логових, а якові - Незалежності. Прото в регресійніх координатах результати вимірювань мают розташовуватіся уздовж прямого Y = X.
2. Статистичний аналіз результатів клінічніх ДОСЛІДЖЕНЬ
Статистичний аналіз даніх, отриманий во время клінічніх ДОСЛІДЖЕНЬ, необхідній, оскількі відомо, что Індивідуальна Реакція пацієнтів (Або здорових добровольців) может варіюваті в Достатньо широких межах. Разом з природнім варіюванням на велічіні ознакой позначаються и помилки вимірювань, и похібкі в проведенні ДОСЛІДЖЕНЬ. Через це параметри, Які кількісно оцінюють ефект, что вівчається, є випадкове величинами и мают буті опісані відповіднімі Статистичнй характеристиками. Мовою математики окремі чіслові Значення варіюючого параметра Прийнято назіваті варіантамі. Всі показатели ЕФЕКТ, что вівчаються, варіюються, альо НЕ ВСІ смороду піддаються безпосередно вімірюванню. Так вінікає Розподіл на кількісні показатели (Які допускаються безпосереднє вімірювання Величини ЕФЕКТ) i Якісні (Непіддатліві безпосередно вімірюванню, Наприклад, характеристики пацієнта: діагноз, стати, вроджені аномалії ТОЩО). Якісні дані, Які могут буті віднесені Тільки до двох протилежних Категорій В«так - ніВ», назіваються діхотомічнімі (dichotomous data), з їх помощью враховують показатели ЕФЕКТ в альтернатівній ФОРМІ (Наприклад, визначення кількості або Частини пацієнтів з числа випробовувань, у якіх спостерігався Певний ефект). Якісні змінні могут мати число градацій больше двох, їх зазвічай назівають багатозначнімі якіснімі зміннімі. Кількісні дані могут буті безперервнімі и дискретності. Безперервні дані могут прійматі будь-яке значення на безперервній шкалі, Наприклад, маса тіла, температура, рівень глюкози в КРОВІ ТОЩО. Діскретні дані могут прійматі позбав певні Значення з діапазону вімірювання, зазвічай цілі, Наприклад число рецідівів За період, кількість перенесених операцій и т.ін. Віділяють ще один вид даніх - порядкові дані. Можна Сказати, что смороду займають проміжне положення между кількіснімі и якіснімі типами даніх. Їх можна упорядковуваті як кількісні дані, альо над ними не можна Проводити аріфметічні Дії, як и над якіснімі Даними. Прикладом таких даніх может служити будь-який запітувач, что пріпускає, Наприклад, оцінку стану пацієнта в термінах В«дуже добреВ», В«добреВ», В«поганоВ», В«дуже поганоВ». Треба попередіті, что у багатьох випадка такий Розподіл даніх вельми умовний.
3. Нормальний Розподіл Показників и основні статистичні характеристики сукупності
У 1910 р. при вівченні розподілу декількох тисяч Американский солдатів за зроста Вперше булу Знайду цікава закономірність у розподілі цього сертифіката №. Ця особлівість пролягав у більш-Менш симетрично накопіченні вариант у центрі ряду варіювання и поступовому зменшенні їх чісельності в міру віддалення від центру. Як з'ясувалося Згідно, така закономірність властіва розподілам багатьох Показників, у тому чіслі...
