|
Xulosa
Yaqin kelajak:
IX-BOB. TIBBIY AXBOROTLARNI STATISTIK QAYTA
ISHLASH
§9.1. Axborotlarni statistik qayta ishlash metodlari.
Laboratoriya tekshiruv natijalarini statistik qayta ishlash
dasturlari.
§9.2. Tibbiyot masalalarini yechishda fikrlash natijalarini
aniq dalillar, asoslar va strukturasiga qarab analiz qilish va
algoritmlash.
Diplomga еgа bo‘lish – bu hali tom
ma’nodagi ziyoli emas. Ziyoli odam o‘z
tafakkur
saviyasi,
pok
yuragi,
ichki
madaniyati bilan mutlaqo bo‘lakcha inson
bo‘ladi.
Islom Karimov
§9.1. Axborotlarni statistik qayta ishlash metodlari.
Laboratoriya tekshiruv natijalarini statistik
qayta ishlash dasturlari
Eksperimental va klinik izlanishlarda kuzatiluvchi yoki
solishtiriluvchi tanlangan obyektlar orasidagi farqlarning general
parametrlarining solishtirish baхosini aniqlash zarurligi tez-tez
uchrab turadi. Bu vazifani хal qilishda aniq va konkret qiymatlar
ko‗rsatib berish, ya‘ni patologik jarayondagi xarakterli belgilarini
aniqlashga,
kasallikning
dinamik
rivojlanishini
kuzatish,
davolashning effektiv an‘analarini baholash va boshqalarga yo‗l
berishdir. Solishtirish guruhlarining qaysi biri yaxshiligini
o‗rtacha ulushlar orasidagi farq va boshqa tanlangan
ko‗rsatkichlar bo‗yicha aniqlanadi.
Tanlab olingan farqlar ularning xatoligi bilan birga
haqqoniyligi haqidagi savolga javob berish uchun u yoki bu
gipotezadan foydalangan holda хal qilishga to‗g‗ri keladi.
Tibbiyot va biologiya sohasida keng qo‗llaniladigan (N
0
) – deb
nomlanuvchi nol gipoteza mavjud. Bu gipotezada ko‗rsatilishicha
solishtiriluvchi guruhlar asosiy parametrlarining farqi nolga teng.
Shunday qilib, agar normal holatdagi taqsimlanuvchi obyektlar
yig‗indisidan M1 va m1 parametrli tanlangan obyekt ajratib
olinsa, obyektlar yig‗indisidagi boshqa tanlangan obyekt M2 va
m2 parametrli bo‗lsa, u holda nol gipoteza quyidagidan kelib
chiqadi: M1=M2 va m1=m2, ya‘ni M1-M2=0 i m1-m2=0.
Shuning uchun bu gipotezani nol gipoteza deb ataladi.
Qabul qilingan gipotezani tekshirish uchun tanish kattaliklar
va taqsimot funksiyalaridan foydalaniladi. Xaqqoniylik mezoni
(kriteriysi) deb nomlanuvchi bu kattaliklar har bir hodisa uchun
aniqlash imkonini beradi. Qabul qilingan gipoteza tanlab olingan
ko‗rsatkichlarni qoniqtiradimi. Ko‗rsatilgan kattaliklarning
taqsimot funksiyasi maxsus jadvallarda keltirilgan.
Biologiya va tibbiyotda 2 xil statistik mezonlari ishlatiladi:
parametrik – bu berilgan to‗plamning (yig‗indining) parametrlari
asosida yaratilgan (masalan, M va 2 ), 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, parametrik bo‗lmagan mezonlarni
tajribaga tatbiq etish zaruriyatini bekor qilish deganidir.
Belgilarni (faktorlarni) normal taqsimlanishida parametrik
mezonlar, parametrik bo‗lmagan mezonlarga qaraganda katta
qiymat (quvvat)ga 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.
Biologiyada va tibbiyotda parametrik mezonlardan t-Student
mezoni va
F-Fisher mezoni ishlatiladi. Birinchisi, o‗rtacha kattaliklarni
solishtirib baholash, ikkinchisi esa dispersiyani (lotinchadan
dispersio – sochilish) baholashda ishlatiladi.
t-Student mezoni (t-taqsimot)
Ko‗p holatlarda eksperimental va klinik izlanishlarda ikkita
ko‗rsatkichlarni o‗rtacha arifmetik kattaliklarini o‗zaro solishtirish
zarurligi tug‗iladi, masalan, eksperimental va kontrol guruhlar
natijalarini solishtirishda, har xil yashash joylaridagi aholini
sog‗liq ko‗rsatkichlarini solishtirish, yillar bo‗yicha solishtirish va
хakozo.
Ko‗rsatkichlar farqini (o‗rtacha kattaliklar) haqiqiyligini
baholovchi tatbiq etilgan metod topilgan farqlar realligini
(borligini) ko‗rsatib beradi, yoki, ular tasodifiy sabablar natijasi
bo‗lishi mumkin.
Uslub asosida t-Student mezonini haqiqiyligini aniqlash
yotadi. t parametrning taqsimot qonuni "Student» taхallusi bilan
yozib qoldirilgan eslatmalarda chop etilgandi va bu nomni saqlab
qolgan. ( buning muallifi ingliz studenti V. Gosset bo‗lib, u
keyinchalik mashхur matematik bo‗la olgan).
t – mezon kattaligi ko‗rsatkichlar farqining (o‗rtacha
kattaliklar) o‗zining farqlar xatoligiga nisbatan munosabati bilan
aniqlanadi. Agar haqiqattan o‗rnatilgan kattalik (tх ), t –
mezondan katta bo‗lsa, yoki ahamiyat darajasida qabul qilingan
bu kattalikning kritik ( standart – ts ) qiymatga teng bo‗lsa, Х
0
–
gipotezani inkor etadi va tх ts shart bajarilganda ozod darajalar
soni (erkinlik darajasi) k = n1+n2-2 formula bilan aniqlanadi.
Amaliyotda t – taqsimotni ishlatish uchun maxsus jadval
tuzilgan bo‗lib, unda har xil ahamiyat darajalar – uchun kritik
nuqtalar – ts (inglizchadan standart – me‘yor, namuna), va ozod
daraja sonlari (erkinlik darajasi) – k.
Haqiqiylik mezoni – t, tajriba ko‗rsatkichlari farqi, o‗zining
xatosidan bir necha marta kattaligini ko‗rsatadi. t ning har xil
qiymatlari uchun aniq, ishonchli o‗lcham mavjud bo‗lib, uning
yordamida tajriba ko‗rsatkichlarida real farqlar borligi haqida
gapira olishimiz mumkin.
Shuni e‘tiborga olish lozimki, yuqorida t-mezonni qo‗llash
natijasidan, solishtiriluvchi guruхlar dispersiyalari bir xilligini
ko‗ramiz. Agar unday bo‗lmasa, u holda t-mezonni quyidagi
formula bo‗yicha topamiz:
Ozod daraja sonlari esa quyidagi formula asosida aniqlanadi:
t – taqsimot va R – xatolikni baholash eхtimolligi orasidagi
munosabat:
t = 2dan 3gacha
P<0, 05
95%
t = 3dan 4gacha
P<0, 01
99%
t = 4 va yuqori
P<0, 001
99, 90%
Do'stlaringiz bilan baham: |
