Korreláció, a tünetek, típusai

Elektronikus könyvtár „Medicine” megfelelési, a tünetek, típusai. A korrelációs együttható, meghatározása tulajdonságok számítási módszerek. A módszer a Pearson-féle korrelációs sorozat. Módszer korrelációs Spearman.

Sok jelenség az orvostudomány, valamint a természet és a társadalom kapcsolódik egymáshoz. A vezető statisztikai kutatások során gyakran van szükség, hogy elemezze a kapcsolatokat a különböző jelenségek-CIÓ és így általános jellemzője. 2 formáit jelenségeinek kapcsolatát: a funkcionális és a korreláció.

Funkcionális kapcsolat olyan szigorú függését az egyik jellemzője a másiktól, amikor egy adott értéke egy érték megfelel egy jól meghatározott értékét egy másik. Például, a kör sugara megfelel egy bizonyos terület egy kör; sebessége egy szabadon eső test határozza meg a nagyságát a gyorsulás, a gravitáció és az esési idő. A funkcionális kapcsolat jellemzi fizikai és kémiai folyamatok.

Korreláció - ez egy ilyen kapcsolat, ha az azonos nem a nagyságát egy tulajdonság felel meg több értéket egymással összefüggő első jelét. Az orvosok és a biológusok ismerik ezt a fajta kapcsolat: ugyanazon a hőmérsékleten, különböző emberek vannak egyéni rezgések együttes frekvenciájú pulzáló; figyeltünk meg növekedést ugyanazon rezgési különböző betétek testtömeg.

Az alak a korreláció:

Egyenes kötés - egységes változás egyik jellemzője közösen felelős az egységes változás a második jellemző kisebb eltéréseket.

Görbe vonalú kapcsolat - egységes változás egyik jellemzője, hogy közösen felelős a szabálytalan változásoknak a második funkció, a egyenetlenül dimenzióját egy bizonyos rendszerességgel. Az általános tendencia a meghatározott minősítésű nyomaték változik CBOC irányt ad kanyarban.

Közvetlen kapcsolat (pozitív) -, ha az egyik jellemző egy növekedés a második jól Uwe lichivaetsya vagy csökkentheti egy másik jellemzője is csökken. Feedback (negatív) -, mint a növekedés egy jellegzetes, a másik, a korrelátor-transzlációs kapcsolódó tünet csökken.

Az áramcsatlakozó ez úgy értendő, a korreláció mértéke (konjugáció foka-térerő közötti funkciók).

Mérése a kötési erők, és meghatározzuk annak irányát a PU-korrelációs számítás együttható. Vannak az alábbi módszerek kiszámításához a korrelációs együttható: sorok, soraiban, a rajz korreláció tömb.

Nagysága a korrelációs együttható

sorai a korrelációs együttható (RXY) (Pearson):

RXY =

Korreláció, a tünetek, típusai
. ahol d = V- M.

Annak megállapítására, a megbízhatóság a korrelációs együttható kiszámítása az átlagos hiba a korrelációs együttható:

mr =

Korreláció, a tünetek, típusai
- ha a megfigyelések száma több mint 100;

mr =

Korreláció, a tünetek, típusai
- ha a megfigyelések száma 30-tól 100;

mr =

Korreláció, a tünetek, típusai
- legalább 30 a megfigyelések száma.

Ahhoz, hogy megbecsüljük a vett hiba használata megbízhatósága crit-ry (t).

Jelentősége teszt (t) a becslések szerint a Student-féle speciális asztalon. Ha az érték t hosszabb asztal a kiválasztott szint-konfi dence száma és a szabadsági fok, a korrelációs együttható tartják a legjobb Dost.

Co-együttható rank korreláció (

Korreláció, a tünetek, típusai
) (Spearman)

A korrelációs együttható soraiban vonatkozik neparamegricheskim kritériumoknak. Akkor alkalmazzák, ha annak szükségességét, hogy gyors eredményt, kis számú megfigyelések, valamint olyan esetekben, amikor a vizsgált tulajdonságok nincs pontos mennyiségi értékek, vagy leíró jellegű. Ez a módszer meghatározásán alapul rangot (hely) az egyes értékek a sorozat.

Korreláció, a tünetek, típusai
= 1 -
Korreláció, a tünetek, típusai
. ahol d - idő-ség között rangszámot; N - száma páros tagjai a soraiban korrelált

Végzett számítások szerint a következő algoritmus:

1) Határozza meg a rangot értéket minden egyes érték a sorozatban. (1,2,3,4, ...) Ha az első szám (x) tömegaránya kisebb értékre, hogy egy nagyobb, a második szám (y) nyomon fúj rank ugyanabban a sorrendben.

2) Határozza meg a különbséget a soraiban mindegyik pár (x) és a sor (y): (DXY) = (X) - (Y). Ezek Összefoglalva jelei eltűnnek.

3) A kapott négyzetes különbség, és összeadjuk ezeket.

4) Számítsuk korrelációs együtthatója soraiban a képlettel.

Mielőtt mértékének megítélésében az közötti kommunikáció a vizsgált jellemzők hogy nem szükséges, hogy értékelje a megbízhatóság rank korrelációs együttható.

Az így kapott értéket t által mért kritérium táblázat Student t-teszt a számát a szabadsági fokok n „= n-2. A korrelációs együttható értéke nem jelentős, ha a számított érték kisebb, mint az asztal.

A koncepció a nem-paraméteres módszereket. A jogosultság (# 967;, négyzettel jelölt), a számítási lépések értéket. A koncepció a null hipotézist.

Az egyik fő probléma alkalmazásának matematikai és statisztikai módszereket kell megbecsülni a megbízhatóság a kapott eredmények vizsgálata és azonosítása közötti kapcsolat bármely vizsgált tényezők. Ez a probléma megfelel a chi-négyzet - megfelelési arány együtthatót vagy beleegyezése.

Mint ismeretes, a különbségek a megbízhatóság értékelés végezhető kiszámításával t teszt (t-teszt). Úgy véli azonban, csak a különbség a két statisztika. Ha összehasonlítjuk a három vagy több csoportot statisztikai megbízhatóság felmérő teszt segítségével t nehéz, mivel páros összehasonlítás ad átfogó értékelést készít. Ezen túlmenően, az összehasonlított csoportok nem két eredmény (igen, nem), de több.

Erre a célra való megfelelést együttható # 967; 2 (által kifejlesztett Pearson), amely egyrészt lehetővé teszi, hogy jellemezze a kapcsolat az események között, és a másik -, hogy értékelje a jelentőségét köztük lévő különbségeket.

A jogosultság használják:

- értékelése a különbségek a két vagy több statisztikai gruppahi képest több eredménye egy bizonyos fokú bizalom. Például négy betegcsoport, akik alkalmazzák különböző kezelésekre; több telephellyel (ágak) különböző teljesítménymutatók, törvényesség; A különböző betegcsoportok különböző százalékú szövődmények;

- meghatározzuk a jelenléte közötti kapcsolat a két tényező (az eredmény és a függő jellemző). Például, a függőség a kezelés eredményeit a betegség, életkor, a testsúly, az orvosi és higiéniai jellemzőkkel. A kapcsolat a ház, az anyag, amely a család, stb és gyakoriságát a betegség, kórházi.

- tekintve azonosság gyakorisági eloszlás két vagy több sor variáció. Például, ha az azonos megoszlása ​​betegek hemoglobin-tartalmának, a vörösvértestszámot, vérfehérjék két statisztikai populáció (két csoportban a betegek különböző betegségek különböző súlyosságú, stb)

Alkalmazása a „chi-square” alapul használata abszolút értékek maguk a jellemző eloszlás képviselő összesítve, de nem az átlagos értékeket.

megfelel a kritériumoknak # 967; 2 számítjuk az abszolút értékek és célok jelentős vagy jelentéktelen különbség az „aktuális” kapott számok a vizsgálat során, és az elméleti „elvárt”, amelyet azon a feltételezésen alapul, hogy nincs kommunikáció a vizsgált jelenségek, vagyis elfogadása révén a null hipotézist. Chi-négyzet próba megerősíti a kommunikáció, de nem határozza meg a mértékét kapcsolatot. Minél nagyobb az érték a chi-négyzet, annál több a kapott eredmény eltér az elméleti.

A módszer lényege a „chi-square”, hogy meghatározza az érvényességét az észlelt eltérés a tényleges és elméleti ( „várt”) kapott adatok hiányában különbség a két csoport

Így, ha a P - Bizonyíték, P1 - «Várható” beszerzett adatok A »zéró gapotezy«, a feltétel lehet kiszámítani, de a képlet:

Szerzett szakképzettség Chi-négyzet értéke készül egy külön táblázatban. Ha a chi-square érték nagyobb vagy egyenlő, mint egy asztal, a null hipotézist elvetjük, amely bizonyítja a kapcsolat, vagy a hatása a tényező is vizsgálták.

Számítására szolgáló módszereket (például)

1) olyan bizonyíték, amely a következőképpen később, mint egy művelet, annál magasabb a posztoperatív mortalitás.

2) elfogadás "null hipotézist". Elméletileg azt feltételezzük, hogy az időzítés a művelet időpontjában kórházi betegek nem befolyásolják a gyakoriságát halálesetek és a halálozási arány a minden periódusban ugyanaz a pillanatban a kórházi betegek

3) Számítsuk ki a „várható» (P1) adatok levelezés a »nulla« hipotézist, azaz a „Várható szám” az elpusztult és visszanyert között működött.

Táblázatos „chi-square” határozza meg a számát „szabadsági fokok”, amely egyenlő a szám a száma, anélkül, hogy a végső, mínusz egy a sorok száma anélkül, hogy a végső, mínusz egy:

n '= (S - 1) × (R - 1)

Az így kapott értéket # 967; 2 sokkal több számot egy sorban néző N”, ezért a null hipotézist elvetjük, amely lehetővé teszi, hogy következtetést levonni a hatása szintje posztoperatív mortalitás az akut vakbélgyulladás időmérés attól a pillanattól kezdve a betegek kórházi.

Lehetőség van, hogy egyszerűsítse a alapján a mutató # 967; 2 (alternatív variáció), egy képlet alkalmas „chetyrehpolnoy táblázat”. A sejtek a táblázatban önkényesen jelöljük betűkkel.

Ha a számítás n '> 30, akkor a táblázat nem lehet megállapítani a jelentősége a nagysága # 967; 2. Ilyen esetekben, meg kell határoznia a száma k =

Korreláció, a tünetek, típusai
-
Korreláció, a tünetek, típusai
és értékeli, hogy az alábbiak: k = 1,64, akkor p = 0,05, illetve 5%. ha k = 2,33 - p = 0,01, azaz 1% és k> 2,33 - p<0,01, т.е. меньше 1%.

Kapcsolódó cikkek