обзоры литературы для медицинских научных проектов
работа по всей России и СНГ, всегда в срок
info@lit-review.ru
+7 (495) 646-49-75
Заказ обратного звонка
Специальные предложения по обзорам литературы и статистической обработке
(для статей, кандидатских, докторских, магистерских и PhD диссертаций) для медицинских специалистов из СНГ и ближнего зарубежья!

Суть статистического вывода при тестировании исследовательских гипотез

Статистический вывод (statistical inference) представляет собой процесс получения логических вывовод о статистической совокупности на основании случайно извлеченных выборок. Логика статистического вывода не зависит от конкретной проблемы и используемых статистических методов. На основании выборки исследователь тестирует те или иные гипотезы, часто:

  • о различии статистических совокупностей,
  • наличии закономерностей,
  • отсутствии случайностей.

Проверка этиз статистических гипотез может быть уложена в следующую последовательность этапов статистического вывода:

  1. Формируется нулевая и альтернативную гипотезы.
    Например, нулевая гипотеза (Ho): параметр совокупности равен какому-то определённому значению, альтернативная теория (Ha): не равен. Обычно исследовательская теория является альтернативной к уже существующей парадигме. Чаще всего мы хотим указать на имеющую место новую закономерность (альтернативная гипотеза) и соотнести ее с консервативной нулевой гипотезой (которая часто говорит о случайной природе находок и об отсутствии закономерностей в реальности).
  2. Формируется случайная выборка элементов совокупности и определяются параметры выборки.
  3. Преобразуется параметр выборки в статистический критерий.
  4. Находим p-значение для полученного статистического критерия.
  5. Сравниваем с критическим значением статистического критерия.
  6. Делаем выводы о сохранении нулевой гипотезы или о подтверждении альтернативной.

Нулевая гипотеза сохраняется или отвергается исходя из того, насколько вероятным оказывается наблюдаемый результат. Для оценки выборочных статистик в отношении изменчивости используются статистически статистических критериев для которых имеются рассчитанные распределения и по которым эти самые вероятности можно посчитать (z-, хи-квадрат-, t-, и прочие виды распределений).

Если пазличие между исследуемыми группами (выборками) заметно выражено относительно величины изменчивости данных, исследователь отвергает нулевую гипотезу и делает вывод, что случайное появление такого результата маловероятно: полученный результат статистически значим. В медицине традиционно принято отвергать нулевую гипотезу на уровне близкому к краю распределения (случайной величины), которая моглы бы проявиться случайно с вероятностью менее 5% (p<0,05).

Поскольку статистический вывод основывается на оценках вероятности, возможны два основных вида ошибочных решений: Ошибка первого (I) рода (alpha, уровень достоверности, отвергается истинная нулевая гипотеза), и ошибки II рода (при которой сохраняется ложная нулевая гипотеза. Первые имеют следствием ошибочное подтверждение гипотезы исследования (ложноположительные результаты), а последние — неспособность распознать статистически значимый результат (ложно отрицательные результаты).


Если Вам понравилась статья и оказалась полезной, Вы можете поделиться ею с коллегами и друзьями в социальных сетях:

Электронный журнал Литобзора

Статьи по биостатистике, клинической эпидемиологии,
организации и проведению исследований.

Будьте в курсе -- подписывайтесь!


2016 © (с) НМА Литобзор -- информационное агентство доказательной медицины №1: обзор литературы, райтерские услуги, статистическая обработка данных для исследовательских и маркетинговых проектов в области медицины и фармацевтики