Пытаюсь сделать категоризацию возрастной группы, но там может быть Null возраста. Хотел иметь группы 0-4, 5-24, 25-49, 50-64 Over 64 AND Null Age. Я новичок с R; пытаюсь изменить чужие коды. Расчет…

В моем приложении QlikView я сделал возрастные группы со следующим выражением (на самом деле это определенное измерение) =Replace(Aggr(Class(Count(Surname), 10), Age), ‘<= x <‘, ‘ — ‘) Группы…

Я боролся с этим некоторое время, пытаясь понять, как сделать это наиболее эффективно. Проблема заключается в следующем. У меня есть товары в базе данных, которые будут продаваться для определенных…

Я борюсь с проблемой, с которой, надеюсь, кто-нибудь из Вас сможет мне помочь. Я получил следующую структуру таблицы для таблицы, которая содержит множество действий. Затем я хотел бы сделать скрипт…

Это последующий вопрос о получении возраста из поля birthday с типом date с использованием SQL . У меня есть поле date в базе данных MySQL для дня рождения пользователя, и я получаю возраст с…

Я работаю над веб-приложением, основанным на базе данных MySQL. Мне нужно собрать и проанализировать статистику использования и производительности. Статистика будет ориентирована на нетехнический…

Я искал много ссылок, но до сих пор не мог найти решения своей проблемы. У меня есть веб-хостинг на Go Daddy, и он возвращается в разное время для PHP и MySQL: PHP Datetime =>13/02/2018 17:10:50…

У меня есть проблема с написанием кода для employee count в зависимости от возрастных групп. У меня есть шесть возрастных групп, и я хотел бы представить общее количество сотрудников, которые…

У меня есть разные (2 в моем примере, 85 в моих реальных данных) и я хотел бы составить таблицу возрастных классов (0-10, 11-20,21-30,31-40 и т. д.) Для каждой группы: group age 1 1 34 2 1 37 3 1 22…

Я использую PHP в сочетании с Xampp и установил расширение stats для Windows ( https://pecl.php.net/package/stats/2.0.3/windows ). Phpinfo говорит, что все работает нормально. Статистика включена….

Описательная статистика по группам (средние значения) — Учебные пособия по SPSS

Процедура «Сравнить средние» полезна, когда вы хотите суммировать и сравнить различия в описательной статистике по одному или нескольким факторам или категориальным переменным.

Чтобы открыть процедуру сравнения средних, щелкните Анализировать> Сравнить средние> Средние .

A Зависимый список: Анализируемые непрерывные числовые переменные. Вы должны ввести в это поле хотя бы одну переменную, прежде чем вы сможете запустить процедуру «Сравнить средние».

B Независимый список: Категориальные переменные, которые будут использоваться для подмножества зависимых переменных. Если указать несколько значений в поле «Уровень 1 из 1», будет создано несколько таблиц, в каждой из которых будет одна переменная уровня. Вы можете указать несколько уровней для одной таблицы, нажав кнопку «Далее» и затем введя другие категориальные переменные; это приведет к созданию таблицы, которая будет выглядеть как гибрид перекрестной таблицы и процедуры описания.

C Параметры: Открывает окно Средство: Параметры, в котором можно указать сводную статистику для создания и в каком порядке они должны быть перечислены.

В столбце Статистика слева отображается доступная статистика. Доступные сводные статистические данные включают: среднее значение, количество случаев, стандартное отклонение, медиана, сгруппированная медиана, стандартная ошибка среднего, сумма, минимум, максимум, диапазон, первый, последний, дисперсия, эксцесс, стандартная ошибка эксцесса, асимметрия, стандартная ошибка асимметрия, среднее гармоническое, среднее геометрическое, процент от общей суммы и процент от общего N. Столбец Cell Statistics справа представляет собой статистику, которая будет получена на выходе.По умолчанию вычисляется среднее значение, количество наблюдений и стандартное отклонение. Вы можете добавить дополнительную статистику, щелкнув и перетащив ее из столбца Статистика в столбец Статистика ячейки. Вы также можете щелкнуть и перетащить элементы в столбце «Статистика ячеек», чтобы изменить порядок их отображения в выходных данных.

Область статистики для первого уровня включает опции, которые будут выполнять односторонний дисперсионный анализ и вычислять статистику линейного соответствия (R, R ² , Эта и Эта квадрат), соответственно.

Статистическая группа RAND | RAND

«Корпорация RAND, первоначальный аналитический центр Америки, зарабатывает свои деньги на ловле истины в мрачных политических и социальных водах. Количественная совесть RAND, часто являющаяся последним арбитром в том, что составляет правдивую историю, — это ее небольшая, но мощная Статистическая группа ».

Брэдли Эфрон, Стэнфордский университет, от предисловия к

Кто мы

Корпорация RAND — это некоммерческая исследовательская организация, предоставляющая объективный анализ и эффективные решения для решения проблем, стоящих перед государственным и частным секторами по всему миру (см. О RAND).Статистическая группа RAND была создана в 1976 году с целью «повысить качество исследований RAND, сделав статистические знания доступными для всех членов исследовательского персонала». Статистическая группа RAND в настоящее время насчитывает 15 кандидатов наук. и 16 статистиков со степенью магистра. Члены группы находятся во всех офисах RAND в США: Санта-Моника, Калифорния; Вашингтон.; Питтсбург, Пенсильвания; и Бостон, Массачусетс (см. Контакты и расположение). Руководитель группы — Бонни Гош-Дастидар.

Что мы делаем

вносят свой полноправный вклад в проекты, а также руководят проектами во многих областях исследований RAND. Исследовательские проекты RAND, мотивированные вопросами реальной политики, предоставляют статистикам разнообразные, стимулирующие и сложные исследовательские возможности. Исследовательские группы RAND часто являются междисциплинарными и используют методы статистики и других областей для решения наиболее насущных политических проблем.

Статистики проводят исследования и разработки статистической методологии, которая необходима RAND, чтобы оставаться на переднем крае анализа политики.Кроме того, группа предоставляет краткосрочные статистические консультации по всем проектам RAND, особенно тем, в которых нет статистиков в команде. Группа также проводит серию семинаров с внутренними и внешними спикерами.

Статистической группы публикуют статистические методы и прикладные проблемы в академических журналах, отредактированных томах, книгах и отчетах, реферируемых и публикуемых RAND (см. Публикации Статистической группы для получения списка последних публикаций Группы). Они входят в состав национальных комиссий и комитетов и берут на себя руководящие роли во многих из Американской статистической ассоциации, а также участвуют в редакционных советах ведущих журналов, таких как The Annals of Applied Statistics , Statistics and Public Policy и Statistics in Medicine. .

Статистика группы

Анализ Граббса показывает, что наиболее эффективным средством определения точности боеприпасов по заданному количеству выстрелов по дальности является метод стандартного радиального отклонения, определяемый как «… квадратный корень из общей суммы квадратов отклонения в направлениях x и y от соответствующих значений выборки, деленные на количество точек удара «. Однако это включает в себя нанесение позиции на сетку x-y каждого произведенного выстрела, что в экспериментальном плане является длительной процедурой.Кроме того, любую бумажную мишень придется часто менять, чтобы каждый выстрел оставил отдельное пулевое отверстие. Артиллерийские заводы, которые используют этот метод проверки качества своих боеприпасов, обычно имеют электронную систему прицеливания, которая автоматически регистрирует падение выстрела по координатной сетке x-y. Но цены на такие электронные целевые системы непомерно высоки.

Практически самый простой в использовании метод Extreme Spread. На бумаге снимается несколько групп, каждая группа имеет определенное количество снимков.Для каждой группы измеряется расстояние между двумя наиболее удаленными друг от друга выстрелами в группе. Тогда не имеет значения, если все выстрелы попадают в группу «одна дыра», интерес представляет наибольший диаметр этой дыры. Среднее значение этих крайних разбросов всех выпущенных групп является в таком случае мерой качества боеприпасов. Для специалистов по баллистике на заднем дворе метод Extreme Spread является, безусловно, самым популярным методом.

Но метод экстремального распространения не так эффективен, как метод радиального стандартного отклонения.Чтобы получить такой же уровень уверенности в точности боеприпасов, необходимо больше выстрелов на дальность. Также существует проблема, сколько выстрелов делать в каждой группе. Если вы сделаете слишком мало выстрелов в каждой группе, центр каждой группы будет плохо известен. На самом деле плотно выглядящая группа может представлять собой статистически редкую небольшую группу выстрелов, хорошо отделенную от того, что было бы центром гораздо большей группы, если бы было произведено больше выстрелов.

Теперь при использовании метода Extreme Spread размер каждой группы определяется всего двумя выстрелами, независимо от количества выстрелов в группе.Даже если бы в каждой группе было произведено по двести выстрелов, только два выстрела определили бы размер группы, а остальные 198 выстрелов не имели бы (почти) никакого вклада. Таким образом, хотя центр группы с таким большим количеством выстрелов довольно хорошо определен (это вклад остальных 198 выстрелов), случайный характер двух выстрелов, определяющих размер группы, означает, что следующий Группа из 200 выстрелов будет отличаться по размеру от первой. Многие пули упадут в дальность до того, как станет известно значимое среднее число в 200 выстрелов!

Для групп с экстремальным разбросом максимизация эффективности (насколько хорошо можно определить средний размер группы по заданному количеству выстрелов) является балансирующим действием между тем, насколько хорошо известен центр группы (много выстрелов в группе) по сравнению со средним значением. вклад каждого кадра в определение размера группы (всего несколько кадров в каждой группе).

Статистический анализ
Итак, время для нескольких точных цифр. Используя метод Extreme Spread, предположим, что вы хотите определить средний или «средний» размер группы для данной партии боеприпасов. Предположим, вам нужна точность 10% или выше, что означает, что полученное значение будет в пределах 10% от «реального» размера группы, который вы получили бы, если бы вы усреднили бесконечное количество групп. И предположим, что вам нужен уровень уверенности 90%, что среднее, которое вы получите, на самом деле будет в пределах 10% от реального значения.Или, другими словами, если вы повторите испытание десять раз, вы захотите, чтобы измеренное среднее значение размера группы было в пределах 10% от реального среднего значения как минимум в 9 из 10 раз. Сколько групп нужно снимать, чтобы добиться такого уровня точности? И сколько выстрелов нужно сделать в каждой группе?

Используя известное уравнение размера выборки, пусть n будет количеством групп, которые вам нужно снимать. Пусть E будет уровнем погрешности среднего размера группы, который вы готовы терпеть (10% в данном случае), и пусть K будет уровнем достоверности, который вам нужен (90% в данном случае).Затем: —

Термин V в этом уравнении — это «коэффициент вариации», который равен стандартному отклонению вариации размера группы, деленному на средний размер группы. Эти две величины действительно могут быть определены только экспериментально. На самом деле съемка групп — это один из способов сделать это, но численное моделирование Монте-Карло на компьютере чище, дешевле и намного быстрее, и Граббс публикует результаты «съемки» тысячи групп на компьютере. Сокращенная таблица этих результатов приведена ниже.(Значения даны в терминах общего стандартного отклонения населения, которое представляло собой среднее расстояние от центра группы всех выстрелов, произведенных в 1000 группах.)

Член t (K) — это уровень достоверности, выраженный в единицах стандартных отклонений для гауссовой кривой, где: —

K — требуемый уровень достоверности, 2X — среднее значение размера группы, а сигма — стандартное отклонение совокупности. Площадь под нормализованной кривой Гаусса между пределами t по обе стороны от среднего значения равна доверительному уровню.В любой книге по статистике толще открытки будут таблицы с t стихами K. В таблице 2 ниже приведены некоторые значения, которые будут удобны.

Теперь можно ответить на поставленные выше вопросы. При съемке пяти групп выстрелов, скажем, коэффициент вариации V равен вариации размера группы, которая составляет 0,824 из таблицы 1 выше, деленное на 3,067, что является средним значением из таблицы. Таким образом, V = 0,269. Это означает, что для пяти групп выстрелов размер групп будет варьироваться в среднем примерно на 27% от группы к группе.

Из таблицы 2 значение t (K) составляет 1,65 для уровня достоверности K, равного 90%

Термин E, допустимая ошибка в значении среднего размера группы, выражается как прямой процент от единицы. Тогда для ошибки 10% E = 0,1

Подставляя эти значения в уравнение 1 выше, получаем, что n = 19,7 или, округляя до ближайшего целого числа, требуется 20 групп для получения среднего значения, которое находится в пределах 10% от фактического значения с уровнем достоверности 90%. Общее количество выстрелов по дальности будет 5 раз по 20 или 100 выстрелов.При погрешности всего в 5% от среднего значения и уровне достоверности 95% количество выстрелов по дальности возрастает до 550!

Эффективность группирования
Таблица 3 ниже показывает влияние, которое изменение количества выстрелов в группе оказывает на количество выстрелов, необходимых для получения измеренного среднего размера группы, который находится в пределах данной допустимой ошибки. Уровень достоверности поддерживается на уровне 90% для всех значений, а количество выстрелов в таблице округлено в большую или меньшую сторону до ближайшего целого числа, кратного количеству выстрелов в группе.

Следует отметить один интересный момент: с какой скоростью увеличивается количество требуемых выстрелов при уменьшении допустимой погрешности. Ошибка в 10% при доверительной вероятности 90% обойдется в пару ящиков боеприпасов. Просто уменьшите эту ошибку вдвое, и требуемые боеприпасы будут измеряться в кирпичах, а не в коробках. Урок, который следует усвоить, заключается в том, что для любых практических испытаний боеприпасов попытка получить уровни ошибок выше 10% очень затратна с точки зрения времени и боеприпасов.Для того чтобы ошибка в измеренном среднем размере группы была намного меньше 10%, потребуется не менее 300 округлений диапазона.

Другой интересный момент заключается в том, что наиболее эффективное количество выстрелов в группе — семь. Количество снимков, указанное в таблице 3, округлено в большую или меньшую сторону, поэтому числа соответствуют полным группам, что означает, что результаты немного неоднородны. Но по мере того, как допустимая ошибка уменьшается, а количество выстрелов растет, квантование номера группы имеет меньший эффект, и группа из семи выстрелов начинает выделяться как наиболее эффективная.Семь выстрелов в группе — лучший баланс между знанием того, где находится центр группы, и средним вкладом каждого выстрела в измеренный размер группы. Обычно снимают пять групп выстрелов, и можно видеть, что стрельба из пяти групп выстрелов почти так же эффективна, как и семь групп выстрелов. Десять групп выстрелов немного хуже, чем пять групп выстрелов, а 3 группы выстрелов еще хуже. Насчет 20 выстрелов и более групп — пустая трата хороших патронов. Учитывая, что патроны с кольцевым воспламенением поставляются в коробках по 50 штук, которые аккуратно разложены рядами по 5, стрельба из пяти групп выстрелов представляется наилучшим балансом практичности и эффективности.

Здесь следует отметить, что первое упоминание (насколько мне известно) о том, что наиболее эффективное количество выстрелов в группе для метода Extreme Spread равно семи, было сделано Дж. Ситтоном в журнале «Handloader» (сентябрь-октябрь 1990 г., стр. стартовая страница 42), который представил статистический анализ Кена Киса и доктора Банистера из Speer Bullets.

Сравнение статистических групп | Wiley

1. Введение.

1.1 Обоснование статистического сравнения.

1.2 Сравнительные исследования в социальных науках.

1.3 Фокус книги.

1.4 Краткое содержание книги.

2. Статистическая основа для сравнения.

2.1 Система статистического сравнения.

2.2 Статистика теста.

2.3 Что сравнивать?

3. Сравнение в линейных моделях.

3.1 Введение.

3.2 Пример.

3.3 Некоторые предварительные соображения.

3.4 Линейная модель.

3.5 Сравнение двух средств.

3,6 ANOVA.

3.7 Методы множественного сравнения.

3.8 ANCOVA.

3.9 Множественная линейная регрессия.

3.10 Регрессионная декомпозиция.

3.11 Какой линейный метод использовать?

4. Непараметрическое сравнение.

4.1 Непараметрические тесты.

4.2 Методы передискретизации.

4.3 Методы относительного распределения.

5. Сравнение ставок.

5.1 Данные.

5.2 Стандартизация.

5.3 Разложение.

6. Сравнение в обобщенных линейных моделях.

6.1 Введение.

6.2 Сравнение обобщенных линейных моделей.

6.3 Пример логит-модели.

6.4 Пример модели степени опасности.

6.A Данные, используемые в разделе 6.4.

7. Дополнительные темы сравнения в обобщенных линейных моделях.

7.1 Введение.

7.2 GLM для сопоставленных исследований методом случай-контроль.

7.3 Неоднородность дисперсии.

7.4 Байесовские обобщенные линейные модели.

7.A Данные для дизайна n: m.

8. Сравнение в моделировании структурных уравнений.

8.1 Введение.

8.2 Статистическая справка.

8.3 Средние и ковариационные структуры.

8.4 Сравнение групп в SEM.

8.5 Пример.

8.A Примеры списков компьютерных программ.

9. Сравнение с категориальными скрытыми переменными.

9.1. Введение.

9.2 Модели скрытого класса.

9.3 Модели скрытых черт.

9.4 Модели со скрытыми переменными для непрерывных индикаторов.

9.5 Случайные модели с категориальными скрытыми переменными.

9.6 Сравнение с категориальными скрытыми переменными.

9.7 Примеры.

9. Программное обеспечение для категориальных скрытых переменных.

9.B Перечень компьютерных программ для примеров.

10. Сравнение в многоуровневом анализе.

10.1. Введение.

10.2 Введение в многоуровневый анализ.

10.3 Основы линейной многоуровневой модели.

10.4 Основы обобщенной линейной многоуровневой модели.

10.5 Группа как внешняя переменная в многоуровневом анализе.

10.6 Связь между многоуровневым анализом и групповым сравнением.

10.7 Модели с множественным членством.

10.8 Резюме.

10. Программное обеспечение для многоуровневого анализа.

10.B Списки программ SAS для примеров GLMM.

Список литературы.

Индекс.

13. Дизайн исследования и выбор статистического теста

Дизайн

Во многих отношениях дизайн исследования более важен, чем анализ. Плохо спланированное исследование никогда не может быть восстановлено, в то время как плохо проанализированное исследование обычно можно проанализировать повторно. (1) Рассмотрение дизайна также важно, потому что дизайн исследования будет определять способ анализа данных.

Большинство медицинских исследований рассматривают вход, который может быть медицинским вмешательством или воздействием потенциально токсичного соединения, и выходом, который является некоторой мерой здоровья, на которое, как предполагается, должно повлиять вмешательство.Самый простой способ категоризации исследований — это привязка к временной последовательности, в которой изучаются входные и выходные данные.

Самыми мощными исследованиями являются проспективные исследования, парадигмой которых является рандомизированное контролируемое исследование. В этом случае пациенты с заболеванием рандомизированы для получения одного из двух (или более) курсов лечения, одно из которых может быть контрольным. Методы рандомизации были описаны в главе 3. Важность рандомизации состоит в том, что мы, как мы предполагаем, в группах длительного лечения будут сбалансированы по известным и неизвестным прогностическим факторам.Важно, чтобы лечение проводилось одновременно — активное и контрольное лечение проводились в один и тот же период времени.

План параллельных групп — это план, в котором лечение и контроль распределяются между разными людьми. Чтобы обеспечить терапевтический эффект простого лечения, контроль может состоять из плацебо, инертного вещества, которое физически идентично активному соединению. Если возможно, исследование должно быть двойным слепым: ни исследователь, ни субъект не знают, какое лечение проходит субъект.Иногда невозможно ослепить субъектов, например, когда лечение представляет собой некоторую форму санитарного просвещения, но часто можно гарантировать, что люди, оценивающие результат, не знают о лечении. Пример испытания в параллельных группах приведен в таблице 7.1, в которой различные препараты отрубей были испытаны на разных людях.

Подходящий дизайн возникает, когда рандомизация проводится между подобранными парами, как, например, в упражнении 6.2, в котором рандомизация проводилась между различными частями тела пациента.

Перекрестное исследование — это исследование, в котором два или более лечения последовательно применяются к одному и тому же субъекту. Преимущество состоит в том, что каждый субъект затем действует как свой собственный контроль, и поэтому может потребоваться меньшее количество субъектов. Главный недостаток заключается в том, что может иметь место переносимый эффект, так как действие второго лечения зависит от первого лечения. Пример перекрестного испытания приведен в таблице 7.2, в которой сравниваются разные дозировки отрубей у одного и того же человека. Имеется ряд отличных книг о клинических испытаниях.(2, 3)

Одной из основных угроз действительности клинического исследования является соблюдение требований. Пациенты могут выбывать из испытаний, если лечение будет неприятным, и часто не принимают лекарства в соответствии с предписаниями. Обычно применяют прагматический подход и анализируют по намерению лечить, то есть анализировать исследование по лечению, которое было назначено субъекту, а не по тому, которое он фактически принял. Альтернативой является анализ по протоколу или в ходе исследования. Разумеется, о прекращении занятий следует сообщать по группе лечения.Доступен контрольный список для написания отчетов о клинических испытаниях. (4, 5)

Квазиэкспериментальный план — это план, в котором лечение распределяется не случайно. Пример этого приведен в таблице 9.1, в которой сравниваются травмы в двух зонах падения. Это может быть связано с потенциальными предубеждениями, поскольку причина, по которой человека помещают в определенную зону сброса, может быть связана с его риском растяжения связок лодыжки.

Когортное исследование — это исследование, в котором пациенты, изначально здоровые, наблюдаются в течение определенного периода времени.Некоторые будут подвергаться воздействию какого-либо фактора риска, например, курения сигарет. Результатом может быть смерть, и мы можем быть заинтересованы в том, чтобы связать фактор риска с конкретной причиной смерти. Ясно, что это должны быть большие, долгосрочные исследования, и их проведение, как правило, требует больших затрат. Если записи велись в обычном порядке в прошлом, то может быть проведено историческое когортное исследование, примером которого является исследование аппендицита, описанное в главе 6. Здесь когорта — это все случаи аппендицита, допущенные за определенный период, и выборка записи могут быть проверены ретроспективно.Типичным примером может быть просмотр записей о весе при рождении и соотнесение веса при рождении с заболеванием в более позднем возрасте.

Эти исследования по существу отличаются от ретроспективных исследований, которые начинаются с больных людей, а затем исследуются возможные воздействия. Такие исследования случай-контроль обычно проводятся в качестве предварительного расследования, поскольку они относительно быстрые и недорогие. Сравнение артериального давления у фермеров и типографий, приведенное в главе 3, является примером исследования случай-контроль.Это ретроспективно, потому что мы спорили от артериального давления до профессии и не начинали с субъектов, назначенных на занятие. В исследованиях случай-контроль существует множество сбивающих с толку факторов. Например, вызывает ли профессиональный стресс высокое кровяное давление, или люди, склонные к высокому кровяному давлению, выбирают стрессовые занятия? Особой проблемой является предвзятость воспоминаний, поскольку пациенты с заболеванием более мотивированы вспоминать очевидно тривиальные эпизоды в прошлом, чем контрольная группа, не имеющая заболевания.

Поперечные исследования являются обычными и включают опросы, лабораторные эксперименты и исследования для изучения распространенности заболевания. Исследования, подтверждающие инструменты и анкеты, также являются перекрестными исследованиями. Исследование концентрации свинца в моче у детей, описанное в главе 1, и исследование взаимосвязи между ростом и анатомическим мертвым пространством легких в главе 11 также были перекрестными исследованиями.

Размер выборки

Один из наиболее частых вопросов, которые задают статистику о дизайне, — это количество пациентов, которые нужно включить.Это важный вопрос, потому что, если исследование слишком мало, оно не сможет ответить на поставленный вопрос и будет пустой тратой времени и денег. Это также может считаться неэтичным, поскольку пациенты могут подвергаться риску без видимой пользы. Однако исследования не должны быть слишком большими, потому что ресурсы будут потрачены впустую, если будет достаточно меньше пациентов. Размер выборки зависит от четырех критических величин: частоты ошибок типа I и типа II α и β (обсуждаются в главе 5), изменчивости данных σ² и величины эффекта d.В испытании величина эффекта — это величина, на которую мы ожидаем различий между двумя видами лечения, или разница, которая будет иметь клиническую ценность.

Выбор теста

С точки зрения выбора статистического теста наиболее важным вопросом является «Какова основная гипотеза исследования?» В некоторых случаях гипотеза отсутствует; следователь просто хочет «посмотреть, что там есть». Например, в исследовании распространенности нет гипотезы для проверки, а размер исследования определяется тем, насколько точно исследователь хочет определить распространенность. Если нет гипотезы, значит, нет статистической проверки.Важно решить априори, какие гипотезы являются подтверждающими (т. Е. Проверяют некоторую предполагаемую взаимосвязь), а какие являются исследовательскими (предполагаются данными). Ни одно исследование не может подтвердить целую серию гипотез.

Разумный план — строго ограничить количество подтверждающих гипотез. Хотя можно использовать статистические тесты для гипотез, предложенных данными, значения P следует использовать только в качестве рекомендаций, а результаты рассматривать как очень предварительные, пока не будут подтверждены последующими исследованиями.Полезным руководством является использование поправки Бонферрони, которая просто утверждает, что если проверяется n независимых гипотез, следует использовать уровень значимости 0,05 / n. Таким образом, если бы были две независимые гипотезы, результат был бы признан значимым, только если P <0,025. Обратите внимание, что, поскольку тесты редко бывают независимыми, это очень консервативная процедура - вряд ли она отклонит нулевую гипотезу.

Затем следователь должен спросить: «Независимы ли данные?» Это может быть трудно решить, но, как правило, результаты одного и того же человека или от совпадающих лиц не являются независимыми.Таким образом, результаты перекрестного исследования или исследования случай-контроль, в котором контрольная группа была сопоставлена ​​со случаями по возрасту, полу и социальному классу, не являются независимыми. В целом верно, что анализ должен отражать дизайн, и поэтому согласованный дизайн должен сопровождаться согласованным анализом. Результаты, измеряемые с течением времени, требуют особой осторожности. (7) Одна из наиболее распространенных ошибок в статистическом анализе — рассматривать зависимые переменные как независимые. Например, предположим, что мы изучаем лечение язв на ногах, при котором у некоторых людей были язвы на каждой ноге.У нас может быть 20 субъектов с 30 язвами, но количество независимых единиц информации равно 20, потому что состояние язвы на одной ноге может влиять на состояние язвы на другой ноге, и анализ, который рассматривал язвы как независимые наблюдения, был бы неверным. . Для правильного анализа смешанных парных и непарных данных проконсультируйтесь со статистиком.

Следующий вопрос: «Какие типы данных измеряются?» Используемый тест должен определяться данными. Выбор теста для сопоставленных или парных данных описан в, а для независимых данных — в.

Полезно определить входные и конечные переменные. Например, в клиническом исследовании входной переменной является тип лечения — номинальная переменная — и результатом может быть некоторая клиническая мера, возможно, с нормальным распределением. Тогда необходим тест t (таблица 13.2). Однако, если входная переменная является непрерывной, скажем, клинической оценкой, и результат номинальный, скажем, вылечен или не излечен, логистическая регрессия является необходимым анализом. В этом случае t-тест может помочь, но не даст нам того, что нам нужно, а именно вероятности излечения для данного значения клинической оценки.В качестве другого примера предположим, что у нас есть перекрестное исследование, в котором мы спрашиваем случайную выборку людей, считают ли они, что их терапевт хорошо работает, по пятибалльной шкале, и мы хотим выяснить, имеют ли женщины более высокое мнение о себе. врачей общей практики, чем у мужчин. Входная переменная — пол, которая является номинальной. Переменной результата является пятибалльная порядковая шкала. Мнение каждого человека не зависит от мнения других, поэтому у нас есть независимые данные. Из мы должны использовать критерий χ² для тренда или U-критерий Манна-Уитни (с поправкой на связи).Обратите внимание, однако, что если одни люди пользуются услугами врача общей практики, а другие нет, то данные не являются независимыми и требуется более сложный анализ.

Обратите внимание, что эти таблицы следует рассматривать только как руководство, и каждый случай следует рассматривать по существу.

(a) Если данные подвергаются цензуре.

(b) Тест Крускала-Уоллиса используется для сравнения порядковых или ненормальных переменных для более чем двух групп и является обобщением U-критерия Манна-Уитни. Этот метод выходит за рамки этой книги, но описан в более сложных книгах и доступен в обычном программном обеспечении (Epi-Info, Minitab, SPSS).

(c) Дисперсионный анализ — это общий метод, и одна версия (односторонний дисперсионный анализ) используется для сравнения нормально распределенных переменных для более чем двух групп и является параметрическим эквивалентом критерия Краскала-Уоллиса.

(d) Если выходная переменная является зависимой переменной, то при условии, что остатки (см.) Правдоподобно нормальны, тогда распределение независимой переменной не имеет значения.

(e) Существует ряд более продвинутых методов, таких как регрессия Пуассона, для работы в таких ситуациях.Однако они требуют определенных допущений, и часто бывает проще либо разделить переменную результата на дихотомию, либо рассматривать ее как непрерывную.

Ссылки

1. Кэмпбелл MJ, Мачин Д. В: Медицинская статистика: Подход здравого смысла, 2-е изд. Чичестер: Wiley, 1993: 2.
2. Pocock SJ. Клинические испытания: практический подход. Чичестер: Wiley, 1982.
3. Senn SJ. Дизайн и анализ перекрестных испытаний. Чичестер: Wiley, 1992.
4. Гарднер М.Дж., Альтман Д.Г. (редакторы) В: Статистические данные с уверенностью.Издательская группа BMJ, 1989: 103-5.
5. Гарднер М.Дж., Машин Д., Кэмпбелл М.Дж. Использование чек-листов при оценке статистического содержания медицинских исследований. BMJ 1986; 292: 810-12.
6. Макбин Д., Кэмпбелл М.Дж., Пайерс П., Пинол А. Статистические таблицы для разработки клинических исследований. Oxford: Blackwell Scientific Publications, 1996.
7. Мэтьюз Дж. Н. С., Альтман Д. Г., Кэмпбелл М. Дж., Ройстон Дж. П.. Анализ сенальных измерений в медицинских исследованиях. BMJ 1990; 300: 230-5.
8. Альтман Д.Г.Практическая статистика для медицинских исследований . Лондон: Chapman & Hall, 1991.
9. Армитаж П., Берри Г. В: Статистические методы в медицинских исследованиях. Oxford: Blackwell Scientific Publications, 1994.

Упражнения

Укажите тип исследования, описанный в каждом из следующих пунктов.

13.1 Чтобы исследовать взаимосвязь между потреблением яиц и сердечными заболеваниями, группу пациентов, госпитализированных с инфарктом миокарда, опросили об их потреблении яиц.Группа пациентов соответствующего возраста и пола, поступивших в клинику переломов, также была опрошена об их потреблении яиц с использованием идентичного протокола.

13.2 Чтобы исследовать взаимосвязь между определенными растворителями и раком, всех сотрудников на заводе опрашивали об их воздействии промышленного растворителя, а также измеряли количество и продолжительность воздействия. Эти субъекты регулярно наблюдались, и через 10 лет были получены копии свидетельств о смерти всех умерших.

13.3 Был проведен опрос всех медсестер, работающих в конкретной больнице. Среди прочих вопросов в анкете задавался вопрос об уровне медсестры и о том, удовлетворена ли она своими карьерными перспективами.

13.4 Для оценки новой школы спины пациенты с болью в пояснице были случайным образом распределены либо в новую школу, либо на традиционную трудовую терапию. Через 3 месяца их спросили об их боли в спине, и независимые наблюдатели наблюдали за поднятием тяжестей.

13.5 В местном отделении неотложной помощи создана новая система сортировки. Чтобы оценить это, время ожидания пациентов было измерено в течение 6 месяцев и сравнено с временем ожидания в сопоставимой соседней больнице.

СОООН — Статистическая комиссия ООН

Активные группы Статистической комиссии по основам и типам групп

За прошедшие годы под эгидой Комиссии были созданы многочисленные группы для изучения вопросов, представляющих методологический интерес, разработки нормативных документов и координации работы множества участников.Обычно результаты работы групп представляются Комиссии для обсуждения и, в конечном итоге, для одобрения.

Порядок и мандаты различных групп, действующих под эгидой Комиссии, отражают дух инклюзивности и коллективной ответственности. На своей 51-й сессии Комиссия одобрила Справочную основу для групп Статистической комиссии в качестве полезного и гибкого руководства. Чтобы оценить богатство и широту официальной статистики, было выделено 8 различных типов групп.Номенклатура групп, таким образом, состоит из следующих типов: городские группы, группы друзей председателя, целевые группы, рабочие группы (включая партнерства), группы экспертов, комитеты (включая группы высокого уровня), межведомственные и экспертные группы и сети. На этом веб-сайте представлены типы групп с разбивкой по компонентам устойчивого развития.

Экономический

Окружающая среда

Социальные

Сквозной

Консультативная группа экспертов по статистике преступности и уголовного правосудия

Экономический

Окружающая среда

Социальные

Сквозной

Экономический

Окружающая среда

Социальные

Сквозной

Экономический

Окружающая среда

Социальные

Сквозной

Экономический

Окружающая среда

Социальные

Сквозной

Экономический

Окружающая среда

Социальные

Сквозной

Экономический

Окружающая среда

Социальные

Сквозной

Экономический

Окружающая среда

Социальные

Сквозной

Дом — UN-CEBD

Большие данные и наука о данных — обеспечение более эффективных решений для достижения глобальных целей

Expo 2020 — Дубай станет первой Всемирной выставкой в ​​регионе Ближнего Востока, Африки и Южной Азии и предоставит огромную возможность вдохновлять, расширять возможности и стимулировать долгосрочные позитивные экологические, социальные и экономические изменения в глобальном масштабе, обеспечивая значимые и измеримые наследие.Expo 2020 приглашает посетителей к новым идеям и перспективам с акцентом на трех основных подтемах: возможности, мобильность и устойчивость.

Федеральный центр конкурентоспособности и статистики (FCSC) ОАЭ вместе с Комитетом экспертов ООН по большим данным и науке о данных для официальной статистики (UN-CEBD) приветствуют мир для изучения науки о данных и больших данных в течение трех дней. мероприятие на Expo 2020. FCSC также приглашает всех стать свидетелями торжественного открытия Регионального центра больших данных и науки о данных в ОАЭ, который обслуживает регион Ближнего Востока и Северной Африки (MENA).

• Среда, 19 января — Официальный запуск Регионального центра больших данных и науки о данных в ОАЭ, пленарные заседания, диалоги и беседы у камина
• Четверг, 20 января — Заседания целевых групп UN-CEBD на тему «Улучшение процесса принятия решений для устойчивого развития за счет использования больших данных и науки о данных»
• Специальная сессия Молодежного кружка ООН на тему «Влияние COVID-19 на жизнь людей»
• Пятница, 21 января — продолжение утренних сессий UN-CEBD с последующим заключительным пленарным заседанием

UN CEBD стремится обеспечить преобразование на основе данных для более эффективного принятия решений.Он стремится улучшить наш мир, предоставляя доступ к надежным данным для использования на местном, национальном и глобальном уровнях. Они нацелены на создание совместной сети людей и организаций, коллективно создавая глобальную платформу для надежных данных, услуг и приложений.

В преддверии Road to Expo будет проведено четыре отдельных вебинара, чтобы повысить осведомленность и привлечь внимание мирового сообщества к Комитету экспертов по большим данным и науке о данных. Вебинары призваны представить науку о данных как основу устойчивого развития.

Учить больше