңдеуін құру оның коэффициенттерін (параметрлерін) бағалауға әкеп соқтырады, ол үшін ең кіші квадраттар әдісін қолданады (ЕКӘ).
Регрессиялық талдаудың әдісі (жұпталған регрессияның сызықтық теңдеуінің мысалы ретінде)
1. Белгілер арасындағы тәуелділіктің түрін, яғни регрессия теңдеуін таңдау.
2. Ең кіші квадраттар әдісі бойынша у = a + bх регрессия теңдеуінің параметрлерін анықтау: , .
b – регрессия коэффициенті: өлшем бірлікке (x) факторлық өзгергіші бойынша (y) нәтижелі белгі қаншалықты өзгеретінін көрсетеді.
3. Регрессия теңдеуіне «х» нақты мәндерін қою арқылы алмастыру жолымен «уx» теориялық мәндерін табу.
4. Нәтижелі (у) және теориялық (ух) мәндерінің сызбасын тұрғызу.
5. Тәжірибелік және нақты қисық сызықты регрессияның арасындағы айырмашылық мүмкіндігін тексеру, яғни таңдап алынған регрессия теңдеуінің дұрыстығын тексеру.
Таңдалған регрессия теңдеуінің дұрыстығын тексеру реті:
1) Фишер белгісінің Fбақ бақыланатын мәнін анықтау:
,
мұндағы - жиынтық бірлігінің саны, k – «х» айнымалы бойынша теңдеудегі параметрлер саны, «у» – зерттеуден алынған нәтижелі белгінің (нақты) мәні; yx– регрессия теңдеуін шешу барысында алынған нәтижелі белгінің (теориялық) мәні.
2) Фишер белгісінің критикалық мәнін (р, f1, f2) кестеден анықтау [2 қосымша, 1 кестені қара], мұндағы k=f1 – еркіндік дәреже саны үлкен дисперсия, n-k-1=f2 – еркіндік дәреже саны кіші дисперсия.
3) Fбақ. және Fкрит салыстыру:
Егер Fбақ.>Fкрит болса, онда нақты және теориялық қисық арасындағы айырмашылық елеусіз болады, яғни регрессия теңдеуі дұрыс таңдап алынған және оның тәжірибеде қолдануы мүмкін.
Егер Fбақ.крит болса, онда нақты және теориялық қисық арасындағы айырмашылық елеулі болады, яғни регрессия теңдеуі дұрыс таңдап алынбаған.
1>
Достарыңызбен бөлісу: |