Туршилтын (судалгаа) ямар ч шинжлэх ухаан, практик нөхцөл байдалд судлаачид бүх хүмүүсийг (нийт хүн ам, хүн ам), зөвхөн тодорхой түүврийг судлах боломжтой. Жишээлбэл, бид тодорхой өвчнөөр шаналж буй хүмүүс гэх мэт харьцангуй цөөн тооны хүмүүсийг судалж байгаа ч гэсэн бидэнд зохих нөөц бололцоо, өвчтөн бүрийг шалгах шаардлагатай байх магадлал бага хэвээр байна. Харин үүний оронд хүн амын дундаас дээж авах нь илүү тохиромжтой, цаг хугацаа бага шаарддаг тул шинжилгээ хийх нь түгээмэл байдаг. Хэрэв тийм бол түүврээс олж авсан үр дүн нь бүх бүлгийн төлөөлөл гэдгийг бид яаж мэдэх вэ? Эсвэл мэргэжлийн нэр томьёог ашиглахын тулд бидний судалгаа бүхэлд нь зөв тайлбарласан гэдэгт итгэлтэй байж болох уу хүн ам, бидний ашигласан дээж?

Энэ асуултад хариулахын тулд шинжилгээний үр дүнгийн статистикийн ач холбогдлыг тодорхойлох шаардлагатай. Статистикийн ач холбогдол (Ач холбогдол бүхий түвшин, товчилсон Сиг.),эсвэл /7- ач холбогдлын түвшин (p-түвшин) -өгөгдсөн үр дүн нь судалгааг түүвэрлэсэн хүн амын тоог зөв илэрхийлэх магадлал юм. Энэ нь зөвхөн гэдгийг анхаарна уу магадлал- Тухайн судалгаа нь нийт хүн амыг зөв тодорхойлсон гэж туйлын итгэлтэй хэлэх боломжгүй. Хамгийн сайндаа, ач холбогдлын түвшин нь энэ нь маш их магадлалтай гэж дүгнэж болно. Тиймээс дараагийн асуулт зайлшгүй гарч ирнэ: өгөгдсөн үр дүнг хүн амын зөв шинж чанар гэж үзэхийн өмнө ямар түвшний ач холбогдол байх ёстой вэ?

Жишээлбэл, эрсдэл хүлээхэд ийм боломж хангалттай гэж та ямар магадлалын утгаараа хэлэхийг хүсч байна вэ? Хэрэв магадлал 100-аас 10 эсвэл 100-аас 50 байвал яах вэ? Хэрэв энэ магадлал өндөр байвал яах вэ? 100-аас 90, 100-аас 95, 100-аас 98 гэсэн магадлалыг яах вэ? Эрсдэлтэй холбоотой нөхцөл байдлын хувьд энэ сонголт нь тухайн хүний ​​хувийн шинж чанараас хамаардаг тул нэлээд асуудалтай байдаг.

Сэтгэл судлалд 100-аас 95 ба түүнээс дээш боломж байгаа нь үр дүнгийн зөв байх магадлалыг нийт хүн амд нэгтгэх хангалттай өндөр гэсэн үг гэж үздэг. Энэ үзүүлэлт нь шинжлэх ухаан, практик үйл ажиллагааны явцад бий болсон - үүнийг удирдамж болгон сонгох хууль байдаггүй (мөн бусад шинжлэх ухаанд заримдаа ач холбогдлын түвшний бусад утгыг сонгодог).

Сэтгэл судлалд энэ магадлалыг зарим талаараа ер бусын байдлаар ажиллуулдаг. Түүвэр нь популяцийг төлөөлөх магадлалын оронд түүврийн магадлал төлөөлөхгүйхүн ам. Өөрөөр хэлбэл, ажиглагдсан хамаарал, ялгаа нь санамсаргүй байх магадлал бөгөөд хүн амын өмч биш байх магадлал юм. Тиймээс сэтгэл судлаачид судалгааны үр дүн зөв байх магадлал 100-д ​​95 байна гэж хэлэхийн оронд 100-д ​​5-ын үр дүн буруу байх магадлал (100-д ​​40-ийн үр дүн зөв байхын адил) гэж хэлдэг. 100-д ​​60 магадлал нь тэдний буруугийн талд). Магадлалын утгыг заримдаа хувиар илэрхийлдэг боловч ихэвчлэн аравтын бутархай хэлбэрээр бичдэг. Жишээлбэл, 100-аас 10 боломжийг 0.1-ийн аравтын бутархайгаар илэрхийлнэ; 100-аас 5-ыг 0.05 гэж бичнэ; 100-аас 1 - 0.01. Энэ хэлбэрийн бичлэгийн хувьд хязгаарын утга нь 0.05 байна. Үр дүнг зөв гэж үзэхийн тулд түүний ач холбогдлын түвшин байх ёстой доорэнэ тоо (энэ нь үр дүн гарах магадлал гэдгийг санаарай буруухүн амыг тодорхойлдог). Нэр томьёог замаас гаргахын тулд "үр дүн буруу байх магадлал" (үүнийг илүү зөв гэж нэрлэдэг) гэж нэмье. ач холбогдлын түвшин)ихэвчлэн латин үсгээр тэмдэглэдэг r.Туршилтын үр дүнгийн тайлбарт ихэвчлэн "үр дүн нь итгэлийн түвшинд чухал байсан" гэх мэт хураангуй мэдэгдлийг агуулдаг (х(p) 0.05-аас бага (өөрөөр хэлбэл 5% -иас бага).

Тиймээс ач холбогдлын түвшин ( r) үр дүн гарах магадлалыг харуулж байна Үгүйхүн амыг төлөөлдөг. Уламжлал ёсоор сэтгэл судлалд үр дүн нь үнэ цэнэтэй бол ерөнхий дүр зургийг найдвартай тусгадаг гэж үздэг r 0.05-аас бага (өөрөөр хэлбэл 5%). Гэсэн хэдий ч энэ нь зөвхөн магадлалын мэдэгдэл бөгөөд ямар ч болзолгүй баталгаа биш юм. Зарим тохиолдолд энэ дүгнэлт буруу байж болно. Үнэн хэрэгтээ, хэрэв бид ач холбогдлын түвшинг харвал энэ нь хэр олон удаа тохиолдож болохыг тооцоолж болно. 0.05-ийн ач холбогдлын түвшинд 100 дахин үр дүн гарахаас 5 нь буруу байх магадлалтай. 11a эхлээд харахад энэ нь тийм ч түгээмэл биш юм шиг санагддаг, гэхдээ хэрэв та сайн бодвол 100-ын 5 нь 20-ийн 1-тэй ижил байна. Өөрөөр хэлбэл, 20 тохиолдол тутмын нэг нь үр дүн байх болно. буруу. Ийм магадлал тийм ч таатай биш байгаа тул судлаачид үүнийг хийхээс болгоомжлох хэрэгтэй Эхний төрлийн алдаа.Энэ нь судлаачид бодит үр дүнг олсон гэж бодоход гардаг алдааны нэр юм. Судлаачид үр дүнд хүрээгүй ч үнэн хэрэгтээ нэг байгаа гэж үздэгээс бүрддэг эсрэг талын алдааг гэж нэрлэдэг. хоёр дахь төрлийн алдаа.

Гүйцэтгэсэн статистикийн шинжилгээг үгүйсгэх аргагүй учраас эдгээр алдаанууд үүсдэг. Алдаа гарах магадлал нь үр дүнгийн статистикийн ач холбогдлын түвшингээс хамаарна. Үр дүнг зөв гэж үзэхийн тулд ач холбогдлын түвшин 0.05-аас доош байх ёстой гэдгийг бид аль хэдийн тэмдэглэсэн. Мэдээжийн хэрэг, зарим үр дүн үүнээс доогуур байх ба 0.001 (0.001-ийн утга нь үр дүн буруу байх магадлал 1000-д 1 байна гэсэн үг) бага үр дүнг харах нь ховор биш юм. p утга бага байх тусам үр дүнгийн үнэн зөв гэдэгт итгэх итгэл илүү хүчтэй болно.

Хүснэгтэнд 7.2-т статистикийн дүгнэлт гаргах боломжийн талаархи ач холбогдлын түвшний уламжлалт тайлбар, хамаарал (ялгаа) байгаа эсэх тухай шийдвэрийн үндэслэлийг харуулав.

Хүснэгт 7.2

Сэтгэл судлалд ашигладаг ач холбогдлын түвшний уламжлалт тайлбар

Практик судалгааны туршлага дээр үндэслэн дараахь зүйлийг санал болгож байна: эхний болон хоёр дахь төрлийн алдаанаас аль болох зайлсхийхийн тулд чухал дүгнэлт гаргахдаа түвшинд анхаарлаа төвлөрүүлж, ялгаа (холболт) байгаа эсэх талаар шийдвэр гаргах хэрэгтэй. r n тэмдэг.

Статистикийн тест(Статистикийн тест -энэ нь статистикийн ач холбогдлын түвшинг тодорхойлох хэрэгсэл юм. Энэ нь үнэн таамаглалыг хүлээн зөвшөөрч, худал таамаглалыг өндөр магадлалтайгаар үгүйсгэдэг шийдвэрлэх дүрэм юм.

Статистикийн шалгуурууд нь тодорхой тоо, тоог өөрөө тооцоолох аргыг мөн илэрхийлдэг. Бүх шалгуурыг нэг үндсэн зорилгоор ашигладаг: тодорхойлох ач холбогдлын түвшинтэдгээрийн дүн шинжилгээ хийдэг өгөгдөл (өөрөөр хэлбэл, өгөгдөл нь түүвэр авсан популяцийг зөв харуулсан бодит үр нөлөөг илэрхийлэх магадлал).

Зарим тестийг зөвхөн хэвийн тархсан өгөгдөлд ашиглах боломжтой (хэрэв шинж чанарыг интервалын масштабаар хэмждэг бол) - эдгээр туршилтуудыг ихэвчлэн гэж нэрлэдэг. параметрийн.Бусад шалгуурыг ашигласнаар та бараг бүх түгээлтийн хуулиар өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж болно - тэдгээрийг дууддаг параметрийн бус.

Параметрийн шалгуурууд нь тооцооллын томъёонд хуваарилах параметрүүдийг багтаасан шалгуурууд, i.e. дундаж болон хэлбэлзэл (Оюутны t-тест, Фишерийн F-тест гэх мэт).

Параметрийн бус шалгуурууд нь тархалтын параметрүүдийг тооцоолох томъёонд хуваарилалтын параметрүүдийг оруулаагүй бөгөөд давтамж эсвэл зэрэглэлээр ажиллахад үндэслэсэн шалгуурууд юм (шалгуур). QРозенбаумын шалгуур УМанна - Уитни

Жишээлбэл, бид ялгааны ач холбогдлыг Оюутны t-тестээр тодорхойлсон гэж хэлэхэд бид эмпирик утгыг тооцоолохдоо Стьюдентийн t-тестийн аргыг ашигласан бөгөөд дараа нь хүснэгтэд оруулсан (критик) утгатай харьцуулсан гэсэн үг юм.

Эмпирик (бидний тооцоолсон) ба шалгуур үзүүлэлтийн (хүснэгт) чухал утгуудын харьцаагаар бид таамаглал батлагдсан эсвэл няцаагдсан эсэхийг дүгнэж болно. Ихэнх тохиолдолд бид ялгааг чухал гэж хүлээн зөвшөөрөхийн тулд шалгуур үзүүлэлтүүд (жишээлбэл, Манн-Уитни тест эсвэл тэмдгийн тест) байдаг ч шалгуурын эмпирик үнэ цэнэ нь эгзэгтэй утгаас давсан байх шаардлагатай. бид эсрэг дүрмийг баримтлах ёстой.

Зарим тохиолдолд шалгуур үзүүлэлтийг тооцоолох томъёонд судалж буй түүвэр дэх ажиглалтын тоог дараах байдлаар тэмдэглэнэ. х. Тусгай хүснэгтийг ашиглан бид өгөгдсөн эмпирик утга нь ялгааны статистик ач холбогдлын ямар түвшинд нийцэж байгааг тодорхойлдог. Ихэнх тохиолдолд шалгуурын ижил эмпирик утга нь судалж буй түүвэр дэх ажиглалтын тооноос хамааран чухал эсвэл ач холбогдолгүй байж болно ( n ) эсвэл гэж нэрлэгддэг зүйлээс эрх чөлөөний зэрэглэлийн тоо гэж тэмдэглэсэн байна v (g>) эсвэл яаж df (Заримдаа d).

Мэдэх nэсвэл тусгай хүснэгтүүдийг ашиглан эрх чөлөөний зэрэглэлийн тоог (үндсэнийг нь Хавсралт 5-д өгсөн) бид шалгуурын чухал утгыг тодорхойлж, олж авсан эмпирик утгыг тэдэнтэй харьцуулж болно. Үүнийг ихэвчлэн ингэж бичдэг: “хэзээ n =Шалгуурын 22 чухал утга нь t St = 2.07" эсвэл " at v (г) = Оюутны тестийн 2 чухал утга нь = 4.30" гэх мэт.

Ерөнхийдөө параметрийн шалгуурт давуу эрх олгосон хэвээр байгаа бөгөөд бид энэ байр суурийг баримталдаг. Тэдгээрийг илүү найдвартай гэж үздэг бөгөөд илүү их мэдээлэл, гүнзгий дүн шинжилгээ хийх боломжтой. Математик тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлын хувьд компьютерийн програмыг ашиглах үед энэ нарийн төвөгтэй байдал арилдаг (гэхдээ зарим нь нэлээд даван туулах боломжтой мэт санагддаг).

• Энэхүү сурах бичигт бид статистикийн асуудлыг нарийвчлан авч үзэхгүй
• сэтгэл судлалын оюутнууд үүнийг "Сэтгэл судлалын математикийн арга" сэдвээр тусад нь судалдаг тул таамаглал (нэг - R0 ба хувилбар - Hj) ба статистикийн шийдвэрүүд. Нэмж дурдахад, судалгааны тайлан (курс эсвэл дипломын ажил, нийтлэл) бэлтгэхдээ статистикийн таамаглал, статистикийн шийдлийг дүрмээр өгдөггүй гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй. Ихэвчлэн үр дүнг тайлбарлахдаа шалгуур үзүүлэлтийг зааж, шаардлагатай тайлбарлах статистикийг (дундаж, сигма, корреляцийн коэффициент гэх мэт), шалгуурын эмпирик утгууд, эрх чөлөөний зэрэг, зайлшгүй чухал ач холбогдлын p түвшнийг өгдөг. . Дараа нь шалгагдсан таамаглалын талаар (ихэвчлэн тэгш бус байдлын хэлбэрээр) хүрсэн эсвэл хүрч чадаагүй ач холбогдлын түвшинг харуулсан утга учиртай дүгнэлт гаргадаг.

СТАТИСТИКИЙН НАЙДВАРТАЙ БАЙДАЛ

- Англинайдвартай байдал/хүчин төгөлдөр байдал, статистик; ГерманБаталгаажуулах, статистик. Статистикийн тест эсвэл q.l-ийн тууштай байдал, бодитой байдал, хоёрдмол утгагүй байдал. хэмжилтийн багц. Д.с. ижил үр дүнд хүрсэн эсэхийг шалгахын тулд ижил сэдвээр ижил тестийг (эсвэл асуулга) давтан шалгаж болно; эсвэл ижил объектыг хэмжих ёстой тестийн өөр өөр хэсгүүдийг харьцуулах замаар.

Антинази. Социологийн нэвтэрхий толь бичиг, 2009

Бусад толь бичгүүдээс "СТАТИСТИКИЙН НАЙДВАРТАЙ БАЙДАЛ" гэж юу болохыг харна уу.

СТАТИСТИКИЙН НАЙДВАРТАЙ БАЙДАЛ- Англи хэл найдвартай байдал/хүчин төгөлдөр байдал, статистик; Герман Баталгаажуулалт, статистик. Статистикийн тест эсвэл q.l-ийн тууштай байдал, бодитой байдал, хоёрдмол утгагүй байдал. хэмжилтийн багц. Д.с. ижил тестийг давтан хийх замаар баталгаажуулж болно (эсвэл... Социологийн тайлбар толь бичиг

Статистикийн хувьд санамсаргүй тохиолдлоор үүсэх магадлал бага эсвэл бүр хэт туйлширсан утгыг статистик ач холбогдолтой гэж нэрлэдэг. Энд туйлын утгаар бид туршилтын статистикийн тэг таамаглалаас хазайх зэргийг хэлж байна. Энэ ялгааг... ... Википедиа гэж нэрлэдэг

Статистикийн тогтвортой байдлын физик үзэгдэл нь түүврийн хэмжээ ихсэх тусам санамсаргүй үйл явдлын давтамж эсвэл физик хэмжигдэхүүний дундаж утга нь тодорхой тогтмол тоо руу чиглэх хандлагатай байдаг. Статистикийн үзэгдэл... ... Википедиа

ЗӨРҮҮЛЭЛИЙН НАЙДВАРТАЙ БАЙДАЛ (ижил төстэй байдал)- судлагдсан үзүүлэлтүүдийн (хувьсагчийн) дагуу түүврийн хоорондын ялгаа эсвэл ижил төстэй байдлын ач холбогдлын түвшинг тогтоох аналитик статистик журам ... Орчин үеийн боловсролын үйл явц: үндсэн ойлголт, нэр томъёо

ТАЙЛАН, СТАТИСТИК Нягтлан бодох бүртгэлийн гайхалтай толь бичиг

ТАЙЛАН, СТАТИСТИК- холбогдох эрх бүхий байгууллага аж ахуйн нэгж (байгууллага, байгууллага)-аас хууль ёсны дагуу тогтоосон тайлангийн баримт бичиг (статистикийн тайлан) хэлбэрээр шаардлагатай мэдээллийг авдаг улсын статистикийн ажиглалтын хэлбэр. Эдийн засгийн том толь бичиг

Хүний нийгмийн амьдрал дахь олон нийтийн юмс үзэгдлийг системтэй ажиглах, тэдгээрийн тоон дүрслэлийг эмхэтгэх, эдгээр дүрслэлийг шинжлэх ухаанчаар боловсруулах арга зүйг судалдаг шинжлэх ухаан. Тиймээс онолын статистик бол шинжлэх ухаан юм....... Нэвтэрхий толь бичиг Ф.А. Брокхаус ба И.А. Эфрон

Корреляцийн коэффициент- (Корреляцийн коэффициент) Корреляцийн коэффициент нь хоёр санамсаргүй хэмжигдэхүүний хамаарлын статистик үзүүлэлт юм. Хөрөнгө оруулагчдын нэвтэрхий толь бичиг

Статистик- (Статистик) Статистик бол үзэгдэл, үйл явцын тоон өөрчлөлтийг судалдаг онолын ерөнхий шинжлэх ухаан юм. Улсын статистик, статистикийн үйлчилгээ, Росстат (Госкомстат), статистик мэдээлэл, асуулгын статистик, борлуулалтын статистик,... ... Хөрөнгө оруулагчдын нэвтэрхий толь бичиг

Корреляци- (Корреляци) Корреляци гэдэг нь хоёр буюу түүнээс дээш тооны санамсаргүй хэмжигдэхүүнүүдийн хоорондын статистик хамаарал юм. Корреляцийн тухай ойлголт, корреляцийн төрөл, корреляцийн коэффициент, корреляцийн шинжилгээ, үнийн корреляци, Форекс контент дээрх валютын хосын хамаарал... ... Хөрөнгө оруулагчдын нэвтэрхий толь бичиг

Номууд

• Судалгаанд математик, математикийн судалгаа: Оюутны судалгааны үйл ажиллагааны арга зүйн цуглуулга, Борзенко В.И. Энэхүү цуглуулгад оюутны судалгааны үйл ажиллагааг зохион байгуулахад хэрэглэгдэх арга зүйн боловсруулалтыг толилуулж байна. Цуглуулгын эхний хэсэг нь судалгааны аргыг ашиглахад зориулагдсан болно...

Хэрэв та арга хэмжээ авахгүй бол тойрог ямар ч ашиггүй болно. (Шота Руставели)

Эмнэлгийн статистикийн үндсэн нэр томьёо, ойлголтууд

Энэ нийтлэлд бид эрүүл мэндийн судалгаа хийхэд чухал ач холбогдолтой статистикийн үндсэн ойлголтуудыг танилцуулах болно. Нөхцөлүүдийг холбогдох нийтлэлд илүү нарийвчлан авч үзсэн болно.

Хувилбар

Тодорхойлолт.Утгын мужид өгөгдлийн тархалтын зэрэг (атрибутын утгууд).

Магадлал

Тодорхойлолт. Магадлал гэдэг нь тодорхой нөхцөл байдалд тодорхой үйл явдал тохиолдох боломжийн зэрэг юм.

Жишээ. "Аримидекс эмийг хэрэглэх үед эдгэрэх магадлал 70% байна" гэсэн өгүүлбэрт нэр томъёоны тодорхойлолтыг тайлбарлая. Үйл явдал нь "өвчтөний эдгэрэлт", "өвчтөн Аримидекс уудаг" нөхцөл байдал, боломжийн зэрэг нь 70% (ойролцоогоор Аримидекс ууж буй 100 хүнээс 70 нь эдгэрдэг).

Хуримтлагдсан магадлал

Тодорхойлолт. t үед амьд үлдэх хуримтлагдсан магадлал нь тухайн үед амьд үлдсэн өвчтөнүүдийн эзлэх хувьтай ижил байна.

Жишээ. Хэрэв таван жилийн эмчилгээний курсын дараа амьд үлдэх магадлал 0.7 байна гэж үзвэл энэ нь авч үзэж буй бүлгийн өвчтөнүүдийн 70% нь амьд үлдэж, 30% нь нас барсан гэсэн үг юм. Өөрөөр хэлбэл, зуун хүн тутмын 30 нь эхний 5 жилд нас барсан байна.

Үйл явдлын өмнөх цаг

Тодорхойлолт.Үйл явдлын өмнөх цаг гэдэг нь тодорхой нэг нэгжээр илэрхийлэгдсэн, тухайн цаг хугацааны эхний цэгээс ямар нэгэн үйл явдал болох хүртэл өнгөрсөн цагийг хэлнэ.

Тайлбар. Анагаах ухааны судалгааны цаг хугацааны нэгж нь өдөр, сар, жил юм.

Эхний үеийн ердийн жишээ:

өвчтөнийг хянаж эхлэх

мэс заслын эмчилгээ

Харгалзан үзсэн үйл явдлын ердийн жишээ:

өвчний явц

дахилт үүсэх

тэвчээртэй үхэл

Дээж

Тодорхойлолт.Сонголтоор олж авсан популяцийн хэсэг.

Түүврийн шинжилгээний үр дүнд үндэслэн нийт хүн амын талаар дүгнэлт гаргадаг бөгөөд энэ нь санамсаргүй байдлаар сонгогдсон тохиолдолд л хүчинтэй. Популяциас санамсаргүй байдлаар сонгох нь бараг боломжгүй тул түүвэр нь наад зах нь популяцийг төлөөлөхийн тулд хүчин чармайлт гаргах хэрэгтэй.

Хараат болон бие даасан дээж

Тодорхойлолт.Судалгаанд хамрагдагсдыг бие биенээсээ хамааралгүйгээр элсүүлсэн дээж. Бие даасан дээжийн өөр хувилбар нь хамааралтай (холбогдсон, хосолсон) дээж юм.

Таамаглал

Хоёр талт ба нэг талт таамаглал

Эхлээд статистикт таамаглал гэдэг нэр томьёоны хэрэглээг тайлбарлая.

Ихэнх судалгааны зорилго нь зарим мэдэгдлийн үнэнийг шалгах явдал юм. Эмийн шинжилгээний зорилго нь ихэвчлэн нэг эм нь нөгөөгөөсөө илүү үр дүнтэй байдаг гэсэн таамаглалыг шалгах явдал юм (жишээлбэл, Аримидекс нь Тамоксифенээс илүү үр дүнтэй байдаг).

Судалгааны нарийн ширийнийг баталгаажуулахын тулд баталгаажуулж буй мэдэгдлийг математикийн аргаар илэрхийлдэг. Жишээлбэл, А нь Аримидекс ууж буй өвчтөний наслах жилүүдийн тоо, Т нь Тамоксифен уусан өвчтөний наслах жилүүдийн тоо юм бол шалгаж буй таамаглалыг A>T гэж бичиж болно.

Тодорхойлолт.Хэрэв таамаглал нь хоёр хэмжигдэхүүнтэй тэнцүү байвал түүнийг хоёр талт гэж нэрлэдэг.

Хоёр талт таамаглалын жишээ: A=T.

Тодорхойлолт. Хоёр хэмжигдэхүүний тэгш бус байдлаас бүрдсэн таамаглалыг нэг талт (1 талт) гэж нэрлэдэг.

Нэг талын таамаглалын жишээ:

Дихотом (хоёртын) өгөгдөл

Тодорхойлолт.Зөвхөн хоёр хүчинтэй өөр утгуудаар илэрхийлэгдсэн өгөгдөл

Жишээ нь: Өвчтөн "эрүүл" - "өвчтэй". Хаван "бол" - "үгүй".

Итгэлийн интервал

Тодорхойлолт.Хэмжигдэхүүний итгэлийн интервал гэдэг нь тухайн хэмжигдэхүүний жинхэнэ утга (тодорхой түвшний итгэл үнэмшилтэй) байгаа хэмжигдэхүүний утгын эргэн тойрон дахь муж юм.

Жишээ. Судалгаанд хамрагдаж буй тоо хэмжээг жилийн өвчтөний тоо гэж үзье. Дунджаар тэдний тоо 500, 95% итгэх интервал (350, 900) байна. Энэ нь тухайн жилд хамгийн багадаа 350, 900-аас илүүгүй хүн эмнэлэгт хандана гэсэн үг (95% магадлалтай).

Тэмдэглэл. Маш түгээмэл хэрэглэгддэг товчлол бол: CI 95% нь 95% итгэлийн түвшинтэй итгэлийн интервал юм.

Найдвартай байдал, статистикийн ач холбогдол (P - түвшин)

Тодорхойлолт.Үр дүнгийн статистик ач холбогдол нь түүний "үнэн"-д итгэх итгэлийн хэмжүүр юм.

Аливаа судалгааг объектын зөвхөн нэг хэсэг дээр үндэслэн хийдэг. Мансууруулах бодисын үр нөлөөг судлах нь дэлхий дээрх бүх өвчтөнд тулгуурлан биш, харин зөвхөн тодорхой бүлгийн өвчтөнүүдэд (бүх өвчтөнүүдийн үндсэн дээр дүн шинжилгээ хийх боломжгүй юм) хийгддэг.

Шинжилгээний үр дүнд тодорхой дүгнэлт гарсан гэж үзье (жишээлбэл, Аримидексийг хангалттай эмчилгээ болгон ашиглах нь Тамоксифенээс 2 дахин илүү үр дүнтэй байдаг).

Асуух ёстой асуулт бол: "Та энэ үр дүнд хэр итгэж чадах вэ?"

Бид зөвхөн хоёр өвчтөнд тулгуурлан судалгаа хийсэн гэж төсөөлөөд үз дээ. Мэдээжийн хэрэг, энэ тохиолдолд үр дүнг болгоомжтой хандах хэрэгтэй. Хэрэв олон тооны өвчтөнүүдийг шалгаж үзсэн бол ("их тооны" тоон утга нь нөхцөл байдлаас хамаарна) гаргасан дүгнэлтэд аль хэдийн итгэж болно.

Тиймээс итгэлцлийн зэрэг нь p түвшний үнэ цэнэ (p-утга) -аар тодорхойлогддог.

Илүү өндөр p түвшин нь дээжийн шинжилгээнээс олж авсан үр дүнд итгэх итгэлийн доод түвшинтэй тохирч байна. Жишээлбэл, 0.05 (5%) -тай тэнцэх p-түвшин нь тодорхой бүлгийн шинжилгээнээс гарсан дүгнэлт нь зөвхөн 5% -ийн магадлал бүхий эдгээр объектуудын санамсаргүй шинж чанар гэдгийг харуулж байна.

Өөрөөр хэлбэл, маш өндөр магадлалтай (95%) дүгнэлтийг бүх объектод хүргэх боломжтой.

Олон судалгаанууд 5% -ийг p түвшний хүлээн зөвшөөрөгдсөн утга гэж үздэг. Энэ нь жишээлбэл, p = 0.01 бол үр дүнд нь итгэж болох боловч p = 0.06 бол та чадахгүй гэсэн үг юм.

Сурах

Ирээдүйн судалгаагэдэг нь дээжийг анхдагч хүчин зүйлээр сонгон авч, зарим үр дүнд бий болсон хүчин зүйлийг дээжинд шинжилдэг судалгаа юм.

Ретроспектив судалгаагэдэг нь үр дүнд бий болсон хүчин зүйлээр түүврийг сонгож, түүвэрт зарим нэг анхны хүчин зүйлийг шинжилдэг судалгаа юм.

Жишээ. Эхний хүчин зүйл нь 20-иос дээш настай жирэмсэн эмэгтэй юм. Үүний үр дүнд хүүхэд 2.5 кг-аас хөнгөн/хүнд байдаг. Хүүхдийн жин нь эхийн наснаас хамаарч байгаа эсэхийг бид шинжилдэг.

Хэрэв бид 2 дээж авч, нэг нь 20-иос доош насны эхчүүд, нөгөөд нь өндөр настай эхчүүд, дараа нь бүлэг тус бүрийн хүүхдийн массад дүн шинжилгээ хийвэл энэ нь хэтийн төлөвтэй судалгаа юм.

Хэрэв бид 2 дээж авч, нэгд нь - 2.5 кг-аас бага жинтэй хүүхэд төрүүлсэн эхчүүд, нөгөөд - илүү жинтэй, дараа нь бүлэг тус бүрийн эхчүүдийн насыг шинжилвэл энэ нь ретроспектив судалгаа юм (мэдээжийн хэрэг ийм судалгаа юм. Туршилт дууссаны дараа л хийж болно, өөрөөр хэлбэл бүх хүүхэд төрсөн).

Египетээс гарсан

Тодорхойлолт.Судлаачийн сонирхсон объект болох эмнэлзүйн ач холбогдолтой үзэгдэл, лабораторийн үзүүлэлт эсвэл шинж тэмдэг. Эмнэлзүйн туршилт хийхдээ үр дүн нь эмчилгээний болон урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээний үр нөлөөг үнэлэх шалгуур болдог.

Клиник эпидемиологи

Тодорхойлолт.Урьдчилан таамаглах үнэн зөвийг баталгаажуулахын тулд өвчтөнийг судлах шинжлэх ухааны хатуу аргуудыг ашиглан ижил төстэй тохиолдлуудад өвчний клиник явцыг судлахад үндэслэн тодорхой өвчтөн бүрийн тодорхой үр дүнг урьдчилан таамаглах боломжийг олгодог шинжлэх ухаан.

Когорт

Тодорхойлолт.Судалгаанд оролцогчдын бүлэг нь үүсэх үедээ нийтлэг шинж чанараараа нэгдэж, удаан хугацааны туршид судлагдсан.

Хяналт

Түүхэн хяналт

Тодорхойлолт.Судалгааны өмнөх хугацаанд хяналтын бүлэг байгуулж, шалгасан.

Зэрэгцээ хяналт

Тодорхойлолт.Үндсэн бүлгийг бүрдүүлэхтэй зэрэгцэн хяналтын бүлэг байгуулагдсан.

Корреляци

Тодорхойлолт.Тохиолдлын тодорхой хэсэгт нэг шинж чанарын том утга нь эерэг (шууд) хамаарлын хувьд нөгөө шинж чанар эсвэл бага утгатай тохирч байгааг харуулсан хоёр шинж чанарын (тоон эсвэл дарааллын) статистик хамаарал. утга - сөрөг (урвуу) хамааралтай тохиолдолд.

Жишээ. Өвчтөний цусан дахь тромбоцит ба лейкоцитын түвшин хооронд мэдэгдэхүйц хамаарал илэрсэн. Корреляцийн коэффициент нь 0.76 байна.

Эрсдлийн коэффициент (RR)

Тодорхойлолт.Эрсдлийн харьцаа гэдэг нь эхний бүлгийн объектуудын хувьд зарим ("муу") үйл явдал тохиолдох магадлалыг хоёр дахь бүлгийн объектын хувьд ижил үйл явдал тохиолдох магадлалын харьцаа юм.

Жишээ. Хэрэв тамхи татдаггүй хүмүүст уушигны хорт хавдар үүсэх магадлал 20%, тамхи татдаг хүмүүст 100% байвал CR нь тавны нэгтэй тэнцэнэ. Энэ жишээнд эхний бүлэгт тамхи татдаггүй хүмүүс, хоёрдугаар бүлэгт тамхи татдаг хүмүүс, уушигны хорт хавдар үүсэх нь "муу" үйл явдал гэж үздэг.

Энэ нь тодорхой байна:

1) хэрэв KR = 1 бол бүлэгт тохиолдох үйл явдлын магадлал ижил байна

2) хэрэв KP>1 бол үйл явдал нь хоёрдугаар бүлгийнхээс илүү эхний бүлгийн объектуудад тохиолддог

3) хэрэв KR<1, то событие чаще происходит с объектами из второй группы, чем из первой

Мета-анализ

Тодорхойлолт. ХАМТижил асуудлыг судалж буй хэд хэдэн судалгааны үр дүнг нэгтгэсэн статистик дүн шинжилгээ (ихэвчлэн эмчилгээ, урьдчилан сэргийлэх, оношлогооны аргуудын үр нөлөө). Цуглуулгын судалгаа нь дүн шинжилгээ хийхэд илүү том түүвэр, хосолсон судалгаанд илүү их статистик хүчийг өгдөг. Судалж буй аргын үр дүнтэй байдлын талаархи дүгнэлтэд итгэх итгэлийг нэмэгдүүлэхэд ашигладаг.

Каплан-Мейерийн арга (Каплан-Мейерийн үржүүлэгчийн тооцоо)

Энэ аргыг статистикч Э.Л.Каплан, Пол Майер нар зохион бүтээжээ.

Энэ аргыг өвчтөний ажиглалтын хугацаатай холбоотой янз бүрийн хэмжигдэхүүнийг тооцоолоход ашигладаг. Ийм хэмжээний жишээ:

эмийг хэрэглэх үед нэг жилийн дотор эдгэрэх магадлал

мэс засал хийснээс хойш гурван жилийн дотор мэс заслын дараа дахилт үүсэх магадлал

Эрхтэн тайрсны дараа түрүү булчирхайн хорт хавдартай өвчтөнүүдийн таван жил амьд үлдэх магадлал

Каплан-Майер аргыг ашиглахын давуу талыг тайлбарлая.

"Уламжлалт" шинжилгээний утгын утгыг (Каплан-Мейерийн аргыг ашиглаагүй) авч үзэж буй хугацааны интервалд хуваах үндсэн дээр тооцдог.

Жишээлбэл, хэрэв бид 5 жилийн дотор өвчтөн нас барах магадлалыг судалж байгаа бол хугацааны интервалыг 5 хэсэгт (1 жилээс бага, 1-2 жил, 2-3 жил, 3-4 жил, 4-) хувааж болно. 5 жил), мөн 10 (тус бүр зургаан сар) эсвэл өөр тооны интервалаар. Өөр өөр хуваалтын үр дүн өөр байх болно.

Хамгийн тохиромжтой хуваалтыг сонгох нь тийм ч амар ажил биш юм.

Каплан-Мейерийн аргыг ашиглан олж авсан утгын тооцоо нь ажиглалтын хугацааг интервалд хуваахаас хамаардаггүй бөгөөд зөвхөн өвчтөн бүрийн амьдралын хугацаанаас хамаарна.

Тиймээс судлаачид шинжилгээ хийх нь илүү хялбар бөгөөд үр дүн нь ихэвчлэн "уламжлалт" шинжилгээний үр дүнгээс илүү байдаг.

Каплан-Мейерийн муруй нь Каплан-Мейерийн аргаар олж авсан амьд үлдэх муруйн график юм.

Кокс загвар

Энэхүү загварыг Английн нэрт статистикч, 300 гаруй өгүүлэл, номын зохиогч Сэр Дэвид Роксби Кокс (1924 онд төрсөн) зохион бүтээжээ.

Кокс загварыг эсэн мэнд үлдэхийн шинжилгээнд судлагдсан хэмжигдэхүүнүүд нь цаг хугацааны функцээс хамаардаг нөхцөлд ашигладаг. Жишээлбэл, t жилийн дараа дахилт үүсэх магадлал (t=1,2,...) log(t) хугацааны логарифмаас хамаарч болно.

Коксын санал болгосон аргын чухал давуу тал нь энэ аргыг олон тооны нөхцөл байдалд ашиглах боломжтой байдаг (загвар нь магадлалын тархалтын шинж чанар, хэлбэрт хатуу хязгаарлалт тавьдаггүй).

Кокс загвар дээр үндэслэн шинжилгээг (Кокс шинжилгээ гэж нэрлэдэг) хийж болно, үр дүн нь эрсдэлийн коэффициентийн утга ба эрсдэлийн коэффициентийн итгэлцлийн интервал юм.

Параметрийн бус статистикийн аргууд

Тодорхойлолт.Ердийн тархалт үүсгэдэггүй тоон мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийх, түүнчлэн чанарын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд голчлон ашигладаг статистикийн аргуудын ангилал.

Жишээ. Эмчилгээний төрлөөс хамааран өвчтөнүүдийн систолын даралтын ялгааны ач холбогдлыг тодорхойлохын тулд параметрийн бус Манн-Витни тестийг ашиглана.

Тэмдэг (хувьсагч)

Тодорхойлолт. Xсудалгааны объектын шинж чанар (ажиглалт). Чанарын болон тоон шинж чанарууд байдаг.

Санамсаргүй болгох

Тодорхойлолт.Тусгай хэрэглүүр (хүснэгт эсвэл санамсаргүй тооны тоолуур, зоос шидэх болон орсон ажиглалтад бүлгийн дугаарыг санамсаргүй байдлаар олгох бусад аргууд) ашиглан судалгааны объектыг үндсэн болон хяналтын бүлэгт санамсаргүй байдлаар хуваарилах арга. Санамсаргүй сонголт нь судалж буй үр дүнд нөлөөлж болзошгүй мэдэгдэж байгаа болон үл мэдэгдэх шинж чанаруудын бүлгүүдийн хоорондын ялгааг багасгадаг.

Эрсдэл

Атрибутив- судалгааны сэдэвт тодорхой шинж чанар (эрсдлийн хүчин зүйл) байгаатай холбоотой таагүй үр дагавар (жишээлбэл, өвчин) үүсэх нэмэлт эрсдэл. Энэ нь тухайн эрсдэлт хүчин зүйлтэй холбоотой өвчин тусах эрсдэлийн нэг хэсэг бөгөөд үүгээр тайлбарлагддаг бөгөөд эрсдэлт хүчин зүйл арилсан тохиолдолд арилгах боломжтой.

Харьцангуй эрсдэл- нэг бүлгийн таагүй нөхцөл байдлын эрсдэлийг нөгөө бүлгийн эрсдэлтэй харьцуулсан харьцаа. Бүлгүүдийг урьдчилан бүрдүүлж, судалж буй нөхцөл байдал хараахан гараагүй байгаа тохиолдолд хэтийн болон ажиглалтын судалгаанд ашигладаг.

Эргэлтийн шалгалт

Тодорхойлолт.Ажиглалтуудыг дараалан хасч, загварыг дахин тооцоолох замаар статистик загварын тогтвортой байдал, найдвартай байдал, гүйцэтгэл (хүчин төгөлдөр) -ийг шалгах арга. Үүссэн загварууд нь илүү төстэй байх тусам загвар нь илүү тогтвортой, найдвартай байдаг.

Үйл явдал

Тодорхойлолт.Судалгааны явцад ажиглагдсан эмнэлзүйн үр дүн, тухайлбал хүндрэл үүсэх, дахилт, эдгэрэлт, үхэл.

Давхаргажилт

Тодорхойлолт. МСудалгаанд хамрагдах шалгуурыг хангасан бүх оролцогчдын популяцийг сонирхлын үр дүнд нөлөөлж болзошгүй нэг буюу хэд хэдэн шинж чанар (ихэвчлэн хүйс, нас) дээр үндэслэн бүлэгт (давхарга) хуваадаг түүвэрлэлтийн арга. Эдгээр бүлгийн (давхарга) оролцогчдыг туршилтын болон хяналтын бүлэгт бие даан элсүүлдэг. Энэ нь судлаачид туршилтын болон хяналтын бүлгийн хоорондох чухал шинж чанаруудыг тэнцвэржүүлэх боломжийг олгодог.

Болзошгүй байдлын хүснэгт

Тодорхойлолт.Ажиглалтын үнэмлэхүй давтамжийн (тоо) хүснэгт, багана нь нэг шинж чанарын утгуудтай, мөрүүд нь өөр шинж чанарын утгатай тохирч байна (хоёр хэмжээст гэнэтийн хүснэгтийн хувьд). Үнэмлэхүй давтамжийн утгууд нь мөр, баганын уулзвар дахь нүднүүдэд байрладаг.

Болзошгүй байдлын хүснэгтийн жишээг өгье. Аневризмын мэс засал 194 өвчтөнд хийгдсэн. Мэс засал хийхээс өмнө өвчтөнд хаван үүсэх нь мэдэгдэж байна.

Ийнхүү хавангүй 26 өвчтөнөөс 20 өвчтөн хагалгааны дараа амьд үлдэж, 6 өвчтөн нас баржээ. Дунд зэргийн хавантай 42 өвчтөний 27 нь амьд үлдэж, 15 нь нас барсан гэх мэт.

Болзошгүй байдлын хүснэгтийн хи-квадрат тест

Нэг шинж тэмдгийн ялгааны ач холбогдлыг (найдвартай байдлыг) тодорхойлохын тулд бусад шинж тэмдгүүдээс хамаарч (жишээлбэл, хавангийн хүнд байдлаас хамааран мэс заслын үр дүн) хи-квадрат тестийг болзошгүй байдлын хүснэгтэд ашигладаг.

Боломж

Зарим үйл явдлын магадлалыг p-тэй тэнцүү болгоё. Тэгвэл үйл явдал болохгүй байх магадлал 1-p байна.

Жишээлбэл, хэрэв өвчтөн таван жилийн дараа амьд үлдэх магадлал 0.8 (80%) бол энэ хугацаанд нас барах магадлал 0.2 (20%) байна.

Тодорхойлолт.Боломж гэдэг нь тухайн үйл явдал тохиолдох магадлалыг тохиолдохгүй байх магадлалд харьцуулсан харьцаа юм.

Жишээ. Бидний жишээнд (өвчтөний тухай) боломж 4 байна, учир нь 0.8/0.2=4

Тиймээс эдгэрэх магадлал нь нас барах магадлалаас 4 дахин их байдаг.

Хэмжигдэхүүний утгын тайлбар.

1) Боломж=1 бол үйл явдлын магадлал нь тухайн үйл явдал тохиолдохгүй байх магадлалтай тэнцүү байна;

2) Хэрэв Боломж >1 бол үйл явдлын магадлал нь тохиолдохгүй байх магадлалаас их байна;

3) хэрэв боломж<1, то вероятность наступления события меньше вероятности того, что событие не произойдёт.

Боломжийн харьцаа

Тодорхойлолт.Тооцооллын харьцаа нь эхний бүлгийн объектуудын хоёр дахь бүлэг объектуудын магадлалын харьцаа юм.

Жишээ. Эрэгтэй, эмэгтэй хүмүүсийн аль аль нь тодорхой эмчилгээ хийлгэдэг гэж бодъё.

Эрэгтэй өвчтөн таван жилийн дараа амьд үлдэх магадлал 0.6 (60%); Энэ хугацаанд түүний үхэх магадлал 0.4 (40%) байна.

Эмэгтэйчүүдийн хувьд ижил төстэй магадлал 0.8 ба 0.2 байна.

Энэ жишээн дээрх магадлалын харьцаа

Хэмжигдэхүүний утгын тайлбар.

1) Хэрэв магадлалын харьцаа = 1 бол эхний бүлгийн боломж хоёр дахь бүлгийн боломжтой тэнцүү байна.

2) Хэрэв магадлалын харьцаа >1 бол эхний бүлгийн боломж хоёрдугаар бүлгийн боломжоос их байна.

3) Хэрэв магадлалын харьцаа<1, то шанс для первой группы меньше шанса для второй группы

Анагаах ухаанд статистикийн аргыг хэрэглэх ердийн жишээг авч үзье. Мансууруулах бодисыг бүтээгчид авсан тунтай харьцуулахад шээс хөөх эмийг нэмэгдүүлдэг гэж үздэг. Энэ таамаглалыг шалгахын тулд тэд таван сайн дурынханд эмийг өөр тунгаар өгдөг.

Ажиглалтын үр дүнд үндэслэн шээс хөөх эмийн тунг харьцуулсан графикийг байгуулав (Зураг 1.2А). Хараат байдал нь энгийн нүдээр харагддаг. Судлаачид бие биедээ шинэ шээс хөөх эмтэй болсонд баяр хүргэж байна.

Үнэн хэрэгтээ, өгөгдөл нь зөвхөн эдгээр таван сайн дурын ажилтанд тунгаас хамааралтай шээс хөөх эм ажиглагдсан гэдгийг баттай хэлэх боломжийг бидэнд олгодог. Энэ хамаарал нь мансууруулах бодис хэрэглэдэг бүх хүмүүст илэрдэг нь таамаглалаас өөр зүйл биш юм.
ZY

-тай

амьдрал Үүнийг үндэслэлгүй гэж хэлж болохгүй - тэгэхгүй бол яагаад туршилт хийх ёстой гэж?

Гэвч энэ эм худалдаанд гарсан. Илүү олон хүмүүс шээсний гарцыг нэмэгдүүлнэ гэж найдаж байна. Тэгэхээр бид юу харж байна вэ? Мансууруулах бодисын тун ба шээс хөөх эм хоёрын хооронд ямар ч холбоо байхгүй байгааг харуулсан зураг 1.2В-г бид харж байна. Хар тойрог нь анхны судалгааны өгөгдлийг харуулж байна. Статистикт ийм "төлөөлөгч бус", үнэхээр будлиантай түүвэр олж авах магадлалыг тооцоолох аргууд байдаг. Шээс хөөх эм ба эмийн тунгийн хооронд холбоо байхгүй тохиолдолд 1000 туршилтын 5-д нь "хамаарал" ажиглагдах болно. Тиймээс, энэ тохиолдолд судлаачид зүгээр л азгүй байсан. Хэдийгээр тэд статистикийн хамгийн дэвшилтэт аргуудыг ашигласан ч алдаа гаргахаас сэргийлж чадахгүй байсан.

Бид үүнийг зохиомол, гэхдээ бодит байдлаас огт хол биш, ашиггүй гэдгийг нь хэлэхгүйн тулд жишээ болгон өгсөн
статистикийн шинж чанар. Тэр өөр зүйлийн талаар, түүний дүгнэлтийн магадлалын талаар ярьдаг. Статистикийн аргыг хэрэглэсний үр дүнд бид эцсийн үнэнийг олж авдаггүй, гэхдээ зөвхөн тодорхой таамаглалын магадлалын тооцооллыг хийдэг. Түүнчлэн статистикийн арга бүр өөрийн гэсэн математик загвар дээр суурилдаг бөгөөд түүний үр дүн нь энэ загвар нь бодит байдалд нийцэх хэмжээгээр зөв байдаг.

НАЙДВАРТАЙ БАЙДАЛ, СТАТИСТИКИЙН АЧ ХОЛБОГДОЛЫН сэдвийн талаар дэлгэрэнгүй:

1. Амьдралын чанарын үзүүлэлтүүдийн статистикийн хувьд мэдэгдэхүйц ялгаа
2. Статистик хүн ам. Нягтлан бодох бүртгэлийн онцлог. Тасралтгүй, сонгомол судалгааны тухай ойлголт. Статистикийн мэдээлэл, нягтлан бодох бүртгэл, тайлагналын баримт бичгийг ашиглахад тавигдах шаардлага
3. ХИЙСЭН МЭДЭЭ. ЗОВХНЫ ДОТОР ДАРАЛТЫГ ХЭМЖҮҮЛЭХ ТОНОМЕТРИЙН ҮЗҮҮЛЭЛТИЙН НАЙДВАРТАЙ БАЙДЛЫН СУДАЛГАА 2018, 2018 он.

Хувьсагчдын хоорондын аливаа харилцааны үндсэн шинж чанарууд.

Хувьсагчдын хоорондын харилцааны хамгийн энгийн хоёр шинж чанарыг тэмдэглэж болно: (а) харилцааны хэмжээ, (б) харилцааны найдвартай байдал.

- Хэмжээ . Хараат байдлын хэмжигдэхүүнийг ойлгох, хэмжих нь найдвартай байдлаас илүү хялбар байдаг. Жишээлбэл, хэрэв дээжийн аль нэг эрэгтэй цусны цагаан эсийн тоо (WCC) аль ч эмэгтэйгээс өндөр байсан бол хоёр хувьсагчийн (Хүйс ба WCC) хоорондын хамаарал маш өндөр байна гэж хэлж болно. Өөрөөр хэлбэл, та нэг хувьсагчийн утгыг нөгөөгийнхээс урьдчилан таамаглах боломжтой.

- Найдвартай байдал ("үнэн"). Харилцан хамаарлын найдвартай байдал нь хамаарлын хэмжээнээс бага зөн совингийн ойлголт боловч энэ нь туйлын чухал юм. Харилцааны найдвартай байдал нь дүгнэлт гаргахад үндэслэсэн тодорхой түүврийн төлөөлөлтэй шууд холбоотой. Өөрөөр хэлбэл, найдвартай байдал гэдэг нь тухайн хүн амын дундаас авсан өөр түүврийн өгөгдлийг ашиглан харилцааг дахин илрүүлэх (өөрөөр хэлбэл баталгаажуулах) магадлалыг хэлнэ.

Эцсийн зорилго бол үнэт зүйлсийн тодорхой жишээг бараг хэзээ ч судлахгүй гэдгийг санах нь зүйтэй; түүвэр нь нийт хүн амын тухай мэдээлэл өгөхийн хэрээр л сонирхолтой байдаг. Хэрэв судалгаа нь тодорхой шалгуурыг хангасан бол түүврийн хувьсагчдын хоорондын хамаарлын найдвартай байдлыг стандарт статистикийн хэмжүүр ашиглан тоолж, танилцуулж болно.

Хараат байдлын хэмжээ ба найдвартай байдал нь хувьсагчдын хоорондын хамаарлын хоёр өөр шинж чанарыг илэрхийлдэг. Гэхдээ бүрэн бие даасан гэж хэлж болохгүй. Хэвийн хэмжээтэй түүвэр дэх хувьсагчдын хоорондын хамаарлын хэмжээ (холболт) их байх тусам найдвартай байх болно (дараагийн хэсгийг үзнэ үү).

Үр дүнгийн статистик ач холбогдол (p-түвшин) нь түүний "үнэн"-д итгэх итгэлийн тооцоолсон хэмжүүр юм ("түүврийн төлөөлөл" гэсэн утгаараа). Техникийн хувьд p-түвшин нь үр дүнгийн найдвартай байдлаас хамааран багасах дарааллаар өөрчлөгддөг хэмжүүр юм. Илүү өндөр p түвшин нь түүвэрт олдсон хувьсагчдын хоорондын хамааралд итгэх итгэлийн доод түвшинтэй тохирч байна. Тухайлбал, p-түвшин нь ажиглагдсан үр дүнг нийт хүн амд хуваарилахтай холбоотой алдааны магадлалыг илэрхийлдэг.

Жишээлбэл, p-түвшин = 0.05(жишээ нь 1/20) нь түүвэрт олдсон хувьсагчдын хоорондын хамаарал нь түүврийн санамсаргүй шинж чанар байх магадлал 5% байгааг харуулж байна. Олон судалгаанд p-түвшин 0.05 нь алдааны түвшний хувьд "хүлээн зөвшөөрөгдөх маржин" гэж үздэг.

Ямар түвшний ач холбогдлыг үнэхээр "чухал" гэж үзэх ёстойг шийдэхдээ дур зоргоос зайлсхийх арга байхгүй. Үр дүнг худал гэж үгүйсгэх тодорхой ач холбогдлын түвшинг сонгох нь дур зоргоороо юм.

Практикт эцсийн шийдвэр нь янз бүрийн өгөгдөл дээр хийсэн олон дүн шинжилгээ, харьцуулалтын үр дүнд априори (жишээ нь туршилт хийхээс өмнө) үр дүнг урьдчилан таамаглаж байсан эсэхээс хамаарна. судалгааны салбарын уламжлал.

Ерөнхийдөө олон талбарт p .05-ын үр дүн нь статистикийн ач холбогдлын хувьд хүлээн зөвшөөрөгдөхүйц хязгаар юм, гэхдээ энэ түвшинд нэлээд том алдааны зөрүү (5%) байдгийг санаарай.

p .01 түвшний үр дүнг ерөнхийд нь статистикийн ач холбогдолтой гэж үздэг бол p .005 эсвэл p .00 түвшний үр дүнг ерөнхийд нь статистикийн ач холбогдолтой гэж үздэг. 001 нь маш чухал юм. Гэсэн хэдий ч ач холбогдлын түвшний энэхүү ангилал нь нэлээд дур зоргоороо бөгөөд практик туршлага дээр үндэслэн батлагдсан албан бус хэлэлцээр гэдгийг ойлгох хэрэгтэй. тодорхой судалгааны чиглэлээр.

Цуглуулсан өгөгдлийн нийт дүн дээр дүн шинжилгээ хийх тусам олон чухал (сонгосон түвшинд) үр дүн нь санамсаргүй байдлаар илрэх нь тодорхой байна.

Олон тооны харьцуулалтыг багтаасан статистикийн зарим аргууд нь энэ төрлийн алдааг давтах магадлал өндөр байдаг тул харьцуулалтын нийт тоонд тусгай тохируулга эсвэл залруулга хийдэг. Гэсэн хэдий ч статистикийн олон аргууд (ялангуяа хайгуулын өгөгдлийн шинжилгээний энгийн аргууд) энэ асуудлыг шийдэх ямар ч арга замыг санал болгодоггүй.

Хэрэв хувьсагчдын хоорондын хамаарал “объектив” сул байвал том түүврийг судлахаас өөр ийм хамаарлыг шалгах арга байхгүй. Түүвэр нь бүрэн төлөөлөлтэй байсан ч түүврийн хэмжээ бага байвал нөлөө нь статистикийн хувьд чухал биш юм. Үүний нэгэн адил, хэрэв харилцаа нь "объектив" маш хүчтэй бол түүнийг маш бага түүвэрт ч гэсэн өндөр ач холбогдолтойгоор илрүүлж болно.

Хувьсагчдын хоорондын хамаарал сул байх тусам түүнийг утга учиртай илрүүлэхэд шаардагдах түүврийн хэмжээ их байх болно.

Олон янз харилцааны хэмжүүр хувьсагчдын хооронд. Тодорхой судалгаанд тодорхой хэмжүүрийг сонгох нь хувьсагчийн тоо, ашигласан хэмжүүр, харилцааны шинж чанар гэх мэтээс хамаарна.

Гэсэн хэдий ч эдгээр хэмжүүрүүдийн ихэнх нь ерөнхий зарчмыг баримталдаг: тэдгээр нь ажиглагдаж буй хамаарлыг тухайн хувьсагчдын хоорондох "хамгийн их боломжит хамаарал"-тай харьцуулах замаар үнэлэхийг оролддог. Техникийн хувьд ийм тооцоолол хийх ердийн арга бол хувьсагчдын утгууд хэрхэн өөрчлөгдөж байгааг харж, дараа нь одоогийн байгаа нийт өөрчлөлтийн хэдэн хувийг "нийтлэг" ("хамтарсан") хэлбэлзэлтэй холбон тайлбарлаж болохыг тооцоолох явдал юм. хоёр (эсвэл түүнээс дээш) хувьсагч.

Ач холбогдол нь түүврийн хэмжээнээс ихээхэн хамаардаг. Өмнө дурьдсанчлан, маш том түүврийн хувьд хувьсагчдын хоорондын маш сул хамаарал нь мэдэгдэхүйц байх болно, харин жижиг түүврийн хувьд маш хүчтэй хамаарал ч найдвартай биш юм.

Иймд статистикийн ач холбогдлын түвшинг тодорхойлохын тулд түүврийн хэмжээ тус бүрийн хувьсагчдын хоорондын хамаарлын “том” ба “ач холбогдол” хоорондын хамаарлыг илэрхийлэх функц хэрэгтэй.

Ийм функц нь "популяцид ийм хамаарал байхгүй гэж үзвэл өгөгдсөн хэмжээний түүвэрт өгөгдсөн утгын (эсвэл түүнээс дээш) хамаарлыг олж авах магадлал хэр байгааг" яг таг харуулах болно. Өөрөөр хэлбэл, энэ функц нь ач холбогдлын түвшинг өгөх болно
(p-түвшин), улмаар хүн амд энэ хамаарал байхгүй гэсэн таамаглалыг буруугаар үгүйсгэх магадлал.

Энэхүү "алтернатив" таамаглалыг (хүн амын дунд ямар ч хамаарал байхгүй) ихэвчлэн нэрлэдэг тэг таамаглал.

Алдаа гарах магадлалыг тооцдог функц нь шугаман бөгөөд зөвхөн өөр өөр түүврийн хэмжээтэй өөр өөр налуутай байвал тохиромжтой байх болно. Харамсалтай нь энэ функц нь илүү төвөгтэй бөгөөд үргэлж ижил байдаггүй. Гэсэн хэдий ч ихэнх тохиолдолд түүний хэлбэр нь мэдэгдэж байгаа бөгөөд өгөгдсөн хэмжээтэй дээжийг судлахад ач холбогдлын түвшинг тодорхойлоход ашиглаж болно. Эдгээр функцүүдийн ихэнх нь хуваарилалтын ангилалтай холбоотой байдаг хэвийн .