Медицинская статистика, начало, 2⁠⁠

Всем здравствуйте!

Как я писал в предыдущем посте, авось кому пригодиться. Поехали дальше.

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...