Введение в биостатистику


Таблица 13. Критические значения χ



Pdf көрінісі
бет66/76
Дата18.04.2023
өлшемі1,74 Mb.
#174841
1   ...   62   63   64   65   66   67   68   69   ...   76
Байланысты:
ОСНОВЫ БИОСТАТИСТИКИ

Таблица 13. Критические значения χ

 
 
Уровень значимости 
df 
0.100 
0.050 
0.025 
0.010 
0.001 

2.71 
3.84 
5.02 
6.63 
10.83 

4.61 
5.99 
7.38 
9.21 
13.82 

6.25 
7.81 
9.35 
11.34 
16.27 

7.78 
9.49 
11.14 
13.28 
18.47 

9.24 
11.07 
12.83 
15.09 
20.52 

10.64 
12.59 
14.45 
16.81 
22.46 

12.02 
14.07 
16.01 
18.48 
24.32 

13.36 
15.51 
17.53 
20.09 
26.12 

14.68 
16.92 
19.02 
21.67 
27.88 
10 
15.99 
18.31 
20.48 
23.21 
29.59 
11 
17.28 
19.68 
21.92 
24.72 
31.26 
12 
18.55 
21.03 
23.94 
26.22 
32.91 
13 
19.81 
22.36 
24.74 
27.69 
34.53 
14 
21.06 
23.68 
26.12 
29.14 
36.12 
15 
22.31 
25.00 
27.49 
30.58 
37.70 
16 
23.54 
26.30 
28.85 
32.00 
39.25 
17 
24.77 
27.59 
30.19 
33.41 
40.79 
18 
25.99 
28.87 
31.53 
34.81 
42.31 
19 
27.20 
30.14 
32.85 
36.19 
43.82 
20 
28.41 
31.41 
34.17 
37.57 
45.31 
21 
29.62 
32.67 
35.48 
38.93 
46.80 
22 
30.81 
33.92 
36.78 
40.29 
48.27 
23 
32.01 
35.17 
38.08 
41.64 
49.73 
24 
33.20 
36.42 
39.36 
42.98 
51.18 
25 
34.38 
37.65 
40.65 
44.31 
52.62 
 
 
 
 
 


138 
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ 
Часто в биомедицинских исследованиях бывает необхо-
димо определить наличие связи между двумя переменными, 
например, связи между количеством потребляемой соли и 
уровнем кровяного давления или между температурой ок-
ружающей среды и числом простудных заболеваний.
Различают две формы проявления количественных свя-
зей между явлениями или процессами: функциональную и 
корреляционную.
Под функциональной понимают такую связь, при кото-
рой каждому значению одного из двух признаков соответ-
ствует строго определенное значение другого (например, 
радиусу круга соответствует определенная площадь круга и 
т.д.) Функциональная связь характерна для физико-
математических процессов. 
При корреляционной связи каждому значению одного 
признака соответствуют несколько значений другого взаи-
мосвязанного с ним признака (связь между ростом и массой 
тела, между температурой тела и частотой пульса и др.). 
Корреляционная 
связь 
характерна 
для 
медико-
биологических процессов.
Статистический метод, используемый для изучения ха-
рактера корреляционной связи между двумя переменными, 
называется 
корреляционным анализом.
Корреляционный анализ посредством вычисления коэф-
фициента корреляции (r) позволяет изучить силу и направ-
ление связи между двумя переменными. Коэффициент кор-
реляции может принимать значения от -1 до +1. Знак коэф-
фициента корреляции показывает направление связи, а аб-
солютная величина- ее силу.
Знак 
+
указывает на наличие между двумя переменными 
положительной корреляционной связи, при которой увели-
чение величины одной переменной приводит к увеличению 
значения другой переменной, находящейся с первой в кор-
реляционной зависимости. Например, с увеличением систо-


139 
лического давления повышается диастолическое или с уве-
личением роста повышается масса тела. Знак минус указы-
вает на наличие отрицательной корреляционной связи: уве-
личение величины одной переменной приводит к уменьше-
нию значения второй, находящейся с первой в корреляци-
онной зависимости. Например, чем больше охват населения 
вакцинацией, тем ниже уровень заболеваемости населения 
заболеванием, против которого была проведена вакцинация 
и т.д. 
Чем сильнее корреляционная связь, тем больше абсолют-
ная величина коэффициента корреляции. При отсутствии 
корреляционной связи коэффициент корреляции равен 0. 
Значения коэффициента корреляции от 0 до 0.3 указывают 
на наличие слабой связи, от 0.31 до 0.7- средней связи и от 
0.71 до 1 – на наличие сильной корреляционной связи меж-
ду изучаемыми переменными.
Связь между двумя коррелирующими переменными об-
разует двухмерное распределениe, которое обычно графи-
чески представляется в виде диаграммы рассеяния (scatter-
gram
). Значения первой переменной (систолическое давле-
ние, длина тела) обычно откладываются на горизонтальной 
оси (X), значения второй переменной – на вертикальной оси 
(Y
). Каждая отложенная точка представляет наблюдение 
пары значений, например, массу тела и длину тела каждого 
обследованного. Таким образом, число отложенных точек 
соответствует числу парных наблюдений. На рисунке 28 
приведены 4 различные диаграммы рассеяния.


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   62   63   64   65   66   67   68   69   ...   76




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет