Дисциплина Медицинская информатика (иностранные студенты)

1)Дисперсионный анализ (определение).

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ–  это  метод  в  статистической  математике, направленный  на  поиск  зависимостей  в  экспериментальных  данных  путём исследования  значимости  различий  вариабельности  признака  в  исследуемой совокупности.  В литературе также встречается  обозначение     ANOVA  (от англ.  ANalysis  Of  VAriance).  Он  базируется  на  определении  степени  рассеяния (дисперсии)  оцениваемых  признаков  в  нескольких  группах.

2)Сущность  дисперсионного  анализа. 

Сущность  дисперсионного  анализа  заключается  в  изучении статистического  влияния  одного  или  нескольких  факторов  на  результативный признак. 

3)Объясните, что является результативным  признаком  в дисперсионном  анализе? 

РЕЗУЛЬТАТИВНЫЙ  ПРИЗНАК-  это  элементарное  свойство  объектов, изучаемое  как  результат  влияния  факторов:  организованных  в  исследовании (основных  -  х)  и  всех  остальных,  неорганизованных,  не  учтенных  в  данном исследовании  (случайных  - z)

4)Понятие  «Фактор»  в дисперсионном  анализе. 

ФАКТОР-  это  влияние,  воздействие  или  состояние,  которое  отражается на размерах  и  разнообразии  результативного  признака. 

5)Межгрупповое, внутригрупповое  и  общее  разнообразие  в дисперсионном  анализе. 

Межгрупповое  разнообразие  зависит  от  влияния  исследуемого  фактора,  по которому  выделяется  каждая  группа.  Иными  словами,  межгрупповое разнообразие-  это  различие средних  в  каждой  группе. Внутригрупповое  разнообразие  зависит  от  силы  влияния  каких-то неучтенных  случайных  факторов.  Общее  разнообразие  складывается  из межгруппового  и  внутригруппового. 

6)Независимые  и  зависимые  переменные.

В  основе  дисперсионного  анализа  лежит  предположение  о  том,  что  одни переменные  могут  рассматриваться  как  причины  (факторы,  независимые переменные):  f  1,  …,  fk,  а  другие  как  следствия  (зависимые  переменные). Независимые  переменные  называют  иногда  регулируемыми  факторами  именно потому,  что  в  эксперименте  исследователь  имеет  возможность  варьировать  ими и  анализировать  получающийся результат.

7.  Методика  вычисления  критерия  Фишера. 

Критерий  Фишера  экспериментальных  (эмпирических)  данных  (F  Эмп.) вычисляется  как  отношение  среднего  квадрата  дисперсии,  обусловленной изучаемым фактором,  к среднему  квадрату  случайной  дисперсии: , где:  FЭмп.  –  критерий  Фишера,  вычисленный  в  исследуемой совокупности, MSФакт.  –средний  квадрат  дисперсии,  обусловленной  изучаемым фактором, MSСлуч.  –  средний  квадрат  дисперсии,  обусловленной  случайными факторами.