19.взаимосвязь(корреляционная зависимост)ь между группами признаков статист-й совокупности. Методы расчета корреляции и регрессии. Применение в научныхисслед-х и практ. деят-и.
направлении), и обратной (отрицательной), когда с увеличением значений одного признака значения другого уменьшаются и наоборот (то есть, изменения признаков — разнонаправленны).
Средняя ошибка коэффициента корреляции. Поскольку коэффициент корреляции в клинических исследованиях рассчитывается обычно для ограниченного числа наблюдений, нередко возникает вопрос о надежности полученного коэффициента. С этой целью определяют среднюю ошибку коэффициента корреляции. При достаточно большом числе наблюдений (больше 100) средняя ошибка коэффициента корреляции (mr) вычисляется по формуле:
r=1-r²xy/√n, где п — число наблюдений. В том случае, если число наблюдений меньше 100, но больше 30, точнее определять среднюю ошибку коэффициента корреляции, пользуясь формулой: mr=1-r²xy/√n-1
С достаточной для медицинских исследований надежностью о наличии той или иной степени связи можно утверждать только тогда, когда величина коэффициента корреляции превышает или равняется величине трех своих ошибок (rxy ≥3mr). Обычно это отношение коэффициента корреляции (rxy) к его средней ошибке (mr) обозначают буквой t и
t= rxy/mr, если tr≥3, то коэффициент корреляции достоверен.
Дисперсионный анализ позволяет дать обобщенную характеристику трем и более средним величинам или показателям и позволяет: измерить силу влияния; оценить разность частных средних или показателей; определить достоверность разности частных средних или показателей.
Дисперсионный анализ показывает степень рассеивания вариации (дисперсии) измеряемых признаков вокруг среднего типичного уровня, поэтому он дает возможность изучить действие на конечный результат исследования нескольких факторов вместе, роль каждого из них и сравнить действие отдельных факторов между собой.
Изучение действия факторов производится путем сравнения средних значений наблюдаемого признака, полученных в результате воздействия каждого из этих факторов при разном их сочетании. Различают следующие виды дисперсионного анализа: однофакторный, двухфакторный и мпогофакторный.
Достарыңызбен бөлісу: |