Trong các bảng kết quả tính toán thống kê các môn học, văn bằng và luận văn thạc sĩ tâm lý học luôn có chỉ số “p”.

Ví dụ, theo mục tiêu nghiên cứu Sự khác biệt về mức độ ý nghĩa trong cuộc sống giữa các chàng trai và cô gái tuổi teen đã được tính toán.

	Giá trị trung bình		Phép thử Mann-Whitney U	Mức ý nghĩa thống kê (p)
	Nam (20 người)	cô gái (5 người)
Bàn thắng	28,9	35,2	17,5	0,027*
Quá trình	30,1	32,0	38,5	0,435
Kết quả	25,2	29,0	29,5	0,164
Vị trí kiểm soát - "Tôi"	20,3	23,6		0,067
Địa điểm kiểm soát - "Cuộc sống"	30,4	33,8	27,5	0,126
Cuộc sống đầy ý nghĩa	98,9	111,2		0,103

* - sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p≤ 0,05)

Cột bên phải thể hiện giá trị của “p” và qua giá trị của nó có thể xác định được liệu sự khác biệt về ý nghĩa cuộc sống trong tương lai giữa bé trai và bé gái có đáng kể hay không. Quy tắc rất đơn giản:

• Nếu mức ý nghĩa thống kê “p” nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 thì chúng ta kết luận rằng sự khác biệt là đáng kể. Trong bảng dưới đây, sự khác biệt giữa bé trai và bé gái rất đáng kể liên quan đến chỉ số “Mục tiêu” - ý nghĩa cuộc sống trong tương lai. Đối với trẻ em gái, chỉ số này cao hơn có ý nghĩa thống kê so với trẻ em trai.
• Nếu mức ý nghĩa thống kê “p” lớn hơn 0,05 thì kết luận rằng sự khác biệt là không đáng kể. Trong bảng dưới đây, sự khác biệt giữa bé trai và bé gái không đáng kể đối với tất cả các chỉ số khác, ngoại trừ chỉ số đầu tiên.

Mức ý nghĩa thống kê “p” đến từ đâu?

Mức ý nghĩa thống kê được tính toán chương trình thống kê cùng với việc tính toán tiêu chí thống kê. Trong các chương trình này, bạn cũng có thể đặt giới hạn tới hạn cho mức ý nghĩa thống kê và các chỉ số tương ứng sẽ được chương trình làm nổi bật.

Ví dụ: trong chương trình STATISTICA, khi tính toán các mối tương quan, bạn có thể đặt giới hạn “p”, ví dụ: 0,05 và tất cả các mối quan hệ có ý nghĩa thống kê sẽ được tô sáng màu đỏ.

Nếu tiêu chí thống kê được tính toán thủ công thì mức ý nghĩa “p” được xác định bằng cách so sánh giá trị của tiêu chí kết quả với giá trị tới hạn.

Mức ý nghĩa thống kê “p” cho thấy điều gì?

Tất cả các tính toán thống kê là gần đúng. Mức độ gần đúng này xác định “p”. Mức ý nghĩa được viết là số thập phân, ví dụ 0,023 hoặc 0,965. Nếu chúng ta nhân số này với 100, chúng ta sẽ nhận được chỉ số p dưới dạng phần trăm: 2,3% và 96,5%. Những tỷ lệ phần trăm này phản ánh khả năng các giả định của chúng tôi về mối quan hệ giữa sự gây hấn và lo lắng là sai.

Đó là, Hệ số tương quan 0,58 giữa sự hung hăng và lo lắng đạt được ở mức ý nghĩa thống kê là 0,05 hoặc xác suất sai sót là 5%. Chính xác điều này có nghĩa là gì?

Mối tương quan mà chúng tôi đã xác định có nghĩa là trong mẫu của chúng tôi có mô hình sau: mức độ hung hăng càng cao thì mức độ lo lắng càng cao. Nghĩa là, nếu chúng ta lấy hai thanh thiếu niên và một thanh thiếu niên có mức độ lo lắng cao hơn thanh thiếu niên kia, thì khi biết về mối tương quan tích cực, chúng ta có thể nói rằng thanh thiếu niên này cũng sẽ có tính hung hăng cao hơn. Nhưng vì mọi thứ trong thống kê đều là gần đúng, nên khi nêu điều này, chúng tôi thừa nhận rằng mình có thể nhầm lẫn và xác suất sai sót là 5%. Nghĩa là, sau khi thực hiện 20 so sánh như vậy ở nhóm thanh thiếu niên này, chúng ta có thể mắc một sai lầm khi dự đoán mức độ hung hăng, biết lo lắng.

Mức ý nghĩa thống kê nào tốt hơn: 0,01 hoặc 0,05

Mức ý nghĩa thống kê phản ánh xác suất xảy ra sai sót. Do đó, kết quả ở p=0,01 chính xác hơn ở p=0,05.

TRONG nghiên cứu tâm lý chấp nhận hai mức cho phépý nghĩa thống kê của kết quả:

p=0,01 - độ tin cậy cao của kết quả phân tích so sánh hoặc phân tích các mối quan hệ;

p=0,05 - đủ độ chính xác.

Tôi hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn viết một bài báo tâm lý của riêng bạn. Nếu bạn cần trợ giúp, vui lòng liên hệ với chúng tôi (tất cả các loại công việc về tâm lý học; tính toán thống kê).

Nếu bạn không hành động, mắt sẽ không có tác dụng. (Shota Rustaveli)

Các thuật ngữ và khái niệm cơ bản của thống kê y tế

Trong bài viết này chúng tôi sẽ trình bày một số Ý chính số liệu thống kê liên quan đến nghiên cứu y học. Các điều khoản sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong các bài viết liên quan.

Biến thể

Sự định nghĩa. Mức độ phân tán của dữ liệu (giá trị thuộc tính) trên phạm vi giá trị

Xác suất

Sự định nghĩa. Xác suất - mức độ khả năng biểu hiện của một cái gì đó Sự kiện nhất định trong những điều kiện nhất định.

Ví dụ. Hãy giải thích định nghĩa của thuật ngữ trong câu “Xác suất phục hồi khi sử dụng sản phẩm y học Arimidex là 70%." Sự việc là “bệnh nhân khỏi bệnh”, tình trạng “bệnh nhân dùng Arimidex”, khả năng xảy ra là 70% (đại khái cứ 100 người dùng Arimidex thì có 70 người khỏi bệnh).

xác suất tích lũy

Sự định nghĩa. Xác suất sống sót tích lũy tại thời điểm t bằng tỷ lệ bệnh nhân còn sống tại thời điểm đó.

Ví dụ. Nếu người ta nói rằng xác suất sống sót tích lũy sau đợt điều trị kéo dài 5 năm là 0,7, thì điều này có nghĩa là trong nhóm bệnh nhân được xem xét, 70% vẫn còn sống. số lượng ban đầu, và 30% chết. Nói cách khác, cứ một trăm người thì có 30 người chết trong vòng 5 năm đầu tiên.

Thời gian trước sự kiện

Sự định nghĩa. Thời gian trước một sự kiện là thời gian, được biểu thị bằng một số đơn vị, đã trôi qua từ một thời điểm ban đầu nào đó cho đến khi xảy ra một sự kiện nào đó.

Giải trình. Là đơn vị thời gian trong Nghiên cứu y khoa ngày, tháng, năm xuất hiện.

Ví dụ điển hình khoảnh khắc ban đầu thời gian:

bắt đầu theo dõi bệnh nhân

điều trị phẫu thuật

Ví dụ điển hình về các sự kiện được xem xét:

tiến triển của bệnh

hiện tượng tái phát

bệnh nhân tử vong

Vật mẫu

Sự định nghĩa. Một phần của quần thể thu được bằng cách chọn lọc.

Dựa trên kết quả phân tích mẫu, kết luận được rút ra về toàn bộ dân số, kết luận này chỉ có giá trị nếu việc lựa chọn là ngẫu nhiên. Vì thực tế không thể chọn ngẫu nhiên từ một quần thể nên cần nỗ lực để đảm bảo rằng mẫu ít nhất đại diện cho quần thể.

Mẫu phụ thuộc và độc lập

Sự định nghĩa. Các mẫu trong đó các đối tượng nghiên cứu được tuyển chọn độc lập với nhau. Thay thế mẫu độc lập- mẫu phụ thuộc (kết nối, ghép nối).

giả thuyết

Giả thuyết hai phía và một phía

Đầu tiên, chúng ta hãy giải thích việc sử dụng thuật ngữ giả thuyết trong thống kê.

Mục đích của hầu hết các nghiên cứu là kiểm tra tính xác thực của một số tuyên bố. Mục đích của việc thử nghiệm thuốc thường là để kiểm tra giả thuyết rằng một loại thuốc có hiệu quả hơn loại thuốc khác (ví dụ: Arimidex có hiệu quả hơn Tamoxifen).

Để đảm bảo tính chặt chẽ của nghiên cứu, tuyên bố đang được xác minh được thể hiện bằng toán học. Ví dụ: nếu A là số năm bệnh nhân dùng Arimidex sẽ sống và T là số năm bệnh nhân dùng Tamoxifen sẽ sống, thì giả thuyết đang được kiểm tra có thể được viết là A>T.

Sự định nghĩa. Một giả thuyết được gọi là hai mặt nếu nó bao gồm sự bằng nhau của hai đại lượng.

Một ví dụ về giả thuyết hai phía: A=T.

Sự định nghĩa. Một giả thuyết được gọi là một phía (1 phía) nếu nó bao gồm bất đẳng thức của hai đại lượng.

Ví dụ về giả thuyết một phía:

Dữ liệu nhị phân (nhị phân)

Sự định nghĩa. Dữ liệu chỉ được biểu thị bằng hai giá trị thay thế hợp lệ

Ví dụ: Bệnh nhân “khỏe” - “ốm”. Phù nề “là” - “không”.

Khoảng tin cậy

Sự định nghĩa. Khoảng tin cậy của một đại lượng là khoảng xung quanh giá trị của đại lượng mà giá trị thực của đại lượng đó nằm trong đó (với một mức độ nhất định lòng tin).

Ví dụ. Gọi số lượng đang nghiên cứu là số bệnh nhân trong một năm. Trung bình, số lượng của họ là 500 và 95% - khoảng tin cậy- (350, 900). Điều này có nghĩa là, rất có thể (với xác suất 95%), ít nhất 350 và không quá 900 người sẽ liên hệ với phòng khám trong năm.

Chỉ định. Một từ viết tắt rất được sử dụng phổ biến là: CI 95% là khoảng tin cậy có mức độ tin cậy là 95%.

Độ tin cậy, có ý nghĩa thống kê (P - cấp độ)

Sự định nghĩa. Ý nghĩa thống kê kết quả là thước đo niềm tin vào “sự thật” của nó.

Bất kỳ nghiên cứu nào cũng được thực hiện trên cơ sở chỉ một phần của đối tượng. Một nghiên cứu về hiệu quả của thuốc được thực hiện không phải trên cơ sở tất cả bệnh nhân trên hành tinh mà chỉ trên một nhóm bệnh nhân nhất định (đơn giản là không thể tiến hành phân tích trên cơ sở tất cả bệnh nhân).

Giả sử rằng kết quả phân tích đã đưa ra một kết luận nhất định (ví dụ: việc sử dụng Arimidex như một liệu pháp thích hợp có hiệu quả gấp 2 lần so với Tamoxifen).

Câu hỏi cần được đặt ra là: “Bạn có thể tin tưởng vào kết quả này đến mức nào?”

Hãy tưởng tượng rằng chúng tôi đã thực hiện một nghiên cứu chỉ dựa trên hai bệnh nhân. Tất nhiên, trong trường hợp này, kết quả cần được xử lý một cách thận trọng. Nếu một số lượng lớn bệnh nhân được khám ( giá trị số « số lượng lớn“tùy thuộc vào tình huống), thì kết luận rút ra có thể tin cậy được.

Vì vậy, mức độ tin cậy được xác định bởi giá trị mức p (p-value).

Mức p cao hơn tương ứng với nhiều cấp thấp tin cậy vào kết quả thu được từ việc phân tích mẫu. Ví dụ: mức p bằng 0,05 (5%) chỉ ra rằng kết luận rút ra từ phân tích của một nhóm nhất định chỉ là một đặc điểm ngẫu nhiên của các đối tượng này với xác suất chỉ 5%.

Nói cách khác, với rất xác suất cao(95%) kết luận có thể được mở rộng cho tất cả các đối tượng.

Nhiều nghiên cứu coi 5% là giá trị mức p chấp nhận được. Điều này có nghĩa là, ví dụ: nếu p = 0,01 thì kết quả có thể đáng tin cậy, nhưng nếu p = 0,06 thì bạn không thể tin cậy được.

Học

Nghiên cứu tiềm năng là một nghiên cứu trong đó các mẫu được chọn trên cơ sở yếu tố ban đầu và một số yếu tố kết quả được phân tích trong các mẫu.

Nghiên cứu hồi cứu là một nghiên cứu trong đó các mẫu được chọn trên cơ sở một yếu tố kết quả và một số yếu tố ban đầu được phân tích trong các mẫu.

Ví dụ. Yếu tố ban đầu là phụ nữ mang thai trẻ hơn/trên 20 tuổi. Kết quả là trẻ nhẹ hơn/nặng hơn 2,5 kg. Chúng tôi phân tích xem cân nặng của trẻ có phụ thuộc vào tuổi của người mẹ hay không.

Nếu chọn 2 mẫu, một mẫu có mẹ dưới 20 tuổi, mẫu còn lại có mẹ lớn tuổi rồi phân tích khối lượng trẻ em trong mỗi nhóm thì đây là nghiên cứu tiền cứu.

Nếu chúng ta tuyển 2 mẫu, trong một mẫu - những bà mẹ sinh con nhẹ hơn 2,5 kg, mẫu còn lại - nặng hơn, sau đó phân tích tuổi của các bà mẹ trong mỗi nhóm thì đây là một nghiên cứu hồi cứu (đương nhiên, một nghiên cứu như vậy chỉ có thể được thực hiện khi thí nghiệm hoàn thành, tức là tất cả trẻ em đã được sinh ra).

Cuộc di cư

Sự định nghĩa. Hiện tượng có ý nghĩa lâm sàng giá trị phòng thí nghiệm hoặc một đặc điểm đóng vai trò là đối tượng mà nhà nghiên cứu quan tâm. Khi tiến hành các thử nghiệm lâm sàng, kết quả đóng vai trò là tiêu chí để đánh giá hiệu quả của biện pháp can thiệp điều trị hoặc phòng ngừa.

Dịch tễ học lâm sàng

Sự định nghĩa. Khoa học giúp dự đoán kết quả cụ thể cho từng bệnh nhân cụ thể dựa trên việc nghiên cứu diễn biến lâm sàng của bệnh trong những trường hợp tương tự bằng phương pháp nghiêm ngặt. Phương pháp khoa học nghiên cứu bệnh nhân để đảm bảo tính chính xác của dự báo.

Đội quân

Sự định nghĩa. Một nhóm người tham gia nghiên cứu được thống nhất bởi một số Đặc điểm chung tại thời điểm hình thành và nghiên cứu xuyên suốt thời gian dài thời gian.

Điều khiển

Kiểm soát lịch sử

Sự định nghĩa. Nhóm kiểm soát, được hình thành và khảo sát trong giai đoạn trước nghiên cứu.

Điều khiển song song

Sự định nghĩa. Một nhóm kiểm soát được hình thành đồng thời với việc thành lập nhóm chính.

Tương quan

Sự định nghĩa. Mối quan hệ thống kê giữa hai đặc điểm (định lượng hoặc thứ tự), cho thấy Giá trị cao hơn Một đặc tính trong một phần trường hợp nhất định tương ứng với giá trị lớn hơn - trong trường hợp tương quan dương (trực tiếp) - giá trị của đặc tính khác hoặc giá trị nhỏ hơn - trong trường hợp tương quan âm (nghịch đảo).

Ví dụ. Một mối tương quan đáng kể đã được tìm thấy giữa mức độ tiểu cầu và bạch cầu trong máu của bệnh nhân. Hệ số tương quan là 0,76.

Hệ số rủi ro (RR)

Sự định nghĩa. Tỷ lệ rủi ro là tỷ lệ giữa xác suất xảy ra một sự kiện (“xấu”) nào đó đối với nhóm đối tượng đầu tiên với xác suất xảy ra cùng một sự kiện đối với nhóm đối tượng thứ hai.

Ví dụ. Nếu xác suất phát triển ung thư phổi ở những người không hút thuốc là 20% và ở những người hút thuốc - 100% thì CR sẽ bằng 1/5. Trong ví dụ này, nhóm đối tượng đầu tiên là những người không hút thuốc, nhóm thứ hai là những người hút thuốc và việc xuất hiện ung thư phổi được coi là một sự kiện “xấu”.

Hiển nhiên là:

1) nếu KR = 1 thì xác suất xảy ra sự kiện theo nhóm là như nhau

2) nếu KP>1 thì sự kiện xảy ra thường xuyên hơn với các đối tượng thuộc nhóm thứ nhất so với đối tượng thuộc nhóm thứ hai

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

Phân tích tổng hợp

Sự định nghĩa. VỚI phân tích thống kê tóm tắt kết quả của một số nghiên cứu điều tra cùng một vấn đề (thường là hiệu quả của phương pháp điều trị, phòng ngừa, chẩn đoán). Các nghiên cứu gộp cung cấp mẫu lớn hơn để phân tích và sức mạnh thống kê lớn hơn cho các nghiên cứu kết hợp. Được sử dụng để tăng bằng chứng hoặc độ tin cậy trong kết luận về tính hiệu quả của phương pháp đang nghiên cứu.

Phương pháp Kaplan-Meier (ước tính hệ số nhân Kaplan-Meier)

Phương pháp này được phát minh bởi nhà thống kê E.L. Kaplan và Paul Meyer.

Phương pháp này được sử dụng để tính toán các đại lượng khác nhau liên quan đến thời gian theo dõi của bệnh nhân. Ví dụ về số lượng như vậy:

khả năng phục hồi trong vòng một năm khi sử dụng thuốc

khả năng tái phát sau phẫu thuật trong vòng ba năm sau phẫu thuật

xác suất sống sót tích lũy sau 5 năm ở bệnh nhân ung thư tuyến tiền liệt sau cắt cụt nội tạng

Hãy để chúng tôi giải thích những lợi ích của việc sử dụng phương pháp Kaplan-Meier.

Các giá trị của đại lượng trong phân tích “thông thường” (không sử dụng phương pháp Kaplan-Meier) được tính toán dựa trên việc chia khoảng thời gian đang xem xét thành các khoảng.

Ví dụ: nếu chúng ta đang nghiên cứu xác suất tử vong của một bệnh nhân trong vòng 5 năm, thì khoảng thời gian có thể được chia thành 5 phần (dưới 1 năm, 1-2 năm, 2-3 năm, 3-4 năm, 4- 5 năm), cứ như vậy và trong 10 (mỗi lần sáu tháng) hoặc trong một số khoảng thời gian khác. Kết quả cho các phân vùng khác nhau sẽ khác nhau.

Việc lựa chọn phân vùng thích hợp nhất không phải là một việc dễ dàng.

Việc ước tính các giá trị thu được bằng phương pháp Kaplan-Meier không phụ thuộc vào việc phân chia thời gian quan sát thành các khoảng thời gian mà chỉ phụ thuộc vào thời gian sống của từng bệnh nhân.

Do đó, nhà nghiên cứu thực hiện phân tích dễ dàng hơn và kết quả thường tốt hơn kết quả phân tích “thông thường”.

Đường cong Kaplan-Meier là đồ thị của đường cong sinh tồn thu được bằng phương pháp Kaplan-Meier.

mô hình Cox

Mô hình này được phát minh bởi Sir David Roxby Cox (sn. 1924), một nhà thống kê nổi tiếng người Anh, tác giả của hơn 300 bài báo và sách.

Mô hình Cox được sử dụng trong trường hợp đại lượng được nghiên cứu trong phân tích tỷ lệ sống sót phụ thuộc vào hàm số của thời gian. Ví dụ: xác suất tái phát sau t năm (t=1,2,...) có thể phụ thuộc vào logarit của log(t).

Một ưu điểm quan trọng của phương pháp do Cox đề xuất là khả năng áp dụng phương pháp này trong một số lượng lớn các tình huống (mô hình không áp đặt các hạn chế nghiêm ngặt về bản chất hoặc hình dạng của phân bố xác suất).

Dựa trên mô hình Cox, một phân tích có thể được thực hiện (gọi là phân tích Cox), kết quả của nó là giá trị của hệ số rủi ro và khoảng tin cậy của hệ số rủi ro.

Phương pháp thống kê phi tham số

Sự định nghĩa. Một loại phương pháp thống kê được sử dụng chủ yếu để phân tích dữ liệu định lượng không tạo thành phân phối chuẩn cũng như để phân tích dữ liệu định tính.

Ví dụ. Để xác định tầm quan trọng của sự khác biệt về huyết áp tâm thu của bệnh nhân tùy thuộc vào loại điều trị, chúng tôi sẽ sử dụng xét nghiệm Mann-Whitney không tham số.

Ký hiệu (biến)

Sự định nghĩa. Xđặc điểm của đối tượng nghiên cứu (quan sát). Có đặc điểm định tính và định lượng.

Ngẫu nhiên hóa

Sự định nghĩa. Phương pháp phân bổ ngẫu nhiên các đối tượng nghiên cứu vào các nhóm chính và nhóm đối chứng bằng các phương tiện đặc biệt (bảng hoặc bộ đếm số ngẫu nhiên, tung đồng xu và các phương pháp khác để gán ngẫu nhiên số nhóm cho một quan sát được đưa vào). Việc ngẫu nhiên hóa giảm thiểu sự khác biệt giữa các nhóm về các đặc điểm đã biết và chưa biết có khả năng ảnh hưởng đến kết quả đang được nghiên cứu.

Rủi ro

Thuộc tính- nguy cơ bổ sung về kết quả bất lợi (ví dụ, bệnh tật) do sự hiện diện của một đặc điểm nhất định (yếu tố rủi ro) trong đối tượng nghiên cứu. Đây là phần nguy cơ phát triển một căn bệnh có liên quan, được giải thích và có thể được loại bỏ nếu yếu tố nguy cơ được loại bỏ.

Nguy cơ tương đối- tỷ lệ giữa rủi ro về tình trạng không thuận lợi ở một nhóm với rủi ro về tình trạng này ở nhóm khác. Được sử dụng trong các nghiên cứu tiền cứu và quan sát khi các nhóm được thành lập trước và tình trạng đang được nghiên cứu chưa xảy ra.

Kỳ thi lăn

Sự định nghĩa. Phương pháp kiểm tra tính ổn định, độ tin cậy, hiệu suất (tính hợp lệ) của mô hình thống kê bằng cách loại bỏ tuần tự các quan sát và tính toán lại mô hình. Các mô hình thu được càng giống nhau thì mô hình càng ổn định và đáng tin cậy.

Sự kiện

Sự định nghĩa. Kết quả lâm sàng quan sát được trong nghiên cứu, chẳng hạn như xảy ra biến chứng, tái phát, phục hồi, tử vong.

Sự phân tầng

Sự định nghĩa. M một kỹ thuật lấy mẫu trong đó tổng thể gồm tất cả những người tham gia đáp ứng tiêu chí thu nhận cho một nghiên cứu trước tiên được chia thành các nhóm (tầng lớp) dựa trên một hoặc nhiều đặc điểm (thường là giới tính, tuổi tác) có khả năng ảnh hưởng đến kết quả quan tâm, sau đó từ mỗi đặc điểm đó. những người tham gia các nhóm (tầng) này được tuyển dụng độc lập vào các nhóm thử nghiệm và kiểm soát. Điều này cho phép nhà nghiên cứu cân bằng các đặc điểm quan trọng giữa nhóm thử nghiệm và nhóm đối chứng.

Bảng dữ liệu thống kê

Sự định nghĩa. Một bảng tần số tuyệt đối (số) quan sát, các cột tương ứng với các giá trị của một đặc tính và các hàng - với các giá trị của một đặc tính khác (trong trường hợp bảng dự phòng hai chiều). Các giá trị tần số tuyệt đối nằm trong các ô tại giao điểm của hàng và cột.

Hãy đưa ra một ví dụ về một bảng dự phòng. Phẫu thuật phình động mạch được thực hiện ở 194 bệnh nhân. Mức độ nghiêm trọng của chứng phù nề ở bệnh nhân trước khi phẫu thuật đã được biết.

Phù\Kết quả
không sưng	20	6	26
sưng vừa phải	27	15	42
phù nề rõ rệt	8	21	29
tôi j	55	42	194

Như vậy, trong số 26 bệnh nhân không bị phù nề, có 20 bệnh nhân sống sót sau phẫu thuật và 6 bệnh nhân tử vong. Trong số 42 bệnh nhân bị phù nề mức độ vừa, có 27 bệnh nhân sống sót, 15 bệnh nhân tử vong, v.v.

Kiểm định Chi bình phương cho các bảng dự phòng

Để xác định tầm quan trọng (độ tin cậy) của sự khác biệt trong một dấu hiệu tùy thuộc vào dấu hiệu khác (ví dụ: kết quả của một ca phẫu thuật tùy thuộc vào mức độ nghiêm trọng của chứng phù nề), phép thử chi bình phương được sử dụng cho các bảng dự phòng:

Cơ hội

Đặt xác suất của một sự kiện nào đó bằng p. Khi đó xác suất để sự kiện đó không xảy ra là 1-p.

Ví dụ: nếu xác suất một bệnh nhân sống sót sau 5 năm là 0,8 (80%), thì xác suất người đó sẽ chết trong khoảng thời gian này là 0,2 (20%).

Sự định nghĩa. Cơ hội là tỷ số giữa xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với xác suất sự kiện đó sẽ không xảy ra.

Ví dụ. Trong ví dụ của chúng tôi (về một bệnh nhân), cơ hội là 4, vì 0,8/0,2=4

Như vậy, xác suất phục hồi là 4 lần nhiều khả năng hơn của cái chết.

Giải thích giá trị của một đại lượng.

1) Nếu Cơ hội=1 thì xác suất xảy ra một sự kiện bằng xác suất sự kiện đó sẽ không xảy ra;

2) nếu Cơ hội >1 thì xác suất xảy ra sự kiện sẽ lớn hơn xác suất sự kiện đó sẽ không xảy ra;

3) nếu Cơ hội<1, то вероятность наступления события меньше вероятности того, что событие не произойдёт.

Tỷ số chênh

Sự định nghĩa. Tỷ lệ chênh lệch là tỷ lệ chênh lệch của nhóm đối tượng đầu tiên so với tỷ lệ chênh lệch của nhóm đối tượng thứ hai.

Ví dụ. Chúng ta hãy giả sử rằng cả nam giới và phụ nữ đều trải qua một số điều trị.

Xác suất một bệnh nhân nam còn sống sau 5 năm là 0,6 (60%); xác suất anh ta sẽ chết trong khoảng thời gian này là 0,4 (40%).

Xác suất tương tự đối với phụ nữ là 0,8 và 0,2.

Tỷ lệ cược trong ví dụ này là

Giải thích giá trị của một đại lượng.

1) Nếu tỷ lệ chênh lệch = 1 thì cơ hội của nhóm thứ nhất bằng cơ hội của nhóm thứ hai

2) Nếu tỷ lệ chênh lệch >1 thì cơ hội cho nhóm đầu tiên nhiều cơ hội hơn cho nhóm thứ hai

3) Nếu tỷ lệ chênh lệch<1, то шанс для первой группы меньше шанса для второй группы

ĐỘ TIN CẬY THỐNG KÊ

- Tiếng Anhđộ tin cậy/hiệu lực, thống kê; tiếng Đức Xác thực, thống kê. Tính nhất quán, khách quan và không mơ hồ trong kiểm tra thống kê hoặc trong q.l. bộ số đo. D. s. có thể được kiểm tra bằng cách lặp lại cùng một bài kiểm tra (hoặc bảng câu hỏi) về cùng một chủ đề để xem liệu có thu được kết quả tương tự hay không; hoặc bằng cách so sánh các phần khác nhau của bài kiểm tra được cho là để đo cùng một đối tượng.

Antinazi. Bách khoa toàn thư xã hội học, 2009

Xem “ĐÁNG TIN CẬY THỐNG KÊ” là gì trong các từ điển khác:

ĐỘ TIN CẬY THỐNG KÊ- Tiếng Anh độ tin cậy/hiệu lực, thống kê; tiếng Đức Xác thực, thống kê. Tính nhất quán, khách quan và không mơ hồ trong kiểm tra thống kê hoặc trong q.l. bộ số đo. D. s. có thể được xác minh bằng cách lặp lại cùng một bài kiểm tra (hoặc... Từ điển giải thích xã hội học

Trong thống kê, một giá trị được gọi là có ý nghĩa thống kê nếu xác suất xảy ra ngẫu nhiên hoặc thậm chí các giá trị cực đoan hơn là thấp. Ở đây, chúng tôi muốn nói đến mức độ sai lệch của số liệu thống kê kiểm định so với giả thuyết không. Sự khác biệt được gọi là... ...Wikipedia

Hiện tượng vật lý của sự ổn định thống kê là khi cỡ mẫu tăng lên, tần suất của một sự kiện ngẫu nhiên hoặc giá trị trung bình của một đại lượng vật lý có xu hướng về một con số cố định nhất định. Hiện tượng thống kê... ... Wikipedia

ĐỘ TIN CẬY CỦA SỰ KHÁC BIỆT (Tương tự)- quy trình thống kê phân tích để xác định mức độ ý nghĩa của sự khác biệt hoặc tương đồng giữa các mẫu theo các chỉ số (biến) được nghiên cứu... Quá trình giáo dục hiện đại: các khái niệm và thuật ngữ cơ bản

BÁO CÁO, THỐNG KÊ Từ điển kế toán hay

BÁO CÁO, THỐNG KÊ- một hình thức quan sát thống kê nhà nước, trong đó các cơ quan hữu quan nhận được thông tin họ cần từ doanh nghiệp (tổ chức, cơ quan) dưới dạng tài liệu báo cáo được thiết lập hợp pháp (báo cáo thống kê) cho... Từ điển kinh tế lớn

Một ngành khoa học nghiên cứu các phương pháp quan sát có hệ thống các hiện tượng đại chúng trong đời sống xã hội loài người, tổng hợp các mô tả bằng số về chúng và xử lý các mô tả này một cách khoa học. Vì vậy, thống kê lý thuyết là một khoa học... ... Từ điển bách khoa F.A. Brockhaus và I.A. Efron

Hệ số tương quan- (Hệ số tương quan) Hệ số tương quan là một chỉ tiêu thống kê về sự phụ thuộc của hai biến ngẫu nhiên. Định nghĩa hệ số tương quan, các loại hệ số tương quan, tính chất của hệ số tương quan, cách tính và ứng dụng... ... Bách khoa toàn thư về nhà đầu tư

Số liệu thống kê- (Thống kê) Thống kê là một môn khoa học lý thuyết tổng quát nghiên cứu những thay đổi về số lượng trong các hiện tượng và quá trình. Thống kê nhà nước, dịch vụ thống kê, Rosstat (Goskomstat), dữ liệu thống kê, thống kê truy vấn, thống kê bán hàng,... ... Bách khoa toàn thư về nhà đầu tư

Tương quan- (Tương quan) Tương quan là mối quan hệ thống kê giữa hai hoặc nhiều biến ngẫu nhiên Khái niệm tương quan, các loại tương quan, hệ số tương quan, phân tích tương quan, tương quan giá, tương quan các cặp tiền tệ trên Nội dung Forex... ... Bách khoa toàn thư về nhà đầu tư

Sách

• Nghiên cứu toán học và toán học trong nghiên cứu: Tuyển tập phương pháp luận về hoạt động nghiên cứu của sinh viên, Borzenko V.I.. Tuyển tập trình bày những phát triển về phương pháp luận áp dụng trong việc tổ chức hoạt động nghiên cứu của sinh viên. Phần đầu tiên của bộ sưu tập được dành cho việc áp dụng phương pháp nghiên cứu trong...

Trước khi thu thập và nghiên cứu dữ liệu, các nhà tâm lý học thực nghiệm thường quyết định cách phân tích dữ liệu theo thống kê. Thông thường nhà nghiên cứu đặt ra mức ý nghĩa, được định nghĩa là giá trị thống kê, cao hơn ( hoặc thấp hơn) chứa các giá trị cho phép chúng ta xem xét ảnh hưởng của các yếu tố không ngẫu nhiên. Các nhà nghiên cứu thường biểu diễn cấp độ này dưới dạng biểu thức xác suất.

Trong nhiều thí nghiệm tâm lý, nó có thể được biểu thị bằng " mức 0,05" hoặc " mức 0,01" Điều này có nghĩa là kết quả ngẫu nhiên sẽ chỉ xảy ra với tần suất 0,05 (1 lần) hoặc 0,01 (1 trên 100 lần). Kết quả phân tích số liệu thống kê thỏa mãn tiêu chí đặt ra ( có thể là 0,05, 0,01 hoặc thậm chí 0,001), được gọi dưới đây là có ý nghĩa thống kê.

Cần lưu ý rằng kết quả có thể không có ý nghĩa thống kê nhưng vẫn đáng quan tâm. Thông thường, đặc biệt là trong các nghiên cứu sơ bộ hoặc các thí nghiệm liên quan đến một số lượng nhỏ đối tượng hoặc với số lượng quan sát hạn chế, kết quả có thể không đạt đến mức có ý nghĩa thống kê, nhưng cho thấy rằng trong các nghiên cứu tiếp theo, với sự kiểm soát chính xác hơn và với số lượng dữ liệu lớn hơn. quan sát, chúng sẽ trở nên đáng tin cậy hơn. Đồng thời, người thực nghiệm phải hết sức cẩn thận với mong muốn thay đổi có mục đích các điều kiện thí nghiệm để đạt được kết quả mong muốn bằng bất cứ giá nào.

Trong một ví dụ khác về kế hoạch 2x2 Kỷ sử dụng hai loại môn học và hai loại nhiệm vụ để nghiên cứu ảnh hưởng của kiến ​​thức chuyên ngành đến việc ghi nhớ thông tin.

Trong việc học của anh ấy Kỷ học ghi nhớ các con số và quân cờ ( biến A) trẻ em ngồi trên ghế RECARO Thể thao trẻ và người lớn ( biến B), tức là theo sơ đồ 2x2. Trẻ em đã 10 tuổi và chơi cờ rất giỏi, trong khi người lớn mới làm quen với trò chơi này. Trong nhiệm vụ đầu tiên, bạn phải nhớ vị trí của các quân cờ trên bàn cờ, giống như trong một trò chơi bình thường và khôi phục vị trí đó sau khi các quân cờ được lấy ra. Một phần khác của nhiệm vụ này yêu cầu ghi nhớ một dãy số tiêu chuẩn, như thường được thực hiện khi xác định chỉ số IQ.

Hóa ra những kiến ​​thức chuyên ngành như biết chơi cờ giúp bạn dễ dàng ghi nhớ những thông tin liên quan đến lĩnh vực này hơn nhưng lại không có nhiều tác dụng trong việc ghi nhớ các con số. Người lớn, những người không có quá nhiều kinh nghiệm về sự phức tạp của trò chơi cổ xưa, nhớ ít số hơn nhưng lại thành công hơn trong việc ghi nhớ các con số.

Trong văn bản báo cáo Kỷ cung cấp phân tích thống kê xác nhận về mặt toán học các kết quả được trình bày.

Thiết kế 2x2 là thiết kế đơn giản nhất trong tất cả các thiết kế giai thừa. Việc tăng số lượng các yếu tố hoặc mức độ của các yếu tố riêng lẻ sẽ làm tăng đáng kể độ phức tạp của các kế hoạch này.

Trong bất kỳ tình huống khoa học và thực tiễn nào của một thí nghiệm (khảo sát), các nhà nghiên cứu không thể nghiên cứu tất cả mọi người (dân số nói chung, dân số) mà chỉ có thể nghiên cứu một mẫu nhất định. Ví dụ: ngay cả khi chúng tôi đang nghiên cứu một nhóm người tương đối nhỏ, chẳng hạn như những người mắc một căn bệnh cụ thể, thì rất khó có khả năng chúng tôi có đủ nguồn lực hoặc nhu cầu xét nghiệm từng bệnh nhân. Thay vào đó, việc kiểm tra một mẫu từ dân số là điều phổ biến vì nó thuận tiện hơn và tốn ít thời gian hơn. Nếu vậy, làm sao chúng ta biết được kết quả thu được từ mẫu có tính đại diện cho toàn bộ nhóm? Hoặc, sử dụng thuật ngữ chuyên nghiệp, liệu chúng ta có thể chắc chắn rằng nghiên cứu của chúng ta mô tả chính xác toàn bộ dân số, mẫu chúng tôi đã sử dụng?

Để trả lời câu hỏi này, cần xác định ý nghĩa thống kê của kết quả thử nghiệm. Ý nghĩa thống kê (Mức độ đáng kể, viết tắt ký.), hoặc mức ý nghĩa /7 (cấp p) - là xác suất để một kết quả nhất định đại diện chính xác cho tổng thể mà nghiên cứu được lấy mẫu. Lưu ý rằng đây chỉ là xác suất- không thể nói chắc chắn tuyệt đối rằng một nghiên cứu nhất định mô tả chính xác toàn bộ dân số. Tốt nhất, mức ý nghĩa chỉ có thể kết luận rằng điều này rất có thể xảy ra. Vì vậy, câu hỏi tiếp theo chắc chắn sẽ nảy sinh: mức độ quan trọng nào phải có trước khi một kết quả nhất định có thể được coi là đặc điểm chính xác của dân số?

Ví dụ, với giá trị xác suất nào bạn sẵn sàng nói rằng những cơ hội như vậy là đủ để chấp nhận rủi ro? Điều gì sẽ xảy ra nếu tỷ lệ cược là 10 trên 100 hoặc 50 trên 100? Nếu xác suất này cao hơn thì sao? Còn tỷ lệ cược như 90 trên 100, 95 trên 100 hoặc 98 trên 100 thì sao? Đối với một tình huống có rủi ro, sự lựa chọn này khá khó khăn vì nó phụ thuộc vào đặc điểm cá nhân của mỗi người.

Trong tâm lý học, theo truyền thống, người ta tin rằng 95 cơ hội trở lên trong số 100 có nghĩa là xác suất kết quả đúng đủ cao để chúng có thể khái quát cho toàn bộ dân số. Con số này được thiết lập trong quá trình hoạt động khoa học và thực tiễn - không có luật nào theo đó nó phải được chọn làm kim chỉ nam (và thực tế, trong các ngành khoa học khác đôi khi các giá trị khác của mức ý nghĩa cũng được chọn).

Trong tâm lý học, xác suất này được vận hành theo một cách hơi khác thường. Thay vì xác suất mẫu đại diện cho tổng thể, xác suất mẫu không đại diện dân số. Nói cách khác, đó là xác suất mà mối quan hệ hoặc sự khác biệt quan sát được là ngẫu nhiên và không phải là đặc tính của tổng thể. Vì vậy, thay vì nói rằng có 95 trên 100 khả năng kết quả nghiên cứu là đúng, các nhà tâm lý học nói rằng có 5 trên 100 khả năng kết quả nghiên cứu sai (cũng giống như 40 trên 100 khả năng kết quả đúng có nghĩa là 60 trên 100 cơ hội ủng hộ sự sai lầm của họ). Giá trị xác suất đôi khi được biểu thị dưới dạng phần trăm, nhưng thường được viết dưới dạng phân số thập phân. Ví dụ: 10 trên 100 cơ hội được biểu thị dưới dạng phân số thập phân là 0,1; 5 trên 100 được viết là 0,05; 1 trên 100 - 0,01. Với hình thức ghi này, giá trị giới hạn là 0,05. Để một kết quả được coi là đúng, mức ý nghĩa của nó phải là dưới con số này (hãy nhớ rằng đây là xác suất mà kết quả sai mô tả dân số). Để loại bỏ thuật ngữ này, hãy thêm rằng “xác suất của kết quả không chính xác” (được gọi chính xác hơn là mức độ đáng kể) thường được ký hiệu bằng một chữ cái Latinh R. Mô tả kết quả thử nghiệm thường bao gồm một tuyên bố tóm tắt chẳng hạn như “kết quả có ý nghĩa ở mức độ tin cậy”. (R(p) nhỏ hơn 0,05 (tức là nhỏ hơn 5%).

Như vậy, mức ý nghĩa ( R) chỉ ra khả năng kết quả Khôngđại diện cho dân chúng. Theo truyền thống trong tâm lý học, kết quả được coi là phản ánh bức tranh tổng thể một cách đáng tin cậy nếu giá trị Rít hơn 0,05 (tức là 5%). Tuy nhiên, đây chỉ là một tuyên bố xác suất và hoàn toàn không phải là một sự đảm bảo vô điều kiện. Trong một số trường hợp, kết luận này có thể không đúng. Trên thực tế, chúng ta có thể tính toán tần suất điều này có thể xảy ra nếu chúng ta nhìn vào độ lớn của mức ý nghĩa. Ở mức ý nghĩa 0,05, 5 trên 100 lần kết quả có thể không chính xác. 11a thoạt nhìn có vẻ như điều này không phổ biến lắm, nhưng nếu bạn nghĩ kỹ thì 5 trên 100 cơ hội cũng bằng 1 trên 20. Nói cách khác, cứ 20 trường hợp thì có 1 trường hợp kết quả sẽ là không đúng. Tỷ lệ cược như vậy có vẻ không mấy thuận lợi, và các nhà nghiên cứu nên cẩn thận khi phạm phải sai lầm. lỗi thuộc loại đầu tiên.Đây là tên của lỗi xảy ra khi các nhà nghiên cứu nghĩ rằng họ đã tìm thấy kết quả thực sự nhưng thực tế lại không phải vậy. Lỗi ngược lại, bao gồm việc các nhà nghiên cứu tin rằng họ không tìm thấy kết quả, nhưng thực tế là có, được gọi là lỗi thuộc loại thứ hai.

Những lỗi này phát sinh do không thể loại trừ khả năng phân tích thống kê được thực hiện. Xác suất sai sót phụ thuộc vào mức ý nghĩa thống kê của kết quả. Chúng tôi đã lưu ý rằng để kết quả được coi là chính xác, mức ý nghĩa phải dưới 0,05. Tất nhiên, một số kết quả thấp hơn thế và không có gì lạ khi thấy kết quả thấp tới 0,001 (giá trị 0,001 có nghĩa là có 1 trên 1000 khả năng kết quả sẽ sai). Giá trị p càng nhỏ thì niềm tin của chúng ta vào tính đúng đắn của kết quả càng mạnh.

Trong bảng 7.2 cho thấy cách giải thích truyền thống về mức ý nghĩa về khả năng suy luận thống kê và cơ sở lý luận cho quyết định về sự hiện diện của một mối quan hệ (sự khác biệt).

Bảng 7.2

Giải thích truyền thống về mức ý nghĩa được sử dụng trong tâm lý học

Dựa trên kinh nghiệm nghiên cứu thực tế, khuyến nghị: để tránh tối đa những sai sót loại thứ nhất và thứ hai, khi đưa ra những kết luận quan trọng cần đưa ra quyết định về sự hiện diện của những khác biệt (mối liên hệ), tập trung vào mức độ. R dấu hiệu n.

Kiểm tra thống kê(Kiểm tra thống kê - nó là một công cụ để xác định mức ý nghĩa thống kê. Đây là quy tắc mang tính quyết định đảm bảo rằng giả thuyết đúng được chấp nhận và giả thuyết sai bị bác bỏ với xác suất cao.

Tiêu chí thống kê cũng biểu thị phương pháp tính một số nhất định và chính số đó. Tất cả các tiêu chí được sử dụng với một mục đích chính: để xác định mức độ đáng kể dữ liệu họ phân tích (tức là khả năng dữ liệu phản ánh tác động thực sự thể hiện chính xác tổng thể mà mẫu được lấy ra).

Một số thử nghiệm chỉ có thể được sử dụng cho dữ liệu được phân phối bình thường (và nếu đặc điểm được đo theo thang đo khoảng) - những thử nghiệm này thường được gọi là tham số. Bằng cách sử dụng các tiêu chí khác, bạn có thể phân tích dữ liệu theo hầu hết mọi luật phân phối - chúng được gọi là phi tham số.

Tiêu chí tham số là tiêu chí bao gồm các tham số phân phối trong công thức tính toán, tức là phương tiện và phương sai (t-test của Sinh viên, F-test của Fisher, v.v.).

Tiêu chí phi tham số là tiêu chí không bao gồm các tham số phân phối trong công thức tính tham số phân phối và dựa trên hoạt động với tần suất hoặc cấp bậc (tiêu chí Q Tiêu chí Rosenbaum bạn Manna - Whitney

Ví dụ: khi chúng tôi nói rằng tầm quan trọng của sự khác biệt được xác định bằng bài kiểm tra t của Học sinh, chúng tôi muốn nói rằng phương pháp kiểm tra t của Học sinh đã được sử dụng để tính toán giá trị thực nghiệm, sau đó được so sánh với giá trị được lập bảng (quan trọng).

Bằng tỷ lệ giữa giá trị thực nghiệm (do chúng tôi tính toán) và giá trị tới hạn của tiêu chí (dạng bảng), chúng ta có thể đánh giá liệu giả thuyết của chúng ta được xác nhận hay bác bỏ. Trong hầu hết các trường hợp, để chúng ta nhận ra sự khác biệt là có ý nghĩa, điều cần thiết là giá trị thực nghiệm của tiêu chí phải vượt quá giá trị tới hạn, mặc dù có những tiêu chí (ví dụ: kiểm định Mann-Whitney hoặc kiểm định dấu hiệu) trong đó chúng ta phải tuân theo quy tắc ngược lại.

Trong một số trường hợp, công thức tính tiêu chí bao gồm số lượng quan sát trong mẫu đang nghiên cứu, ký hiệu là P. Bằng cách sử dụng một bảng đặc biệt, chúng tôi xác định mức độ ý nghĩa thống kê của sự khác biệt mà một giá trị thực nghiệm nhất định tương ứng. Trong hầu hết các trường hợp, giá trị thực nghiệm giống nhau của tiêu chí có thể có ý nghĩa hoặc không đáng kể tùy thuộc vào số lượng quan sát trong mẫu đang nghiên cứu ( P ) hoặc từ cái gọi là số bậc tự do , được ký hiệu là v (g>) hay thế nào df (Thỉnh thoảng đ).

Biết P hoặc số bậc tự do, chúng ta có thể xác định bằng cách sử dụng các bảng đặc biệt (các bảng chính được đưa ra trong Phụ lục 5) giá trị quan trọng tiêu chí và so sánh giá trị thực nghiệm thu được với chúng. Nó thường được viết như thế này: “khi n = 22 giá trị tới hạn của tiêu chí là t St = 2,07" hoặc "tại v (d) = 2 giá trị tới hạn của bài kiểm tra của Học sinh là = 4,30”, v.v.

Thông thường, tiêu chí tham số vẫn được ưu tiên và chúng tôi tuân thủ quan điểm này. Chúng được coi là đáng tin cậy hơn và có thể cung cấp nhiều thông tin hơn cũng như phân tích sâu hơn. Về độ khó Tính toán toán học, thì khi sử dụng chương trình máy tính khó khăn này biến mất (tuy nhiên, một số khó khăn khác xuất hiện khá có thể vượt qua được).

• Trong giáo trình này chúng ta không xem xét chi tiết vấn đề thống kê
• giả thuyết (null - R0 và thay thế - Hj) và được chấp nhận giải pháp thống kê, vì sinh viên tâm lý học nghiên cứu vấn đề này một cách riêng biệt trong môn “Phương pháp toán học trong tâm lý học”. Ngoài ra, cần lưu ý rằng khi đăng ký báo cáo nghiên cứu(bài tập hoặc luận án, ấn phẩm) các giả thuyết thống kê và giải pháp thống kê, theo nguyên tắc, không được đưa ra. Thông thường, khi mô tả kết quả, một tiêu chí sẽ được chỉ ra và những yêu cầu cần thiết thống kê mô tả(phương tiện, sigma, hệ số tương quan, v.v.), giá trị thực nghiệm của tiêu chí, bậc tự do và nhất thiết là mức ý nghĩa p. Sau đó, một kết luận có ý nghĩa được đưa ra liên quan đến giả thuyết đang được kiểm tra, chỉ ra (thường ở dạng bất đẳng thức) mức ý nghĩa đạt được hoặc không đạt được.