Сабақтың тақырыбы: Корреляциялық талдау ауру асқынуының қауіп қатер факторын сандық бағалайтын әдіс ретінде. Тақырыпта қамтылатын сұрақтар

Медицинаның түрлі саласындағы құбылыстардың немесе белгілердің бір-бірімен байланысын статистикалық талдаудан өткізу қажет.

• Медицинаның түрлі саласындағы құбылыстардың немесе белгілердің бір-бірімен байланысын статистикалық талдаудан өткізу қажет.
• Корреляция - бұл екі айнымалы арасындағы қатынастың статистикалық өлшемі.
• Ықтимал корреляция +1-ден -1-ге дейін болады.
• Нөлдік корреляция айнымалылардың арасында ешқандай байланыс жоқ екенін көрсетеді.
• -1-ден корреляция керемет теріс корреляцияны білдіреді, яғни бір айнымалы өзгереді, екіншісі төмендейді.
• +1 ара қатынасы мінсіз оң корреляцияны білдіреді, бұл екі айнымалы бірдей бағытта бірге жүреді.

Корреляциялық байланыс бағыты бойынша: тікелей кері Егер

Корреляциялық байланыстың күшін анықтау нұсқасы:

Күшті +-1,0 ден +-0,7 дейін

Орташа +-0,7 ден +-0,3 дейін

Әлсіз +-0,3 тен +-0,1 дейін

0- жоқ

Корреляциялық коэффициентті есептеудің 2 тәсілі бар:

Регрессия дегеніміз аргументтің өзгеру тәуелділігіне байланысты функциялардың (тәуелді белгілердің) өзгеруі.

• Регрессия дегеніміз аргументтің өзгеру тәуелділігіне байланысты функциялардың (тәуелді белгілердің) өзгеруі.
• Регрессиялық талдау әдісі корреляциялық байланыстарды зерттеуде маңызы өте зор.
• Бір белгінің өзгергіштігі басқа бір белгі өзгергіштігіне тәуелді шамасының дәрежесін және осы белгінің басқа шамасын біле тұра, белгілі үлестегі ықтималдықтың бірінші белгісін болжай отырып, осы белгінің тікелей шамасын анықтамауға болады.
• Регрессия көрсеткіштері болып табылады: регрессия коэффициенті, регрессия қатары, регрессия сызығы және т.б.
• Регрессия көрсеткіштері екі жақты корреляциялық байланысын көрсетеді, орташа шаманың өзгеруін х У белгісінің хi мағынасы өзгеруі Х көрсетеді, және, керісінше, Х белгісінің орташа шамасының өзгеруін хi У өзгерген белгілері бойынша көрсетеді. Осы уақыттағы белгілердің өзгеруі уақыттық қатарды болдырмайтындығын көрсетеді. Бұндай қатардың регрессиясы бір жақты болып табылады.

1 мысал.

• 1 мысал.
• Тұмаумен ауырған екі біркелкі топка: біріншісі - «А», ал екіншісі «В»-ға дәрілік құрал егілген, олардын орташа сауығу уақыты әртүрлі. Бұл жағдай тұмауға қарсы құралдың біреуінің екіншісіне қарағанда әсерінің артық болуынан ба, немесе айырмашылық кездейсоқ анықталды ма?

Болжам: топтардағы сауығудың орташа уақыты бірдей.

• Болжам: топтардағы сауығудың орташа уақыты бірдей.

2 мысал.

• 2 мысал.
• Жаңа гипогликемикалық препараттың әсерін бағалау үшін сусамыр ауруымен ауыратын науқастың пепаратты қабылдағанға дейінгі және кейінгі қан құрамындағы глюкозаның мөлшеріне өлшеу жүргізді. Препаратты қабылдағаннан кейін қанындағы глюкозаның деңгейі төмендейді деп есептеуге болама?

Болжам: науқастың қанындағы глюкозаның препаратты қабылдағанға дейінгі және кейінгі орташа денгейі бірдей.

• Болжам: науқастың қанындағы глюкозаның препаратты қабылдағанға дейінгі және кейінгі орташа денгейі бірдей.

Статистикалық болжамдарды тексеру кезінде қателіктің келесі түрлері орын алады:

• Статистикалық болжамдарды тексеру кезінде қателіктің келесі түрлері орын алады:
• 1-ші ретті қателік – бұл дұрыс нөлдік болжамды қабылдамаудың ықтималдылығы.
• 2-ші ретті қателік – бұл дұрыс емес нөлдік болжамды қабылдаудың ықтималдылығы.