Imdelok

Графики

Цель исследования ясна, выборка сформирована, а данные об изучаемых объектах собраны. Пришло время считать показатели и строить графики!

Что бы посмотреть на основные ошибки рассмотрим реальный пример и пока начнем с графиков, т.к. в некоторых случаях нужны нативные характеристики, или же они посчитаны кем-то другим.

Недавнее исследование об уровне тревожности студентов перед экзаменационной сессией, проводившееся в одном из медицинских Университетов.

После сформирования выборки (Университет) было решено использовать уже готовый опросник измерения уровня тревожности: шкалу проявления тревоги Тейлора (1953), в редакции Немчинова. Этот опросник находится в свободном доступе, можете с ним ознакомиться.

Так как большинство людей не любят бумажки, а ходить с набором анкет – времязатратно, было принято решение провести опрос в онлайн форме. Для этого был выбран сервис – Google Forms. Там всё интуитивно понятно, он бесплатен, дает нам возможность работать в электронной среде, а не переводить всё с бумаги в компьютерные таблицы.

К основным вопросам анкеты были добавлены следующие вопросы: “направленность Университета” – в целях удаления группы лиц, которые будут не в нашем университете, “на каком Вы курсе?” – что бы узнать уровень тревожности от курса к курсу, а также “сколько времени Вы потратили на тестирование?” – в целях удаления людей, которые слишком долго думали над ответом.

Несколько дней погодя и набрав данных, с сервиса форм была получена таблица вида:

Теперь следует приступить к фильтрации. Согласно верхним утверждениям мы удалили людей которые указали что-то кроме “медицинского Университета” (или не ответили вовсе) на вопрос “направленность Университета”. Удалили всех людей, которые проходили тестирование слишком долго (более 10 минут).

Далее распределяем все данные по группам (ранговым переменным): 1 курс/2 курс/3 курс и так далее. Теперь можно посчитать несколько характеристик (среднее по совокупности, стандартное отклонение и стандартную ошибку), но в методы высчитывания пока вдаваться не будем. Самое главное сейчас понять общий принцип работы.

После подсчёта уже можно строить график, который будет отражать изменение среднего балла тревожности от курса к курсу. В этом кроется зло. Многие думают, что построить график – указать пару цифр в Excel. С одними и теми же данными можно построить совершенно разные графики. Зачастую многие недобросовестные исследователи, либо другие люди (рекламщики и т.д.) разрывают шкалы, меняя их в свою сторону.

К примеру: было решено построить график среднего количества больных в стационаре за каждый месяц года. Посмотрим внимательнее. Каждый месяц среднее, на первой и второй таблице, растет с шагом "2" до сентября, а после падает так же на "2" единицы за месяц. Но на первом графике шкала слева отражает происходящее лучше, она начинается с 0, а максимум её достигает на отметке 60 - всего на 10 единиц больше максимума графика. На втором графике шкала слева начинается не с нуля, и заканчивается выше, что опускает наш график, делает его приплюснутым. К тому же, снизу есть разрыв, из-за чего он выглядит как "больше снижения - меньше возрастания". Этот пример достаточно глуп, но в целом такое бывает часто. Особенно на графиках с экспоненциальными и параболическими графиками, где, масштабируя происходящее можно показать реальную картину, или же нужный отрезок (падение, возрастание, в зависимости от Вашей цели).

Вернемся к тревожности.

Мы построили график средних арифметических баллов за курс:

Кроме основной линии мы добавили линию тренда, которая обозначает тенденцию графика к возрастанию или убыванию.

Теперь нужно охарактеризовать увиденное и сделать выводы. Говорим что видим:

1) Согласно нашей выборке, среднее выборочное по совокупности для курсов составило: 22 на I, 25 на II, 25 на III, 24 на IV, 26 на V, 21 на VI баллов/курс соответственно.

2) Уровень тревоги студентов на всех курсах превышает 15 баллов, т.е. является средним, с тенденцией к высокому.

3) Как показывает линия тренда, уровень тревожности несколько падает с первого курса к шестому.

4) Тревожность в основном держится на постоянном уровне, но максимальный уровень тревожности наблюдается у студентов пятого года обучения и резко падает по сравнению с пятым курсом на шестом курсе.

Здесь мы старались не врать. Но когда мы будем писать выводы, в наши утверждения закрадутся множество ошибок. Давайте попробуем написать вывод:

1) Как показали проведенные исследования, в опросе приняли участие 394 человека, что составляет ≈21% от общего количества обучающихся на всех курсах данного факультета. Таким образом выборку можно считать репрезентативной.

2) Высокий процент обучающихся принявших участие в опросе показывает, заинтересованность студентов в таких опросах, и готовность принимать в них участие.

3) Результаты проведенного опроса показывают, что больший уровень тревожности наблюдается у студентов 5 (превышает 25 баллов, т.е. в соответствии со шкалой Тейлора является высоким) курса, что можно объяснить озабоченностью молодых людей успешным окончанием университета.

Но!

1) У нас не было контроля тестирования. Один и тот же человек мог пройти тест сколько угодно раз. Как и ответить на вопрос “как долго вы проходили тестирование” ложно. Для этого нужно создать ограничители в виде таймера в опроснике и регистрации участников, в целях получения точных ответов и пресечения повторных прохождений теста. Выборка - не репрезентативна.

2) Опросник, который мы выбрали, был не показательным. Там не было шкалы лжи, чтобы дифференцировать людей, который отвечали не впопад, или скрывали от нас своё состояние умышленно. Для такого узконаправленного тестирования нужен отдельный опросник, так как уровень тревоги в данный момент может быть связан с чем угодно: плохой погодой, простудой или же соседом, сверлящим стену. Нужен опросник, который будет направлен на отношение ученика к учебе, а не обобщать все жизненные переживания тестируемого. Еще лучше – несколько опросников. Первый – узконаправленный, второй – общий.

3) Делая какие-либо выводы, нужно сравнивать их с чем-то другим. Для более точного исследования нужно провести несколько таких исследований: в начале и конце осеннего семестра, в начале и конце зимнего семестра. Набрать группу контроля (аналогичные возрастные группы, которые не обучаются в данном университете). Тогда можно будет увидеть какую-то зависимость между учебным годом/уровнем тревожности и общей популяцией (при условии подходящих опросников).

Но, не смотря на все сказанное выше, нас нельзя опровергнуть, так как ничего другого нет, а статистика – лишь язык представлений.

by Imdelok

P.S.

Первая часть - https://pikabu.ru/story/meditsinskaya_statistika_nachalo_1_5...

Вторая часть - https://pikabu.ru/story/meditsinskaya_statistika_nachalo_2_5...

Репрезентативность и типы переменных

В прошлый раз мы нашли людей для нашего исследования и сформировали выборку. Давая определение “выборки”, говорилось, что она должна отражать свойства генеральной совокупности. Сам факт отражение действительности называется “репрезентативностью” выборки.

Допустим, нужно узнать отношение к курению и алкоголю учащихся школы. Для исследования было выбрано 60 человек из старших классов. Таким образом наша выборка будет не репрезентативной, так как каждому ясно, что к старшему классу многие учащиеся, так или иначе, что-то пробовали. Уже на этапе формирования выборки мы можем однозначно сказать, что большинство относится к этим пагубным привычкам хоть и посредственно, но со словами: “я, как-то, пробовал…”. Намного правильнее будет набрать по несколько учеников из всех 11 классов, это будет более объективно. Тем более, так мы сможем оценить эти данные в другом ключе: узнать, как мнение учащихся меняется от 1 класса к 11.

Теперь мы зададимся вопросом: «что делать дальше?». Мы сформировали выборку. А для её оценки существуют некоторые переменные. Некоторые A и Б у каждого исследуемого объекта: пол, возраст, артериальной давление и так далее.

То есть, если мы нарисуем таблицу, в которой каждая строка будет иметь порядковый номер (номер исследуемого объекта), то каждый столбец будет представлен определенной характеристикой.

Таких характеристик есть несколько видов. Очень важно их разделять и не путать, чтобы в последствии не ошибиться с методом оценки данной характеристики и не сравнивать кое-что с пальцем.

Существуют количественные и качественные (номинативные) переменные. К количественным, в свою очередь, относятся непрерывные и дискретные. Непрерывной переменная будет тогда, когда на определенном промежутке сможет принимать любые значения. Нас не удивит, что рост испытуемого будет равен числу от 160 см до 190 см [160; 190].

В случае дискретных переменных мы предполагаем ограниченное число значений, таких как количество детей в семье. Если в графе “количество детей” будет написано значение “3,5” – это вызовет сильное подозрение.

Номинативные переменные используются для разделения всех объектов выборки на определенные группы. Допустим мы обозначим цифрой “1” – объекты женского пола, а цифрой “2” – объекты мужского пола. В такой ситуации будет бессмысленно проводить арифметические операции с этими числами. Мы не можем, складывая и вычитая получить информацию, касательно выборки. Т.е. мы, таким образом, помечаем (маркируем) те или иные объекты (да простят меня Европейцы).

Соответственно при применении арифметических операций над количественными переменными, мы можем получить осмысленные данные и узнать во сколько или на сколько раз один показатель больше другого.

Есть еще один тип переменных, который стоит особняком от других. Этот тип занимает некоторое промежуточное положение и называется ранговой переменной. Допустим, по итогу учебного года, мы узнали, у кого какой средний балл. Тогда мы объективно сможем сказать, что Петров – умнее и, допустим организованней, чем Иванов, так как средний бал Петрова 4,9, а у Иванова - 3,1. Но мы не можем провести какую-либо арифметическую операцию, чтобы узнать, во сколько, или на сколько. Этот тип данных будет служить нам некоторой пометкой для сравнения.

Возможен перевод из одного типа переменных в другой. К примеру: мы измерили рост наших испытуемых. И получили набор данных, самый малый из которых – 160 см, самый большой – 190 см. Мы можем искусственно разделить эти данные на три группы. Первая группа с ростом от 160 см до 169 см, вторая от 170 см до 179 см, третья – от 180 см до 190 см. Тем самым мы обозначим эти три группы: первая – рост ниже среднего, вторая – средний рост, третья – рост выше среднего, т.е. переведем непрерывную количественную переменную в ранговую.

by Imdelok

P.S.

Первая часть - https://pikabu.ru/story/meditsinskaya_statistika_nachalo_1_5...

Всем доброго утра, дня, полудня, вечера, ночи и вообще всех временных отрезков дней!

Сегодня я хотел бы попросить людей обратить внимание на сессию!

Студенты, в массе своей, ведут радостную, веселую, и если не два последних - то насыщенную жизнь. Пусть старички вспомнят, какие это были годы! Ух...

Только вот Новый год близко, а там, а у некоторых уже... Сессия.

Да! Самое что ни на есть отвратное время года. Даже те, кто старался и учился, даже те, кто просто старался (не важно что), зачастую тревожно относятся к "этому делу".

Так или иначе... Я, еще один инкогнито, и даже! Тут внимание! Вегетарианка! Ох, угораздило... Пишем небольшую научную работу. Ничего серьезно. Просто оценка тревожности студентов.

Так уж вышло, выборка всегда не репрезентативна. Тем более, когда ты простой студент. Но количество людей зачастую может помочь! И сделать хоть что-то, что похоже на реальную картину!

Так что прошу, слезно! Помогите нам, простым студентам не писать туфту! От которой слезятся глаза!

Пройдите небольшой тест, сделан за 2 минуты на Google Forms: : https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScjyyLzmp_AiETPzVZK...

Это тест на определение уровня тревожности. Студенты, помогите студентам!

Примите участие. И как только наберется хоть какое-то приличное количество людей - мы сразу всё напишем. А все результаты (графики там, таблицы, как все любят) мы выложим. Вдруг ваша специальность - самая тревожная?

Поднимите в топ, пожалуйста. Коммент для минусов внутри!