Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Статистика в клеточной биологии и в клинических исследованиях

Содержание

Упорядоченный посев и пуассонер – высокоточная техника количественной микробиологииМЕДИЦИНА. XXI ВЕК№ 2 (11) 2008, c. 92-97
Лекция 3: Статистика в клеточной биологии и в клинических исследованияхТишков Артем ВалерьевичНикита Упорядоченный посев и пуассонер – высокоточная техника количественной микробиологииМЕДИЦИНА. XXI ВЕК№ 2 (11) 2008, c. 92-97 Распределение ПуассонаРаспределение числа событий, происходящих в фиксированном временнóм или пространственном интервале (объеме), Распределение ПуассонаP(k) = e-λλk/k!e = 2,71828 – основание натурального логарифмаk! = 1·2·…(k-1)·k Пуассонер, упорядоченный посевН. Н. Хромов-Борисов, Jenifer Saffi , Joao A. P. Henriques Сравнение упорядоченного посева с обычным методом Воспроизводимость Распределения числа колоний дрожжей на десяти чашках Петри, порожденные пуассонером, и их Пуассоновость Среднеквадратичное отклонение (стандартная ошибка среднего)Поскольку математическое ожидание (среднее значение) и дисперсия распределения Элементы планирования экспериментов Счетная камера Горяева (гемацитометер) Клетки в камере Горяева Как подсчитывать клетки в камере ГоряеваN ± √NСколько клеток надо подсчитать, чтобы Так сколько же клеток надо подсчитать, чтобы относительная ошибка составила 1%?Ответ: ~ Молитва и сепсис Leonard Leibovici, Университет Тель-Авива, ИзраильОсновные научные интересы: Бактериальные инфекции и антибиотикотерапия;Компьютеризация медицинских исследований;Медицинская этика;Доказательная медицина. Leonard Leibovici Effects of remote, retroactive intercessory prayer on outcomes in patients Основные характеристики двух групп пациентов РезультатыСвязь между молитвой и смертностью от сепсиса статистически незначима (Pval = 0,19 Основные меры эффекта в таблицах 2х2Разность долей (рисков) – RD (Risk Difference)Отношение Таблица 2×2 Принципы построения бейзовских статистических оценок Бейзовский Доверительный (правдоподобный) Интервал (ДИ) Использованные программыМоделирование подбрасывания монет:http://www.random.org/coins/иhttp://www.random.org/coins/Построение графиков бета-распределения:http://keisan.casio.com/has10/SpecExec.cgiВычисление бейзовских доверительных интервалов для долей:Программа LePAC version 2.0.38http://www.univ-rouen.fr/LMRS/Persopage/Lecoutre/PAC.htmиhttp://www.causascientia.org/math_stat/ProportionCI.html Порождение распределения для доли выпадения орлов φ(H) Нет информацииBeta(a* = 1, b* = 1) Точечные и интервальные статистические оценки доли выпадения орлов φ(H)3 H : 7 Точечные и интервальные статистические оценки доли выпадения орлов φ(H)47 H : 53 Точечные и интервальные статистические оценки доли выпадения орлов φ(H)5111 H : 4889 Оценка доли скончавшихся в контрольной группе, φ1 в программе LePAC  http://www.univ-rouen.fr/LMRS/Persopage/Lecoutre/PAC.htm Плотность распределения и 99,9%-й ДИ для оцениваемой доли скончавшихся в контрольной группе, φ1φ1 = 0,270,300,34 Оценка доли скончавшихся в группе подвергнутых воздействию молитвы φ2 в программе LePAC Плотность распределения и 99,9%-й ДИ для доли скончавшихся в группе подвергнутых воздействию Плотности распределения для долей скончавшихся от сепсиса в группах пациентов, подвернутых (φ1) Оценка неизвестной разности долей  RDunkn = δ = φ1 - φ2 в программе LePAC Плотность распределения и 95%-й ДИ для оцениваемой разности долей RDunkn = δ Плотность распределения для оцениваемой разности долей δ = φ1 - φ2 = 95%, 99% и 99,9% ДИ для оцениваемой разности долей RDunkn = δ Что такое отношение рисков, RR = τ ?Это есть отношение двух условных Оценка неизвестного отношения долей (рисков) RRunkn = τ = φ1 / φ2 в программе LePAC Плотность распределения и 95%-й ДИ для оцениваемого отношения долей (рисков) RRunkn = 95%, 99% и 99,9% ДИ для оцениваемого отношения долей RRunkn = τ Что такое «отношение шансов», OR?Это «трехэтажное» отношение:1. Вероятность есть отношение количества исходов Оценка неизвестного отношения оддов (шансов за/против)  ORunkn = ω = [φ1 Плотность распределения и 95%-й ДИ для оцениваемого отношения оддов (шансов за/против), 95%, 99% и 99,9% ДИ для оцениваемого отношения оддов (шансов за/против) OR РезультатыСмертность в опытной группе была примерно на 2% ниже, чем в контрольной, Что такое NNT –  количество подлежащих воздействию?NNT – Number Needed to Прочувствуйте разницуУтверждение: «необходимо подвергнуть данному воздействию 50 пациентов, чтобы предотвратить один неблагоприятный Относительные меры эффекта OR, RR, часто приводят к впечатляющим цифрам, даже когда Программа Visual Rx http://www.nntonline.net/visualrx/ Верхняя граница ДИ для NNT - неопределенная Вербальные шкалы Надежность доверительных интервалов (ДИ) Возможные словесные интерпретации для градаций Se и Sp Возможные словесные интерпретации для градаций PPV и NPV Принятые словесные интерпретации для градаций LR[+] и LR[-] Словесные интерпретации для градаций AUC Традиционная интерпретация  значений Pval и шкала Michelin Калибровка Р-значений Для наглядности значения в таблице округлены до первой значащей цифры. Интерпретация убедительности  Бейзовых факторов, BF10 и BF01 Интерпретация стандартизированного размера эффекта по Коуэну dC   http://www.sportsci.org/resource/stats/ Словесная интерпретация для градаций модуля разности долей |RD| и для числа субъектов, подлежащих воздействию NNT Словесная интерпретация  (вербальная шкала) градаций для отношения долей RR Словесная интерпретация  (вербальная шкала) градаций для отношения шансов OR Спасибо за внимание! Слайды доступны для всехНикита Николаевич Хромов-БорисовКафедра физики, математики и
Слайды презентации

Слайд 2 Упорядоченный посев и пуассонер – высокоточная техника количественной микробиологии
МЕДИЦИНА.

Упорядоченный посев и пуассонер – высокоточная техника количественной микробиологииМЕДИЦИНА. XXI ВЕК№ 2 (11) 2008, c. 92-97

XXI ВЕК
№ 2 (11) 2008, c. 92-97


Слайд 3 Распределение Пуассона
Распределение числа событий, происходящих в фиксированном временнóм

Распределение ПуассонаРаспределение числа событий, происходящих в фиксированном временнóм или пространственном интервале

или пространственном интервале (объеме),
при условии,
что эти события

независимы и что
вероятность совпадения (попадания в одну точку пространства) или одновременного наступления двух и более событий пренебрежимо мала.

Симеон Дени Пуассон (Siméon Denis Poisson, 21.06.1781—25.04.1840)


Слайд 4 Распределение Пуассона
P(k) = e-λλk/k!
e = 2,71828 – основание

Распределение ПуассонаP(k) = e-λλk/k!e = 2,71828 – основание натурального логарифмаk! =

натурального логарифма
k! = 1·2·…(k-1)·k – факториал
Характеристическое свойство раcпределения Пуассона

– его математическое ожидание (среднее значение) и дисперсия равны друг другу:
Ek* = Dk* = λ,
т.е. это распределение имеет всего лишь один параметр λ.




Слайд 5 Пуассонер, упорядоченный посев
Н. Н. Хромов-Борисов, Jenifer Saffi ,

Пуассонер, упорядоченный посевН. Н. Хромов-Борисов, Jenifer Saffi , Joao A. P.

Joao A. P. Henriques Упорядоченный посев и пуассонер – высокоточная техника

количественной микробиологии

Слайд 6 Сравнение упорядоченного посева с обычным методом

Сравнение упорядоченного посева с обычным методом

Слайд 7 Воспроизводимость

Воспроизводимость

Слайд 8 Распределения числа колоний дрожжей на десяти чашках Петри,

Распределения числа колоний дрожжей на десяти чашках Петри, порожденные пуассонером, и

порожденные пуассонером, и их сравнение с распределением числа колоний,

полученных традиционным методом посева.

Слайд 9 Пуассоновость

Пуассоновость

Слайд 10 Среднеквадратичное отклонение (стандартная ошибка среднего)
Поскольку математическое ожидание (среднее значение)

Среднеквадратичное отклонение (стандартная ошибка среднего)Поскольку математическое ожидание (среднее значение) и дисперсия

и дисперсия распределения Пуассона равны друг другу:
Ek* = Dk*

= λ,
то его среднеквадратичное отклонение есть:
SE = √Dk* = √λ



Слайд 11 Элементы планирования экспериментов

Элементы планирования экспериментов

Слайд 12 Счетная камера Горяева (гемацитометер)

Счетная камера Горяева (гемацитометер)

Слайд 13 Клетки в камере Горяева

Клетки в камере Горяева

Слайд 14 Как подсчитывать клетки в камере Горяева
N ± √N
Сколько

Как подсчитывать клетки в камере ГоряеваN ± √NСколько клеток надо подсчитать,

клеток надо подсчитать, чтобы относительная ошибка составила 5%?
Ответ: ~

400
Решение:
SE = √400 = 20
20 : 400 = 0,05



Слайд 15
Так сколько же клеток надо подсчитать, чтобы относительная

Так сколько же клеток надо подсчитать, чтобы относительная ошибка составила 1%?Ответ:

ошибка составила 1%?
Ответ: ~ 10 000
Решение:
SE = √10 000

= 100
100 : 10 000 = 0,01

Слайд 16 Молитва и сепсис

Молитва и сепсис

Слайд 17 Leonard Leibovici, Университет Тель-Авива, Израиль


Основные научные интересы:

Бактериальные

Leonard Leibovici, Университет Тель-Авива, ИзраильОсновные научные интересы: Бактериальные инфекции и антибиотикотерапия;Компьютеризация медицинских исследований;Медицинская этика;Доказательная медицина.

инфекции и антибиотикотерапия;

Компьютеризация медицинских исследований;

Медицинская этика;

Доказательная медицина.


Слайд 18 Leonard Leibovici Effects of remote, retroactive intercessory prayer

Leonard Leibovici Effects of remote, retroactive intercessory prayer on outcomes in

on outcomes in patients with bloodstream infection: randomised controlled trial

// BMJ, 2001. – Vol. 323. – P. 1450-1451.

Методы
Выборку из 3393 пациентов с заражением крови (с сепсисом) рандомизированно, т.е. случайным образом разбили на две группы – контрольную (1702 пациента) и опытную (1691 пациент).

Перечень имен пациентов во второй группе был передан человеку, который произносил краткую молитву за улучшение здоровья и полное выздоровление всей этой группы целиком.

Пациенты, за которых молились, об этом не знали.


Слайд 19 Основные характеристики двух групп пациентов

Основные характеристики двух групп пациентов

Слайд 20 Результаты
Связь между молитвой и смертностью от сепсиса статистически

РезультатыСвязь между молитвой и смертностью от сепсиса статистически незначима (Pval =

незначима (Pval = 0,19 > 0,05). Полученное значение бейзова

фактора (BF01 = 12,7) показывает, что примерно в 13 раз более правдоподобно получить такие данные, когда эта связь действительно отсутствует, чем когда она есть. Молитва, скорее всего, не влияет на смертность при сепсисе.

Слайд 21 Основные меры эффекта в таблицах 2х2
Разность долей (рисков)

Основные меры эффекта в таблицах 2х2Разность долей (рисков) – RD (Risk

– RD (Risk Difference)

Отношение рисков (долей) – RR (Risk

Ratio)

Отношение оддов (шансов за/против) – OR (Odds Ratio)

Число подлежащих воздействию – NNT (Number Needed to Treat)

Слайд 22 Таблица 2×2

Таблица 2×2

Слайд 23 Принципы построения бейзовских статистических оценок

Принципы построения бейзовских статистических оценок

Слайд 24 Бейзовский Доверительный (правдоподобный) Интервал (ДИ)









Бейзовский Доверительный (правдоподобный) Интервал (ДИ)

Слайд 25 Использованные программы
Моделирование подбрасывания монет:
http://www.random.org/coins/
и
http://www.random.org/coins/
Построение графиков бета-распределения:
http://keisan.casio.com/has10/SpecExec.cgi
Вычисление бейзовских доверительных

Использованные программыМоделирование подбрасывания монет:http://www.random.org/coins/иhttp://www.random.org/coins/Построение графиков бета-распределения:http://keisan.casio.com/has10/SpecExec.cgiВычисление бейзовских доверительных интервалов для долей:Программа LePAC version 2.0.38http://www.univ-rouen.fr/LMRS/Persopage/Lecoutre/PAC.htmиhttp://www.causascientia.org/math_stat/ProportionCI.html

интервалов для долей:
Программа LePAC version 2.0.38
http://www.univ-rouen.fr/LMRS/Persopage/Lecoutre/PAC.htm
и
http://www.causascientia.org/math_stat/ProportionCI.html


Слайд 26
Порождение распределения для доли выпадения орлов φ(H)

Порождение распределения для доли выпадения орлов φ(H) Нет информацииBeta(a* = 1, b* = 1)


Нет информации
Beta(a* = 1, b* = 1)


Слайд 27 Точечные и интервальные статистические оценки доли выпадения орлов

Точечные и интервальные статистические оценки доли выпадения орлов φ(H)3 H :

φ(H)
3 H : 7 T; n = 10 Beta(a*

= 4, b* = 8)


Плотность бета распределения
Beta(a = 4, b = 8)


Слайд 28 Точечные и интервальные статистические оценки доли выпадения орлов

Точечные и интервальные статистические оценки доли выпадения орлов φ(H)47 H :

φ(H)
47 H : 53 T; n = 100; Beta(a*

= 48, b* = 54)

527 H : 473 T; n=1000; Beta(a* = 528, b* = 474)


Слайд 29 Точечные и интервальные статистические оценки доли выпадения орлов

Точечные и интервальные статистические оценки доли выпадения орлов φ(H)5111 H :

φ(H)
5111 H : 4889 T; n = 10 000;
Beta(a*

= 5112, b* = 4890)

Более тонкий масштаб


Слайд 30 Оценка доли скончавшихся в контрольной группе, φ1 в

Оценка доли скончавшихся в контрольной группе, φ1 в программе LePAC http://www.univ-rouen.fr/LMRS/Persopage/Lecoutre/PAC.htm

программе LePAC http://www.univ-rouen.fr/LMRS/Persopage/Lecoutre/PAC.htm


Слайд 31 Плотность распределения и 99,9%-й ДИ для оцениваемой доли

Плотность распределения и 99,9%-й ДИ для оцениваемой доли скончавшихся в контрольной группе, φ1φ1 = 0,270,300,34

скончавшихся в контрольной группе, φ1
φ1 = 0,270,300,34


Слайд 32 Оценка доли скончавшихся в группе подвергнутых воздействию молитвы

Оценка доли скончавшихся в группе подвергнутых воздействию молитвы φ2 в программе LePAC

φ2 в программе LePAC


Слайд 33 Плотность распределения и 99,9%-й ДИ для доли скончавшихся

Плотность распределения и 99,9%-й ДИ для доли скончавшихся в группе подвергнутых

в группе подвергнутых воздействию молитвы, φ2
φ2 = 0,250,280,32


Слайд 34 Плотности распределения для долей скончавшихся от сепсиса в

Плотности распределения для долей скончавшихся от сепсиса в группах пациентов, подвернутых

группах пациентов, подвернутых (φ1) и не подвергнутых молитве (φ2)


Слайд 35 Оценка неизвестной разности долей RDunkn = δ =

Оценка неизвестной разности долей RDunkn = δ = φ1 - φ2 в программе LePAC

φ1 - φ2 в программе LePAC


Слайд 36 Плотность распределения и 95%-й ДИ для оцениваемой разности

Плотность распределения и 95%-й ДИ для оцениваемой разности долей RDunkn =

долей RDunkn = δ = φ1 - φ2
RD =

-0,0090,0210,052

Слайд 37 Плотность распределения для оцениваемой разности долей δ =

Плотность распределения для оцениваемой разности долей δ = φ1 - φ2

φ1 - φ2 = RD в допустимых границах от

-1 до +1

Слайд 38 95%, 99% и 99,9% ДИ для оцениваемой разности

95%, 99% и 99,9% ДИ для оцениваемой разности долей RDunkn =

долей RDunkn = δ = φ1 - φ2
Когда

доли равны (φ1 = φ2) , то их разность равна нулю: RD = δ = φ1 - φ2 = 0.
Все три полученных ДИ для оцениваемой разности долей RDunkn содержат значение RD = 0.
Это дает нам основание утверждать, что, скорее всего, оцениваемое этими интервалами неизвестное нам значение RDunkn статистически не отличается от нуля и, соответственно, первая и вторая доли статистически одинаковы.
Основной вывод: Молитва, скорее всего, не влияет на смертность при сепсисе.

Слайд 39 Что такое отношение рисков, RR = τ ?
Это

Что такое отношение рисков, RR = τ ?Это есть отношение двух

есть отношение двух условных вероятностей (долей), например, доли скончавшихся

в контрольной группе φ1 к доле скончавшихся в опытной группе φ2:

RR = φ1 / φ2

Слайд 40 Оценка неизвестного отношения долей (рисков) RRunkn = τ

Оценка неизвестного отношения долей (рисков) RRunkn = τ = φ1 / φ2 в программе LePAC

= φ1 / φ2 в программе LePAC


Слайд 41 Плотность распределения и 95%-й ДИ для оцениваемого отношения

Плотность распределения и 95%-й ДИ для оцениваемого отношения долей (рисков) RRunkn

долей (рисков) RRunkn = τ = φ1 / φ2
RR

= 0,971,081,19

Слайд 42 95%, 99% и 99,9% ДИ для оцениваемого отношения

95%, 99% и 99,9% ДИ для оцениваемого отношения долей RRunkn =

долей RRunkn = τ = φ1 / φ2
Когда доли

равны (φ1 = φ2), то их отношение равно единице:
RR = τ = φ1 / φ2 = 1.
Все три полученных ДИ для оцениваемого отношения долей RRunkn содержат значение RR = 1.
Это дает нам основание утверждать, что, скорее всего, оцениваемое этими интервалами неизвестное нам значение RRunkn статистически не отличается от 1, соответственно, первая и вторая доли статистически одинаковы.
Основной вывод: Молитва, скорее всего, не влияет на смертность при сепсисе.

Слайд 43 Что такое «отношение шансов», OR?
Это «трехэтажное» отношение:
1. Вероятность

Что такое «отношение шансов», OR?Это «трехэтажное» отношение:1. Вероятность есть отношение количества

есть отношение количества исходов k, благоприятствующих данному событию (A)

к общему количеству исходов N:
P(A) = k / N
2. Шансы (Odds) суть ставки за и против, т. е. отношение вероятности данного события P(A) к вероятности противоположного события P(nonA) = 1 – P(A):
Odds = P(A) : [1 - P(A)] = k / (N – k)
3. Отношение шансов (OR – Odds Ratio) есть отношение шансов за и против события A к шансам за и против события B:
OR = {P(A) / [1 - P(A)]} : {P(B) / [1 - P(B)]}


Слайд 44 Оценка неизвестного отношения оддов (шансов за/против) ORunkn =

Оценка неизвестного отношения оддов (шансов за/против) ORunkn = ω = [φ1

ω = [φ1 / (1 - φ1)] : [φ2

/ (1 - φ2)] в программе LePAC

Слайд 45 Плотность распределения и 95%-й ДИ для оцениваемого отношения

Плотность распределения и 95%-й ДИ для оцениваемого отношения оддов (шансов за/против),

оддов (шансов за/против), ORunkn = ω = [φ1 /

(1 - φ1)] : [φ2 / (1 - φ2)]

OR = 0,961,111,28


Слайд 46 95%, 99% и 99,9% ДИ для оцениваемого отношения

95%, 99% и 99,9% ДИ для оцениваемого отношения оддов (шансов за/против)

оддов (шансов за/против) OR = ω = [φ1 /

(1 - φ1)] : [φ2 / (1 - φ2)]

Когда доли равны, то отношение оддов равно единице: OR = ω = [φ1 / (1 - φ1)] : [φ2 / (1 - φ2)] = 1.
Все три полученных ДИ для оцениваемого отношения оддов ORunkn содержат значение OR = 1.
Это дает нам основание утверждать, что, скорее всего, оцениваемое этими интервалами неизвестное нам значение ORunkn статистически не отличается от 1, соответственно, первая и вторая доли статистически одинаковы.
Основной вывод: Молитва, скорее всего, не влияет на смертность при сепсисе.


Слайд 47 Результаты
Смертность в опытной группе была примерно на 2%

РезультатыСмертность в опытной группе была примерно на 2% ниже, чем в

ниже, чем в контрольной, однако наблюдаемое различие между долями

φ1 и φ2 является статистически незначимым, т.е. оказывается кажущимся.
φ1 = 0,270,300,34
φ2 = 0,250,280,32

RD = δ = φ1 – φ2 = -0,0300,0210,072 содержит значение 0.

RR = τ = φ1 / φ2 = 0,901,071,28
OR = ω = [φ1(1- φ1)] / [φ2(1-φ2)] = 0,861,111,42 – оба содержат значение 1.


Слайд 48 Что такое NNT – количество подлежащих воздействию?
NNT –

Что такое NNT – количество подлежащих воздействию?NNT – Number Needed to

Number Needed to Treat
Среднее количество пациентов, которых надо подвергнуть

(данному) воздействию, дабы предотвратить один неблагоприятный исход
(или получить один дополнительный благоприятный исход)
по сравнению с контрольной группой (без данного воздействия).

Слайд 49 Прочувствуйте разницу
Утверждение:
«необходимо подвергнуть данному воздействию 50 пациентов,

Прочувствуйте разницуУтверждение: «необходимо подвергнуть данному воздействию 50 пациентов, чтобы предотвратить один

чтобы предотвратить один неблагоприятный исход»
информативнее и понятнее, нежели:
«данное воздействие

снижает риск неблагоприятного исхода на 0,02»

Слайд 50
Относительные меры эффекта OR, RR, часто приводят к

Относительные меры эффекта OR, RR, часто приводят к впечатляющим цифрам, даже

впечатляющим цифрам, даже когда абсолютные эффекты воздействия (RD) оказываются

малыми
Примеры:
1. φ1 = 0,6; φ2 = 0,1; RR = 6; OR = 13,5;
RD = 0,5; NNT = 2
2. φ1 = 0,06; φ2 = 0,01; RR = 6; OR = 110,06; но
RD = 0,05 и NNT = 20

Слайд 51 Программа Visual Rx http://www.nntonline.net/visualrx/

Программа Visual Rx http://www.nntonline.net/visualrx/

Слайд 52 Верхняя граница ДИ для NNT - неопределенная

Верхняя граница ДИ для NNT - неопределенная

Слайд 53 Вербальные шкалы

Вербальные шкалы

Слайд 54 Надежность доверительных интервалов (ДИ)

Надежность доверительных интервалов (ДИ)

Слайд 55 Возможные словесные интерпретации для градаций Se и Sp

Возможные словесные интерпретации для градаций Se и Sp

Слайд 56 Возможные словесные интерпретации для градаций PPV и NPV

Возможные словесные интерпретации для градаций PPV и NPV

Слайд 57 Принятые словесные интерпретации для градаций LR[+] и LR[-]

Принятые словесные интерпретации для градаций LR[+] и LR[-]

Слайд 58 Словесные интерпретации для градаций AUC

Словесные интерпретации для градаций AUC

Слайд 59 Традиционная интерпретация значений Pval и шкала Michelin

Традиционная интерпретация значений Pval и шкала Michelin

Слайд 60 Калибровка Р-значений
Для наглядности значения в таблице округлены

Калибровка Р-значений Для наглядности значения в таблице округлены до первой значащей

до первой значащей цифры. Более точно значения для P(H0)

(сверху вниз) равны 29%, 11% и 1,8%.
Posavac E.J. Using p values to estimate the probability of statistically significant replication // Understanding Statistics, 2002. – Vol. 1. – No. 2. – P. 101-112.

Слайд 61 Интерпретация убедительности Бейзовых факторов, BF10 и BF01

Интерпретация убедительности Бейзовых факторов, BF10 и BF01

Слайд 62 Интерпретация стандартизированного размера эффекта по Коуэну dC

Интерпретация стандартизированного размера эффекта по Коуэну dC  http://www.sportsci.org/resource/stats/

http://www.sportsci.org/resource/stats/


Слайд 63 Словесная интерпретация для градаций модуля разности долей |RD|

Словесная интерпретация для градаций модуля разности долей |RD| и для числа субъектов, подлежащих воздействию NNT

и для числа субъектов, подлежащих воздействию NNT


Слайд 64 Словесная интерпретация (вербальная шкала) градаций для отношения долей

Словесная интерпретация (вербальная шкала) градаций для отношения долей RR

Слайд 65 Словесная интерпретация (вербальная шкала) градаций для отношения шансов

Словесная интерпретация (вербальная шкала) градаций для отношения шансов OR

  • Имя файла: statistika-v-kletochnoy-biologii-i-v-klinicheskih-issledovaniyah.pptx
  • Количество просмотров: 90
  • Количество скачиваний: 0