Обработка эмпирических данных исследования

• Лекция посвящена обработке эмпирических данных исследований.  

• Преподаватель Вера Васильевна Шадрухина, преподаватель высшей квалификационной категории Свердловского областного медицинского колледжа.  

• Цель лекции: познакомиться с методами обработки эмпирических данных.  

• Планы лекции: научные методы сбора и обработки информации, анализ статистических данных, количественные и качественные данные, методы обработки данных.  

• Методы исследования делятся на два класса: получение и сбор информации и обработка этой информации.  

• Методы могут быть использованы совместно.  

• Анализ данных включает интерпретацию и приведение к удобному виду.  

• Качественный анализ описывает характер протекания заболеваний или устанавливает зависимости.  

• Методы статистического описания и вывода направлены на количественную характеристику данных.  

• Методы статистического вывода позволяют выделить результаты исследования.  

• Качественное исследование проводится на небольших группах и описывает случаи.  

• Методы описательной статистики включают процентный показатель.  

• Методы делятся на методы сбора оптического материала, теоретической интерпретации и направленного преобразования.  

• Методы диагностики, объяснения, прогнозирования, коррекции и статистической обработки данных.  

• Обработка данных упорядочивает материал, преобразует данные в систему и выявляет ошибки и тенденции.  

• Первичная обработка данных включает составление таблиц и проверку данных.  

• Анализ данных может подтвердить, частично подтвердить или не подтвердить рабочую гипотезу.  

• В случае несоответствия гипотезу изменяют или пересматривают.  

• Медицинские данные делятся на количественные, ранговые, временные и качественные.  

• Качественные данные могут быть множественными или дихотомическими.  

• Статистика изучает количественные закономерности и является инструментом для анализа данных.  

• Три группы статистических методов: наблюдение, группировка и анализ.  

• Три формы представления данных: текстовая, табличная и графическая.  

• Статистическая обработка данных обосновывает выводы и объединяет признаки.  

• Три типа переменных: непрерывные, дискретные и категориальные.  

• Нулевая гипотеза предполагает отсутствие различий, альтерна  

• Корреляция показывает статистическую связь между переменными.  

• Корреляция не является причинно-следственной связью.  

• Примеры: рост и вес, температура и влажность.  

• Измерение степени связности явлений.  

• Отбор фактов, влияющих на результативный признак.  

• Обнаружение неизвестных причинных связей.  

• Положительная корреляция: увеличение одной переменной ведет к увеличению другой.  

• Отрицательная корреляция: увеличение одной переменной ведет к уменьшению другой.  

• Отсутствие корреляции: отсутствие линейной взаимосвязи.  

• Метод поиска закономерностей и группировки данных.  

• Выделение резко различающихся групп объектов.  

• Применение для группировки объектов и их признаков.  

• Сведение большого числа переменных к меньшему числу факторов.  

• Выявление скрытых переменных, влияющих на наблюдаемые параметры.  

• Пример: психологические тесты для выявления свойств личности.  

• Корреляционный, прямой, обратный, одноступенчатый, многоступенчатый.  

• Статический и динамический, ретроспективный и перспективный.  

• Обязательные условия: количественные признаки, однородная выборка.  

• Анализ непрерывных численных переменных.  

• Тест Стьюдента для проверки нулевой гипотезы.  

• Ошибки при применении теста для зависимых данных.  

• Виды диаграмм: столбиковые, круговые, линейные, фигурные.  

• Круговая диаграмма: отображение вклада значений в общую сумму.  

• Гистограмма: сравнение значений по категориям.  

• Четкое название, объяснение элементов, цифровые обозначения.  

• Данные размещаются от большего к меньшему, слева направо.  

• Элементы "прочее" располагаются последними.  

• Название таблицы, нумерация арабскими цифрами.  

• Расположение таблиц после текста или в приложении.  

• Заголовки и подзаголовки пишутся с прописной буквы.  

• Аккумулирование данных всех испытуемых и методик.  

• Составление  

• Не стоит отдавать предпочтение простым методам, лучше повышать уровень знаний.  

• Настоящий научный метод не бывает простым.  

• Не используйте методы, которые не понимаете, и не указывайте методы, которые не применялись.  

• Лекция познакомила с терминами: статистика, данные, репрезентативная группа, корреляционный и факторный анализ, кластерный анализ, нормальное распределение и параметрическая статистика.  

• Основная и дополнительная литература, методические рекомендации доступны в электронной библиотеке колледжа.  

• Вопросы для контроля знаний: статистика и статистические данные, методы обработки информации, правила оформления таблиц, методы количественного анализа, правила построения диаграмм и таблиц.  

• Контактная электронная почта для вопросов.  

• Лекция завершена, пожелания успехов.