А × р).

В нашем примере: 2 ×(+2) = 4 и т.д.

4) получаем сумму S а × р

В нашем примере: - 10кг;

5) определяем интервал между группами вариант (I)

В нашем примере: i = 1 кг;

6) момент первой степени

В нашем примере: -10 кг / 25× 1 = - 0,4

7)рассчитываем среднюю арифметическую по способу моментов:

В нашем примере: М = 62 кг – 0,4 = 61,6 кг

Есливариационный ряд предварительно был сгруппирован, то в качестве ряда (V) используются середины групп.

Средняя арифметическая величина обладает тремя свой­ствами.

1. Средняя занимает серединное положение в вариационном ряду. В строго симметричном ряду: М = Мо = Ме.

2. Средняя является обобщающей величиной и за ней не видны колебания, различия индивидуальных данных.

3. Сумма отклонений всех вариант от средней равна нулю. Sd = S (V-M) = 0

Величина того или иного признака неодинакова у всех членов совокупности, несмотря на ее относительную однородность.

Наиболее полную характеристику разноо­бразию признака в совокупности дает так называемое среднее квадратическое отклоне­ние, обозначаемое греческой буквой «сигма» - s.

Существует два способа расчета среднего квадратического отклонения: среднеарифметический и способ моментов. При сред­неарифметическом способе расчета применяют формулу: s =

где d - истинное отклонение вариант от истинной средней (V-М). Эта формула используется при небольшом числе наблюдений (n<30), когда в вариационном ряду все частоты р =1. При р>1 используют формулу такого вида:

s = ;

При Р>1 и N>30 - s =

Следующая формула предназначена для определения s по способу моментов: s = i×

где а - условное отклонение вариант от условной средней: а =V - А; Sa²×p/n момент второй степени, а (Sa×p/n)² - момент первой степени, возведённый в квадрат. Этот способ применяется в тех случаях, когда нет вычислитель­ной техники, а вариационный ряд громоздкий как за счет большого числа наблюдений, так и за счет вариант, выраженных многознач­ными числами. При числе наблюдений, равном 30 и менее, в момен­те второй степени n заменяют на (n-1).

Например: Расчет среднего квадратического отклонения по среднеарифметическому способу. Таблица 9.

Рост мальчиков 12 лет.	Число детей (р)	V • Р	d	d^2	d^2 × Р
155	1	155	+2	4	4
154	4	616	+1	1	4
153	6	918	0	0	0
152	4	608	—1	1	4
151	1	151	—2	4	4
М = 153	n = 16	SV ×p = 1448			S d^2 × Р = 16

Последовательность расчета s.

1.Определить М (по среднеарифметическому способу).

В нашем примере: = 153см.

2.Найти истинное отклонение d =(V-M).

В нашем примере: 155-153=+2; 154-153= +1 и т.д.

3.Возвести каждое отклонение в квадрат d^2.

4.Найти произведение (d² × р) по всем строкам ряда.

5.Определить сумму (S d² ×р).

В нашем примере: 4+4+0+4+4=16

6.Рассчитать s по формуле:

В нашем примере: Ö16/16-1 =1,05 см. =1,05

Например: Расчет среднего квадратического отклоненияпо способу моментов Таблица 10.

Рост, см (V)	Число детей (р)	а	а×р а×р	a^2×р
155	1	+2	2	4
154	4	+ 1	4	4
153	6	0	0	0
152	4	-1	-4	4
151	1	-2	-2	4
	n = 16		Sар = 0	Sa^2×р = 16

Последовательность расчета s по способу моментов.

1.Найти условную среднюю А

В нашем примере: А =153 cм.

2.Определить условное отклонение (а) каждой варианты от условной средней: а =V - А.

3.Получить произведения а × р, а затем их просуммировать.

В нашем примере: = 0.

4.Рассчитать истинную среднюю арифметическую по формуле

=153 см, так как сумма отклонений равна 0, то поэтому М=А.

5.Получить произведения а²×p по всем строкам вариационного ряда и просуммировать их.

В нашем примере:Sa²×p =16.

6. Рассчитать по способу моментов по формуле: s =i×

В нашем примере: s =1× = 1,05

Ошибка репрезентативности (m) является важнейшей стати­стической величиной, необходимой для оценки достоверности ре­зультатов исследования. Эта ошибка возникает в тех случаях, когда требуется по части охарактеризовать явление в целом. Эти ошибки неизбежны. Они проистекают из сущности выбороч­ного исследования: генеральная совокупность может быть охарак­теризована по выборочной совокупности только с некоторой по­грешностью, измеряемой ошибкой репрезентативности.

По величине ошибки репрезентативности определяют, насколько результаты, полученные при выборочном наблюдении, отличаются от результатов, которые могли бы быть получены при проведении сплошного исследования всех без исключения элементов генераль­ной совокупности.

Ошибки репрезентативности можно свести к достаточно малой величине, т. е. к величине допустимой погрешности. Делается это путем привлечения в выборку достаточ­ного количества наблюдений (n):

· – для выборочного исследования, в котором будут рассчитываться относительные величины.

· – для выборочного исследования, в котором будут рассчитываться средние величины.

p – вероятность наступления явления (выбирается по данным аналогичных исследований)

q - вероятность не наступления явления, q =100-p

t - доверительный критерий – таблица 11.

D - предельная ошибка, вытекает из таблицы 6, исходя из выбранного t.

Таблица 11.

Степень безошибочного прогноза (Р)	Доверительный критерий (t)	Предельная ошибка (D)
68%		-
95%		5%
99%		1%

Если аналогичных исследований нет, то p и q принимаются как 50% на 50%.

Ошибки репрезентативности рассчитываются по следующим формулам:

· – для относительных величин;

· – для средних величин.

В медицине и здравоохранении по разности параметров оценивают средние и относительные величины, полученные для разных групп населения по полу, возрасту, а также групп больных и здоровых и т. д. Во всех случаях при сопоставлении двух сравниваемых величин возникает необходимость не только определить их раз­ность, но и оценить ее достоверность. Достоверность разности величин, полученных при выборочных исследованиях, означает, что вывод об их различии может быть перенесен на соответствующие генеральные совокупности. Достоверность различия сравниваемых величин измеряется доверительным критерием (критерием точности t), который рассчитывается по специальным формулам для средних и относительных величин.

Формула оценки достоверности разности сравниваемых величин такова:

· - для средних величин;

· - для относительных величин.

Разность величин считается достоверной при значениях, равных или больших 2. Р₁ всегда выбирается больше, чем Р_{2 .}

Например: При изучении влияния анаболических гормонов при инфаркте миокарда на белковый обмен были получены следующие данные: общий белок до лечения (Р) составил 7,14% ( m -±0,17%), после лечения (Р) 8,04% ( m -±0,12%).

Последовательность расчёта:

1. Определяем большую величину как Р_{1 ,} а меньшую как Р_{2 .}

2.Возводим ошибки репрезентативности в квадраты:

В нашем примере: 0,17²=0,0289;0,12²= 0,0144.

3.Складываем квадраты и извлекаем квадратный корень.

В нашем примере: Ö0,0289+0,0144=Ö0,0433 = 0,2.

4.Находим разность сравниваемых величин и делим на знаменатель.

В нашем примере: 8,04-7,14=0,9/0,2=4,5.

5.Оцениваем результат.

В нашем примере: 4,5 >2, значит разность величин достоверна, т.е, анаболические гормоны действительно увеличивают уровень общего белка.

Дата добавления: 2015-08-03