Презентация на тему "Биологическая статистика" 9 класс

Содержание

• 
  Слайд 1

  Введение в предмет «Биологическая статистика».

  Доцент модуля медицинской биофизики и биостатистики Аймаханова Айзат Шалхаровна

• 
  Слайд 2

  План лекции:

  Предмет и задачи биологической статистики. Данные: а) Виды данных б) Шкалы измерения данных в) Графическое представление данных 3. Выборочный метод.

• 
  Слайд 3

  XXI век – век доказательной медицины.

  Большую роль в медицине играют методы точных наук, в первую очередь статистики.

• 
  Слайд 4

  В чем суть доказательной медицины?

  Д. м. требует, чтобы при решении задач медицинской практики использовались результаты лучших клинических испытаний, в надежности и доброкачественности которых нет никаких сомнений. Д.м. значительно сокращает и облегчает перенос научных достижений в медицинскую практику.

• 
  Слайд 5
  

  Практикующий врач должен понимать современный статистический язык и знать методологию современной медицины. В ином случае врач не сможет эффективно пополнять свои знания при чтении современных медицинских публикаций. Внедрение в практику принципов д.м. диктует современному выпускнику мед. вузов необходимость понимания биостатистики.

• 
  Слайд 6

  Статистика

  - Это наука, позволяющая увидеть закономерности в хаосе случайных данных, выделить устойчивые связи в них, определить действия с тем, чтобы увеличить долю правильно принятых решений среди всех принимаемых.

• 
  Слайд 7
  

  Это сбор, группировка, систематизация, представление, анализ и интерпретация данных (результатов наблюдений). Это изучение генеральных совокупностей и их изменчивости.

• 
  Слайд 8
  

  промышленная, сельскохозяйственная, коммунальная, судебная, и другие, биологическая – изучающая вопросы связанные с медициной и биологией.

• 
  Слайд 9

  Биологическая статистика

  - система знаний о правилах планирования и анализа результатов натурных и экспериментальных исследований биологических объектов.

• 
  Слайд 10

  Биостатистика-как дисциплина

  Предмет – основные положения и методы биологической статистики. Цель дисциплины – научить правильно количественно оценивать процессы, происходящие в живой природе. Задачи дисциплины – познакомить и научить пользоваться основными статистическими критериями для оценки биологических совокупностей.

• 
  Слайд 11

  Структура данных

  Данные Качественные Количественные Категориальные: неупорядоченные Порядковые: упорядоченные Дискретные Непрерывные

• 
  Слайд 12

  Качественные данные

  Номинальные или категориальные (классификационные): Данные разбиты на категории, названия которых отражают значения признака или классификационный номер. Данные этого типа нельзя измерять или упорядочивать по значению, над ними нельзя выполнять арифметические операции. Примеры: пол, семейное положение, этническая группа, статус занятости, группа крови.

• 
  Слайд 13
  

  Порядковые (ранговые): Данные относятся к непересекающимся категориям, в зависимости от степени проявления у них анализируемого признака. Категории (градации, уровни) логически упорядочены в соответствии со шкалой относительной значимости значений. Над данными нельзя выполнять арифметические операции. Примеры: стадии заболевания, выраженность боли (шкала оценки боли), классы общества.

• 
  Слайд 14
  

  Бинарные или дихотомические: Номинальные или категориальные данные, которые распределяются по двум непересекающимся категориям. Примеры: мертвый / живой, излеченный / не излеченный.

• 
  Слайд 15

  Количественные (числовые) данные

  Дискретные числовые : Данные могут иметь только строго фиксированные числовые значения, обычно целые. Значения данных изменяются скачкообразно, и никаких промежуточных значений не существует. Для этих данных важны и величина, и порядок. Примеры: количество дней, число пациентов.

• 
  Слайд 16
  

  Непрерывные числовые : Данные могут принимать любое числовое значение из заданного диапазона (отрезка). Количество значений бесконечно, значения могут содержать дробную составляющую, зависящую от точности измерений. Примеры: температура, вес, рост, давление.

• 
  Слайд 17

  Графическое представление данных

  Применяется для: Распознавания структуры и характерных особенностей данных; Обнаружения ошибок в данных; Исследования взаимосвязи между случайными величинами; Оценки соответствия данных выбранным моделям; Обнаружения новых явлений; Выявления необходимости в корректировке данных, а также определения способа ее осуществления (преобразование данных, сбор дополнительных данных или изменение условий эксперимента).

• 
  Слайд 18

  Графическое представление дискретных данных

  Таблица Столбиковая диаграмма Круговая диаграмма Точечный график и т.д.

• 
  Слайд 19

  Графическое представление непрерывных данных

  Группированная выборка Гистограмма Диаграмма «Стебель с листьями» и т.д.

• 
  Слайд 20
  

  Множество объектов, характеризуемых некоторым качественным или количественным признаком, называется статистической совокупностью. Статистическая совокупность, состоящая из всех объектов, которые ( по крайней мере, теоретически) подлежат обследованию, называется генеральной статистической совокупностью. Статистическая совокупность, состоящая из некоторого количества объектов, случайным образом отобранных из соответствующей генеральной совокупности, называется выборочной совокупностьюили просто выборкой.

• 
  Слайд 21
  

  Метод статистического исследования, состоящий в том, что на основе изучения выборочной совокупности делается заключение о всей генеральной совокупности, называется выборочным методом. Основные требования к выборке – хорошо представлять генеральную совокупность, то есть быть представительной (репрезентативной).

• 
  Слайд 22

  Репрезентативность:

  случайностью выбора объектов из генеральной совокупности, когда каждому из них обеспечивается одинаковая возможность быть отобранным; независимостью результатов наблюдений в выборе; правильным определением объема выборки с учетом всех конкретных условий.  

• 
  Слайд 23

  Числовые характеристики выборки:

  выборочная средняя: выборочная дисперсия: выборочное среднеквадратичное отклонение:  

• 
  Слайд 24

  Точечные и интервальные оценки параметров совокупности.

  Точечной называют оценку, которая определяется одним числом. Интервальная - двумя числами.

• 
  Слайд 25
  

  доверительная вероятность: Р=0,95 (95%), уровень значимости: α =1-0,95=0,05 (5%)  

• 
  Слайд 26

  Точечные оценки параметров ген. совокупности:

  генеральная средняя:  

• 
  Слайд 27

  Интервальные оценки параметров совокупности.

  Интервал, который с заданной вероятностью (надежностью) покрывает неизвестный параметр, называется доверительным интервалом. Вероятности, признанные достаточными для уверенного суждения о генеральных параметрах на основании известных выборочных показателей, называются доверительными вероятностями.

• 
  Слайд 28

  Доверительный интервал для выборочного среднего значения:

  где tα- коэффициент Стьюдента стандартная ошибка среднего:  

• 
  Слайд 29

  Литература:

  Лукьянова Е.А. Медицинская статистика. – М: Изд. РУДН, 2002. Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Теоретическая статистика//Статистика в медицине и биологии. В 2-х томах / Под. ред. проф. Ю.М Комарова. Т.1. – М.: Медицина, 2000. Гланц С. Медико-биологическая статистика. – М.: Практика, 1999. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика. – Высшая школа, 1973.

• 
  Слайд 30

  Спасибо за внимание.