curs informatica statistica medicala
DESCRIPTION
cursTRANSCRIPT
-
Analiza unui lot de date:
1. Sortarea datelor (SORT& Filter)
2. Indicatorii de tendin central (medie, mod, median)
3. Indicatorii de form (asimetria i boltirea)
4. Indicatorii de dispersie (simplii i sintetici)
5. Gruparea datelor pe intervale:
6. Reprezentarea grafic a datelor
-
1. Sortarea datelor Home tab Sort & Filter:
Sort smallest to largest
Sort largest to smallest
Custom sort:
My data has headers
Sort by (columns)
Add / Delete level
Order: A to Z, Z to A
-
2. Indicatorii de tendin central Media aritmetic: suma valorilor mprit la numrul
de elemente.
Este folosit cnd valorile sunt distribuite uniform de fiecare parte a mediei distribuie normal.
tine seama de toate cazurile si este afectata de valorile lor;
poate fi calculata fara ordonarea prealabila a datelor
=average(ir de celule)
-
2. Indicatorii de tendin central Mediana: Valoarea care mparte un ir ordonat
cresctor sau descresctor n dou grupe egal populate
Este folosit pentru a reprezenta media cnd datele nu sunt simetrice (distribuie asimetric). Mediana coincide cu media n cazul unei distributii teoretice normale si se ndeparteaza mult de aceasta daca distributia este asimetrica.
Pentru a calcula mediana n cazul distributiei simple a datelor exista doua situatii: cnd n este impar locul medianei se stabileste astfel: loc mediana = (n+1) / 2 cnd n este par sunt adunate valorile din centrul seriei si
se mpart la doi.
-
2. Indicatorii de tendin central =median(ir)
tine seama de toate cazurile, dar nu este afectata de cazurile (valorile) extreme;
necesita ordonarea sirului de date.
-
2. Indicatorii de tendin central Modul: Valoarea cu frecvena cea mai mare.
Distribuia poate fi uni-, bi- sau multimodal
=mode(ir)
-
nu tine seama dect de masurile cele mai reprezentative; necesita ordonarea datelor corespunde unuia sau mai multor elemente ale seriei (n caz de frecvente
egale).
-
3. Indicatorii de form Asimetria: indicator folosit n analiza unui lot de
date ca indicator al simetriei / asimetriei; arat devierea de la o distribuie normal:
=skew(ir) > 0 -> majoritatea valorilor sunt concentrate n partea
stng a mediei cu valori extreme la dreapta;
< 0 -> majoritatea valorilor sunt concentrate la dreapta mediei cu valori extreme la stnga;
= 0 media=mediana, distribuia este simetric n jurul mediei (distribuie normal teoretic).
+/-1.96 = distribuie relativ normal
-
3. Indicatorii de form Boltirea: indicator folosit n analiza unui lot de
date ca msura a gradului de aplatizare sau ascuire a unei distribuii:
=kurt(ir) > 3 Distribuie leptocurtic mai ascuit dect
distribuia normal, cu valori concentrate n jurul mediei. Arat o probabilitate ridicat a valorilor extreme.
< 3 distribuie platicurtic mai aplatizat dect distribuia normal. Probabilitate mai mic de valori extreme iar valorile sunt la distan de medie.
= 3 distribuie mezocurtic distribuie normal.
+/-1.96 = distribuie relativ normal
-
4. Indicatorii de dispersie (simpli)
Valoarea cea mai mare
Valoarea cea mai mic
Amplitudinea variaiei:
Ax = Xmax Xmin _
Variaia individual: di=xi - X
-
4. Indicatorii de dispersie (sintetici)
Deviaia (abaterea) standard este o msura a gradului de dispersie a valorilor n jurul mediei aritmetice.
Abaterea standard a unei mulimi de numere este rdcina medie ptrat a mulimii abaterilor fiecrui element de la media mulimii.
-
4. Indicatorii de dispersie (sintetici)
Media 1 SD =68.2% din valori.
Media 2 SD =95.4% din valori.
Media 3 SD =99.7% din valori.
Un singur maxim pt graficul functiei
=stdev(ir)
-
5. Gruparea datelor pe intervale
STURGES:
i = (Xmax-Xmin) / (1+ 3.322 * lnN)
Criterii clinice / fiziopatologice
10 / decade ani / uniti de msur
-
6. Reprezentarea grafic a datelor
Columns / Bars
Pie
X / Y