Salvavidas Estadístico

1 тыс.+
Спампоўванні
Ацэнка змесціва
Для ўсіх
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана

Пра гэту праграму

Вызначце найбольш прыдатны статыстычны тэст для аналізу вынікаў біямедыцынскіх даследаванняў ці іншай навуковай галіны, адказаўшы на тры простыя пытанні. Гэта дадатак можа быць выкарыстаны ў любой сітуацыі статыстычнага аналізу, уключаючы дзве зменныя (двухмерная статыстыка). Гэта асабліва карысна ў галіне даследаванняў, а таксама любой галіны навукі, дзе гэты тып статыстычнага аналізу патрабуецца.

У медыцынскіх работнікаў існуе вельмі частая праблема пры аналізе вынікаў, атрыманых у працэсе даследавання. Развіццё клінічнай дзейнасці і яе падрыхтоўка часта абцяжарвае вывучэнне метадалагічных і статыстычных праблем. На педагагічным узроўні складана выпрацаваць здольнасць да выканання матэматычнага лагічнага аналізу для вырашэння статыстычных задач, што патрабуе часу, несумяшчальнага з клінічнай практыкай.

Існуе мноства дапаможнікаў і кніг, прысвечаных гэтай праблеме, а таксама вялікая колькасць матэматычнага праграмнага забеспячэння, якое дазваляе ажыццяўляць самыя складаныя аперацыі і вялікую колькасць дадзеных. Аднак паміж асноўнымі ведамі, неабходнымі для аналізу дадзеных, атрыманых у некаторых эксперыментах, і ведамі аб перадавой статыстыцы і апрацоўцы дадзеных, існуе разрыў, які спецыялісты часта лічаць непераадольным. Узаемадзеянне ў свеце інфармацыі і яе правільная інтэрпрэтацыя - гэта асноўны працэс, які павінен кантраляваць кожны даследчык, каб атрымаць правільныя высновы, якія дазваляюць прагрэсаваць навуку.

Такім чынам, прадстаўлены метад, які палягчае выбар найбольш прыдатнага статыстычнага тэсту для кожнай сітуацыі, які дазваляе даследчыкам аналізаваць іх вынікі без неабходнасці прасунуць матэматычную ці статыстычную падрыхтоўку.

Задача фізічнага прылады "Salvavidas Estadístico" і яе прыкладання заключаецца ў тым, каб забяспечыць 3-прыступкавае кіраўніцтва для самастойнага правядзення двухбарычнага аналізу, ужываючы статыстычныя паняцці, неабходныя ў розных галінах навукі. Пры выбары супрацьстаяння дзвюх зменных і ацэнцы іх характарыстык праз 3 пытанні будзе прапанаваны тэст, які найлепшым чынам адпавядае кожнай сітуацыі ў рамках даследчага даследавання, у прыватнасці, пры аналізе вынікаў. Прадстаўлены тры пытанні:

1: Якія зменныя будуць правераны?
Першы крок складаецца з адказу на тое, які тып супрацьстаяння сутыкаецца з дзвюх зменных, якія могуць быць колькаснымі і якаснымі (дыхатамічнымі або палітомальнымі). Варыянты:

- Колькасны супраць колькаснага.
- Колькаснае і якаснае дыхатамічнае.
- Колькаснае ў параўнанні з палітомічным якасным.
- Дихотомические якасныя супраць дыхатамічныя якасныя.
- Палітомныя якасныя ў параўнанні з дихотомическим якаснымі або політомамі.

2: Ці добра адпавядае нармальнаму размеркаванню?
Каб прааналізаваць нармальнасць колькаснай зменнай, варта выкарыстаць тэст Шапіра-Вілка, калі n <30, альбо тэст Калмагорава-Смірнова, калі n> 30. І тэст Шапіра-Вілка (для <30 выпадкаў), і тэст Колмогорова-Смірнова (для> 30 выпадкаў) трактуюцца аднолькава. Калі вынік p> 0,05, мы можам лічыць нармальнасць (параметрычная статыстыка), але калі p <0,05, мы будзем лічыць, што гэта нармальна адпавядае нармальнаму размеркаванню (непараметрычная статыстыка). Трэба будзе адказаць "Так" альбо "не".

3: Ці зменныя зменныя?
Дзве зменныя залежаць, спарваюцца альбо супадаюць толькі тады, калі яны непасрэдна звязаны паміж сабой (адны і тыя ж асобы або выпадкі ў розны час). Таму трэба будзе ацаніць, ці будзе параўнанне паміж групамі спалучана ці не. Трэба будзе адказаць "Так" альбо "не".
Пасля адказу на гэтыя тры пытанні будзе прадастаўлена інфармацыя аб найбольш прыдатным тэсце для канкрэтнай апісанай сітуацыі.

Salvavidas Estadístico® з'яўляецца зарэгістраванай гандлёвай маркай. 2020 год.
Абноўлена
8 кас 2022 г.

Бяспека даных

Бяспека пачынаецца з разумення таго, як распрацоўшчыкі збіраюць і абагульваюць вашы даныя. Спосабы забеспячэння прыватнасці і бяспекі даных залежаць ад выкарыстання праграмы, месца пражывання і ўзросту карыстальніка. Распрацоўшчык даў гэту інфармацыю, але з цягам часу ён можа змяніць яе.
Даныя не абагульваюцца са староннімі арганізацыямі
Даведацца больш пра тое, як распрацоўшчыкі заяўляюць пра абагульванне даных
Даныя не збіраюцца
Даведацца больш пра тое, як распрацоўшчыкі заяўляюць пра збор даных