2. Қауіп факторының бағалау. Орайластық кестелерін түрлендіру. Фишердің нақты критерийі
Бірфакторлық талдаудан көпфакторлық талдаудың негізгі ерекшеліктері. Өзара әрекеттесу эффектісі. УНИК- 100
жүктеу/скачать 0,55 Mb.
|
БСТ РК2
- Бұл бет үшін навигация:
- 11. Корреляциялық талдаудың негізі. Сызықты және сызықты емес корреляциялық тәуелділік.
| 10. Бірфакторлық талдаудан көпфакторлық талдаудың негізгі ерекшеліктері. Өзара әрекеттесу эффектісі. УНИК- 100
Дисперсиялық талдау- бұл таңдамалы дисперсияларды талдау арқылы екі немесе одан да көп топтардың белгілері арасындағы айырмашылықтардың маңыздылығын зерттеуге негізделген кездейсоқ түрде таңдалған әртүрлі топтардағы факторлық және нәтижелік белгілері арасындағы байланысты бағалаудың статистикалық әдісі болып табылады. Дисперсиялық талдау әдістерінің классификациясына тоқталатын болсақ талданатын белгілердің саны бойынша: бірфакторлық, екіфакторлық және көпфакторлық болып бөлінеді. Бірфакторлық дисперсиялық талдау әдістері- бір белгі бойынша топтық айырмашылықтарды талдау кезінде қолданылады. Дисперсиялық талдаудың бұл түрі зерттелетін фактордың тәуелді айнымалыға әсері туралы гипотезаны тексеруге мүмкіндік береді. Бір факторлы ANOVA математикалық моделі келесі шарттарды қамтиды: - тәуелді айнымалының жалпы өзгергіштігінде оның екі құраушысын бөлуді қамтиды; - өзгергіштіктің топаралық құраушысы фактордың әсерінен орташа мәндердің айырмашылығына байланысты болады; - өзгергіштіктің топ ішіндегі құраушысы ескерілмеген себептердің әсерінен болады. Өзгергіштіктің осы екі құраушысының арақатынасы фактордың әсерінің статистикалық маңыздылығын анықтайтын негізгі көрсеткіш болып табылады. - талданатын топтардың таралуының қалыпты бөлу заңы бар немесе оған жақын бас жиынтықтарға сәйкестігі; - топтардағы бақылауларды бөлудің тәуелсіздігі (байланыссыз) ; - бақылау жиілігінің (қайталануының) болуы. Көпфакторлық дисперсиялық талдау әдістері- екі немесе одан да көп белгі бойынша топтық айырмашылықтарды талдау үшін қажет. Дисперсиялық көпфакторлы талдау әдісі көбінесе үздіксіз сандық айнымалы мен номиналды сапалық белгілер арасындағы байланысты табу үшін қолданылады. Шын мәнінде, бұл әдіс әртүрлі арифметикалық үлгілердің теңдігі туралы әртүрлі гипотезаларды тестілеу болып табылады. Осылайша, оны бірнеше үлгіні салыстыру критерийі ретінде қарастыруға болады. Бұл дисперсиялық талдау тәуелді айнымалыға бірнеше тәуелсіз факторлардың немесе айнымалылардың әсерін зерттеуге арналған. Көп факторлы ANOVA-ның бір фактордан ерекшелігі әр тәуелсіз айнымалының әсерін жеке- жеке бағалау мүмкіндігі ғана емес, сонымен қатар факторлардың өзара әрекеттесуін, яғни кейбір факторлардың басқа факторлардың деңгейіне тәуелділігін бағалауға мүмкіндік береді. Осының нәтижесінде біз тәуелсіз айнымалылардың өзара әсерін анықтай аламыз. Көпфакторлық дисперсиялық талдау әдісінің шектеуіне келетін болсақ- дисперсиялардың біркелкілігі және саны бойынша таңдамалар айтарлықтай ерекшеленбеуі керек. Көпфакторлы дисперсиялық талдаудың жалпы ағымын өзгертпейді, бірақ оны біршама қиындатады. Өйткені әр фактордың тәуелді айнымалысына жеке-жеке әсер етуді ескерумен қатар, олардың бірлескен әрекетін бағалауды жүзеге асырады. Дегенмен, әр фактордың әсерін жеке бағалау мүмкіндігі әлі де бар. Бұл тұрғыда көпфакторлы дисперсиялық талдау процедурасы үнемді, өйткені оның арқасында екі мәселені шешеді: әр фактордың әсері және олардың өзара әрекеттесуі бағалай аламыз. Тағы да бір ерекшелігі бұл көпфакторлы дисперсиялық талдау әдісі іс жүзінде басқаларға қарағанда жиі қолданылады, әсіресе бастаушы зерттеушілер тобына қатысты болады. Яғни, қайталанған тәжірибе белгілі бір фактордың түпкілікті нәтижеге әсерін тексеріп қана қоймай, зерттеу барысында жіберілген қателерді табуға мүмкіндік береді. Қорытатын болсам, көпфакторлы талдау өте күрделі процесс, ол белгілі бір факторлардың түпкілікті нәтижеге тәуелділігін анықтауға мүмкіндік береді. Бұл әдісті өмірдің барлық салаларында қолдануға болады, соның ішінде медицина саласында тиімді қолданылады. 11. Корреляциялық талдаудың негізі. Сызықты және сызықты емес корреляциялық тәуелділік. Биологиялық статистикаға эпидемиологияның ең маңызды міндеттерінің бірі қауіп қатер факторы болып табылады.Медициналық қауіп қатер факторы бұл аурудың пайда болуына мүмкіндік туғызатын фактор болып табылады. Ауру асқынуындағы қауіп қатер факторын сандық жағынан бағалау үшін коррециялық талдау әдісі қолданамыз. Корреляциялық талдау-бұл 2 немесе одан көп кездейсоқ шамалардың арасындағы байланыстың тығыздығын және бағытын анықтайтын әдіс болып саналады. Корреляция-термині алғаш рет француз палеонтологы Ж.Кювье енгізген болатын, ал статистикаға оны Ф.Гальтон енгізді.Корреляция коэф-байланыстың күшін ж/е оның бағытын сипаттайтын аралығындағы мәндерін қабылдайтын көрсеткіш.Байланыстың күшін бағалау үшін Чеддоктың шкаласы қолданамыз. 0 – байланыс жоқ 0,1-0,3-Әлсіз 0,3-0,5-Қалыпты немесе біркелкі 0,5-0,7-Айқын немесе маңызды 0,7-0,9-Жоғары немесе күшті 1- толық байланыс Ал тура корреляциялық байланыс деп-бір айнымалының кемуі басқа айнымалының артуына байланысты болатын байланысты айтамыз. Корреляция коэф. 0ден +1ге дейін болады. Кері корреляциялық байланыс дегеніміз -бір айнымалының кемуі басқа айнымалының артуына байланысты болатын байланы. -1ден 0ге дейін.0ге тең болса байланыс болмайды.+1 н/е -1-байланыс функционалдық болады. Шашырау диаграммасына келер болсақ – ол екі айнымалы арасындағы коррециялық тәуелділікті көрсететін көрнекі әдісі болып табылады. Сызықты корреляция, яғни жұптасқан Пирсонның коэффиценті байланыстың күшін және бағытын сипаттайтын көрсеткіш болып саналады. Жұптасқан корреляция коэффиценті параметрлік коэффицент болып табылады. Корреляция коэффиценттің сенімділігі оны есептелетін орташа қателікті салыстыру арқылы анықталады. Корреляциялық байланыс немесе корреляция деп бір белгінің бір сандық мәніне екінші белгінің бірнеше мәні (таралуы) сәйкес келетін тәуелділікті айтады. Корреляциялық талдаудың негізгі міндеті құбылмалы белгілердің арасындағы байланыстың бағытын яғни оң немесе теріс екенін , түрін соның ішінде сызықты, сызықты емес анықтау, оның күшін, тығыздығын өлшеу және корреляциялық таңдама көрсеткіштерінің шынайылығын бағалау болып табылады. Корреляциялық тәуелділіктерді зерттеудің кестелік, графиктік және аналитикалық әдістері бар. Кестелік зерттеуге келер болсам, негізінен кестелік зерттеуде X және Y шамаларының арасындағы тәуелділік екіөлшемді кесте түрінде беріледі және ол корреляциялық тор деп аталады. Екі нұсқа қарастырайық: А) Өлшеу саны аз болған жағдайда барлық көрсеткіштерді жұптастырып жазып шығу керек: алдымен бірінші көрсеткіш (әдетте X арқылы белгілейді), сосын онымен байланысқан екінші көрсеткіш (Y) жазылады; X және Y көрсеткіштерінің жұптарының санын n арқылы белгілейміз. Ал графиктік тәсілде координаталар жазықтығына яғни Х-абцисса, У-ордината , х және у шамаларының мәндеріне сәйкес келетін нүктелер орналастырылады. Пайда болған нүктелер жиынтығын корреляциялық өріс деп аталады. Егер графикте варианталар сопақ немесе шеңбер түрінде орналасса және нүктелердің шашылуы үлкен болса онда х және у белгілері бір-бірінен тәуелсіз түрленеді. Демек олардың арасында корреляция жоқ. Егер корреляциялық өріс эллипс түрінде болса және оның бойлық осінің айналасында нүктелер қою орналасатын болса , онда х және у белгілерінің арасында корреляциялық байланыс бар. Корреляциялық торда варианталардың орналасуы әрдайым дұрыс бола бермейді. Варианталардың ең көп орналасқан жерінен шетірек жатқан бір немесе бірнеше варианталар корреляциялық байланыстың тығыздығының сипатын күрт өзгертуі мүмкін. Сондықтан байланыс дәрежесін дәлірек анықтау үшін корреляциялық талдауды аналитикалық түрде жүргізу қажет. Корреляциялық байланыстың сипаты мен күшін анықтайтын шама корреляция коэффициенті деп аталады және r арқылы белгіленеді. Аналитикалық өрнек бойынша тікелей немесе сызықтық және сызықты емес байланыстар бөлінеді: Егер құбылыстар арасындағы статистикалық байланыс шамамен түзу сызықтың теңдеуімен өрнектелсе, онда оны форманың сызықтық байланысы деп атайды. Егер байланыс кез-келген сызық қисығының теңдеуімен, яғни параболалар, гиперболалар және т.б. көрсетілуі мүмкін болса, онда мұндай байланыс сызықты емес (қисық сызықты) байланыс деп аталады. Корреляция-бұл кездейсоқ шамалардың біреуінің өзгеруі екіншісінің математикалық күтуінің өзгеруіне әкелетін қатаң функционалды сипаты жоқ кездейсоқ шамалар арасындағы статистикалық байланыс. Статистикада корреляцияның келесі түрлерін ажырата аламыз: жұптық корреляция-екі белгінің арасындағы байланыс (тиімді және бір факторлық немесе екі факторлық); жеке корреляция-басқа факторлық белгілердің бекітілген мәні бар тиімді және бір факторлық белгілер арасындағы байланыс; бірнеше корреляция-зерттеуге енгізілген тиімді және екі немесе одан да көп факторлық белгілердің тәуелділігі. Негізінен корреляциялық талдауда сандық сипаттамаға сәйкес келетін мәндерді табу, олардың нақтылығын және сенімділігін бағалау, белгілер арасындағы сәйкестілік дәрежесін бағалау, корреляциялық кесте құру және корреляциялық тәуелділіктің пішінін анықтау керек. Нақты мәліметтер жиынтығындағы екі айнымалдар арасындағы корреляциялық тәуелділікті бағалау және қорытынды жасау қажет болады. Толықрақ тоқтала кететін болсам: Бірінші Нөлдік және балама жорамалдарды анықтаймыз. Но: р=0, арасында корреляциялық байланыс жоқ. Н1: р≠0, арасында корреляциялық байланыс бар. Кейін таңдама деректері (n) бойынша таңдама корреляция коэффицентін r есептейміз. Есептеуге ыңғайлы болу үшін деректерді кесте түрінде жасаймыз: Сосын алынған мәндерді корреляция коэффициентінің формуласына қоямыз: rxy=( n*x*y- x* y)/( x * y) Сонымен қатар корреляция коэффициентінің орташа қателігін анықтаймыз: 𝑚r = √ (1−𝑟2 𝑥𝑦)/( 𝑛−2) Кейіннен сенімділік критериін анықтайтын боламыз: t= rxy/ mr Содан кейін t – ді t,df мәнімен салыстырып (α=0,05 алынған сенім интервалыдағы Стьюдент критерийінің критикалық мәні) және еркіндік дәрежесі df=n-2 t ,df (0,05;n) t бақ мен t сыни салыстырамыз егер tбақ >t сыни болса Н0 нөлдік жорамал жоққа шығарылады, яғни 0,05 мәнділік деңгейінде Х және У шамалары арасындағы сызықты корреляция коэффициенті р нөлге тең емес. 𝑟2 Ал егер t бақ Қорытындылайтын болсам, Корреляцилық талдау – бұл екі немесе одан көп кездейсоқ шамалардың арасындағы байланыстың тығыздығын және бағытын анықтайтын сандық әдіс.яғни егер бір кездейсоқ шаманың өзгеруіне екінші кездейсоқ шаманың орта мәнінің өзгеруі сәйкес келсе, онда олардың арасындағы статистикалық тәуелділік корреляциялық деп аталады. Сызықтық корреляция деп - егер құбылыстар арасындағы статистикалық байланыс шамамен түзу сызықтың теңдеуімен өрнектелуін айтамыз. Сызықты емес корреляция деп - егер байланыс кез-келген сызық қисығының теңдеуімен, яғни параболалар, гиперболалар және т.б. көрсетілуін айтамыз. жүктеу/скачать 0,55 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|