АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

Алгоритм обчислення за допомогою Microsoft Excel

1. Внести дані в стовпчик Al:А20.

2. Провести сортування варіант за збільшенням. Для цього треба виділити стовпчик А1:А20 та натиснути на інструмент Сортировка по возрастанию на стандартній панелі інструмен­тів. Ряд набуде вигляду:

3. Для обчислення середньої величини встановити курсор у клітинку А21 та натиснути інструмент Вставка функции. У діалоговому вікні (ДВ) Мастер функций вибрати категорію Статистические, функцію СРЗНАЧ/Ок.

4. У діалоговому вікні Аргументы функции ввести діапа­зон А1:А20/Ок. У клітинці з'явиться значення 66.

5. Для обчислення стандартного відхилення встановити курсор у клітинку А22 та натиснути інструмент Вставка фун­кции. У діалоговому вікні (ДВ) Мастер функций вибрати кате­горію Статистические, функцію СТАНДОТКЛОН /Ок.

6. У діалоговому вікні Аргументы функции ввести діапа­зон А1:А20/Ок. У клітинці з'явиться значення 3,6128.

7. Для обчислення медіани встановити курсор у клітинку А23 та натиснути інструмент Вставка функции. У діалоговому вікні Мастер функций вибрати категорію Статистические, функцію МЕДИАНА/Ок.

8. У діалоговому вікні Аргументы функции ввести діапа­зон А1:А20/Ок. У клітинці з'явиться значення 65.

9. Для обчислення моди встановити курсор у клітинку А24 та натиснути інструмент Вставка функции. У діалоговому вік­ні Мастер функций вибрати категорію Статистические, функцію МОДА/Ок.

10.У діалоговому вікні Аргументы функции ввести діапазон А1:А20/Ок. У клітинці з'явиться значення 65.

Дані матимуть вигляд:

11. Для підрахунку частот (чисел, що вказують на частоту цієї варіанти у варіаційному ряду) використовуємо функцію СЧЕТЕСЛИ в категорії Статистические у діалоговому вікні Мастер функций. Встановити курсор у клітинку А25, викликати діалогове вікно Аргументы функции СЧЕТЕСЛИ та ввести в рядок діапазон аргументів А1:А20, а в рядок Критерий адресу клітинки змінної величини 58, тобто А1/Ок. У клітинці з'явиться число 2.

12. Аналогічно виконуємо обчислення для чисел 62, 65,68, 70.

13. Варіаційний ряд у таблиці матиме вигляд:

Графічний метод подання даних

Графічне зображення результатів дослідження дає змогу, по-перше, наочніше їх представити, по-друге, полегшує проведення аналізу. У медичній статистиці застосовують діаграми (кругові, кільцеві), гістограми (площинні, об'ємні) та графіки. Вони відтворюють процеси в динаміці, показують частки, відсотки, структуру даних.

За даними медичних оглядів студентів Донецького базового медичного коледжу (ДБМК) за останні 10 років було досліджено показники їх захворюваності (табл. 3).

При ознайомленні з табличними даними важко відразу дати якісну характеристику динаміки захворюваності студентів за 10 років. Інша справа, коли ці дані представлено наочно у вигляді графіка (мал. 4). Обробка таких даних можлива як за допомогою Microsoft Word, так і Microsoft Excel. Для побудови графіка виконаємо алгоритм роботи з пакетом Excel.

Таблиця 3. Динаміка захворюваності студентів ДБМК

(кількість уперше зареєстрованих випадків захворювань)

1. Ввести дані в таблицю.

2. Виділити таблицю: встановити ЛКМ у клітинку А1, на­тиснути і, не відпускаючи, провести по діагоналі в кінець ма­сиву, тобто в клітинку К7 (А1:К7).

3. Включити Мастер диаграмм на стандартній панелі інс­трументів.

4. У діалоговому вікні Мастер диаграмм (шаг 1 из 4): тип диаграмммы вказуємо тип График, серед яких знаходимо гра­фік, що відтворює процес у часі/Далее.

5. У діалоговому вікні Мастер диаграмм (шаг 2 из 4): ис­точник данных диаграммы вмикаємо перемикач на Ряды в строках/Далее.

6. У діалоговому вікні Мастер диаграмм (шаг 3 из 4): па­раметры диаграммы вмикаємо вкладку Заголовки і вводимо по-черзі в рядки Название диаграммы — Динаміка захворюва­ності студентів за 10 років, Ось X — Роки, Ось У — Кількість захворювань;

— вмикаємо вкладку Оси і ставимо прапорці біля віконця Ось X (категорий), Ось У (значений), перемикач на Автома­тическая,

— включаємо вкладку Линии сетки, ставимо прапорці біля віконця полів Ось X (категорий) і Ось У (значений) — ос­новні лінії;

— вмикаємо вкладку Легенда і натискаємо Внизу/Далее.

7. У діалоговому вікні Мастер диаграмм (шаг 4 из 4): размещение диаграммы відзначаємо в полі Поместить диаграм­му на листе: Отдельном/Готово.

Висновки. Виходячи з графічного представлення статис­тичних даних медичних оглядів та проаналізувавши захворю­ваність студентів за останні 10 років, було встановлено такі за­гальні особливості:

ü кількість уперше виявленої хронічної патології серед студентів цього навчального закладу має явну тенденцію до зростання і до 2006 року збільшилася в 2,2 рази порівняно з 1997 роком;

ü патологія травного тракту в загальній структурі захво­рюваності посідає перше місце.

Мал..4. Графік відтворення динаміки захворюваності студентів за 10 років

Задача на виявлення взаємозв'язку між вибірками

Чому залежність між змінними є важливою? Кінцева мета будь-якого дослідження або наукового аналізу полягає у вияв­ленні зв'язків (залежності) між змінними. Філософія науки вчить, що не існує іншого способу представлення знання, ок­рім як у термінах залежності між кількостями або якостями, вираженими певними змінними. Таким чином, розвиток на­уки полягає у виявленні нових зв'язків між змінними. Неза­лежно від типу змінних вони пов'язані (залежні) між собою, якщо спостережувані значення цих змінних розподілені на­лежним чином. Наприклад, зріст людини пов'язаний з масою її тіла, тому що зазвичай маса тіла високих індивідів більша, ніж осіб низьких на зріст. IQ (коефіцієнт інтелекту) пов'язаний з кількістю помилок у тесті, оскільки люди з високим значен­ням IQ припускаються меншої кількості помилок.

Усі явища в природі та суспільстві взаємопов'язані. Відомі два види зв'язку між явищами (ознаками): функціональний та кореляційний. Функціональний зв'язок означає сувору залежність явищ. Наприклад, зі збільшенням радіусу обов'язково збільшується довжина кола та площа круга. Цей зв'язок має місце в точних науках. Кореляційний зв'язок спостерігається між явищами у медичних та біологічних дослідженнях, наприклад, залежність маси тіла дитини від зросту, залежність захворюваності на черевний тиф від ступеня охоплення населення щепленням проти цього захворювання. Проте захворюваність на черевний тиф залежить не тільки від обсягу щеплень, а й від санітарного впорядкування, водопостачання, санітарної культури населення тощо.

1. Умова задачі №1. Є результати вимірювання частоти серцевих скорочень (ЧСС) та частоти дихання (ЧДР) у групи хворих із певною патологією. Для оцінки ступеня взаємозв'язку служить коефіцієнт кореляції Пірсона (r) (далі — просто кореляція).

2. Мета задачі: встановити наявність взаємозв'язку між цими параметрами.

3. Розробка плану статистичного методу дослідження: пацієнти досліджуваної групи належать до однієї і тієї самої сукупності, тобто до однієї групи хворих з відомою патологією. Дані складено двома вибірками.

4. Метод дослідження: спостереження.

5. Збір інформації та первинна обробка даних: зібраний статистичний матеріал оформляється в робочу таблицю пакету Excel, у якій і обробляються дані.

Алгоритм обчислення за допомогою Microsoft Excel

1. Внести дані в таблицю.

2. Встановити курсор у клітинку А9 та на панелі інструментів натиснути Вставка функции (fx). У діалоговому вікні Мастер функций вибрати категорію Статистические, у вікні Выберите функцию вибрати КОРРЕЛ/Ок. Відсунути діалого­ве вікно Аргументы функции /Коррел за допомогою мишки і в полі Массив 1 ввести діапазон даних (А2:А8); потім в полі Мас­сив 2 ввести діапазон даних (В2: В8)/Ок. У клітинці А9 з'явиться результат: 0,995493.

Інтерпретацією результатів для цієї задачі є порівняння от­риманого результату г з деякими емпіричними знаннями, що виявляють взаємозв'язок.

Аналізуємо отриманий результат: г > 0,95. Висновок: між двома вибірками однієї генеральної сукупності (з досліджува­ної патології) існує прямий лінійний взаємозв'язок високого ступеня. Тільки експериментально можна переконливо довес­ти причинний зв'язок між змінними. Результати кореляційно­го дослідження можуть бути інтерпретовані, але самі по собі не здатні довести причинність.

Дата добавления: 2015-09-27 | Просмотры: 714 | Нарушение авторских прав