Tibbiyotda axborot texnologiyalari

M
2
va 
m
2
 
parametrli bo‗lsa, u holda nol gipoteza quyidagidan kelib chiqadi:
 
M
1
=
M
2
va 
m
1
=
m
2
, 
ya‘ni
 
M
1
– 
M
2
=0
va 
m
1
-
m
2
=0. 
Shuning 
uchun bu gipotezani 
nol gipoteza
deb ataladi. 
Qabul qilingan gipotezani tekshirish uchun tanish kattaliklar 
va taqsimot funksiyalaridan foydalaniladi. 
Haqqoniylik mezoni
(kriteriysi) deb nomlanuvchi bu kattaliklar har bir hodisada 
aniqlashga imkon beradi. Qabul qilingan gipotezani tanlab 
olingan ko‗rsatkichlari qoniqtiradimi. Ko‗rsatilgan kattaliklarning 
taqsimot funksiyasi maxsus jadvallarda keltirilgan.
Qabul qilingan gipotezani baholashdagi ruxsat etilgan 
ahamiyat darajasi yoki xatoliklar ehtimolligi farq qilishi mumkin. 
Odatda, statistik gipotezalarni tekshirishda uchta ahamiyat 
darajasi qabul qilinadi: 5% – li ( 
xatolikni baholash ehtimolligi 
P
 = 0, 05
), 1% – li (
P=0, 01
) va 0, 1% – li (
P=0, 001
). Tibbiyot 
va biologik tekshirishlarda ko‗p hollarda 5% – li ahamiyat 
darajasi yetarli hisoblanadi. Agar 
P>0, 05
(5%) bo‗lsa, u holda 
nol gipotezani inkor qila olmaydi. Agar 
P<0, 05 
bo‗lsa, u holda, 
qabul qilingan gipotezani rad etish kerak.
Biologiya va tibbiyotda 2 xil statistik mezonlari ishlatiladi: 
parametrik – bu berilgan to‗plamning (yig‗indining) parametrlari 
asosida yaratilgan (masalan, 
M
va 
m
), parametrlarni ifodalovchi 
funksiyalar va parametrik bo‗lmagan, ya‘ni berilgan to‗plamning 
variantidan va ularning chastotalari bilan to‗g‗ridan to‗g‗ri bog‗liq 
funksiyalar 
bilan 
ifodalanuvchi. 
Birinchi, 
to‗plamning 
parametrlari haqidagi gipotezani normal qonuniyat bo‗yicha 
taqsimlanganini tekshirish, ikkinchi, solishtiriluvchi namuna 
olingan to‗plamning taqsimot shakliga bog‗liq bo‗lmagan ishchi 
gipotezalarni tekshirish uchun xizmat qiladi. Parametrik 
mezonlarni tajribaga tatbiq etish, o‗rtacha kattaligi va variatsiya 
ko‗rsatkichlarini tanlab olingan xarakteristikalarni hisoblash 
zarurligi bilan bog‗liq bo‗lib, u holda parametrik bo‗lmagan 

---

mezonlarni tajribaga tatbiq etish zaruriyatini bekor qilish 
deganidir.
Belgilarni (faktorlarni) normal taqsimlanishida parametrik 
mezonlar, parametrik bo‗lmagan mezonlarga qaraganda katta 
qiymat (quvvatga) ega bo‗ladi. Parametrik mezonlar nol 
gipotezani xatosiz rad etish xususiyatiga ega, agar u haqiqatan 
noto‗g‗ri bo‗lsa. Shuning uchun ko‗p vaziyatlarda solishtiriluvchi 
namunalar normal taqsimlagan to‗plamdan olinib, parametrik 
mezonlar bilan ish yuritiladi. 
Belgilar 
(faktorlar) 
taqsimlanishi 
normal 
turdagi 
taqsimlanishdan juda katta farq qilsa, u holda parametrik 
bo‗lmagan mezonlardan foydalanish mumkin va parametrik 
bo‗lmagan mezon bu hollarda ko‗proq kuchliroq bo‗ladi. Agar 
variatsion belgilar (faktorlar) sonlar bilan ifodalanmagan bo‗lib, 
shartli belgilar bilan ifodalangan bo‗lsa, bu hollarda parametrik 
bo‗lmagan mezonning ishlatilishning birdan bir yo‗lidir.