Ознаки наукового дослідження

1. ОЗНАКИ НАУКОВОГО ДОСЛІДЖЕННЯ

Наукове
дослідження
˗
теоретична
та
експериментальна розробка якого-небудь нового питання, яка
проведена за усіма правилами доказу.
Основні ознаки наукового дослідження:
1. Новизна досліджуваного питання і висновків, які отримані у
результаті дослідження; виявлення нових даних про питання,
що вже вивчене, і які дають можливість трактувати їх по іншому
ніж раніше.
2. Доказовість
дослідником.
висновків
і
положень,
які
висуваються

2. Етапи наукового дослідження

ЕТАПИ НАУКОВОГО ДОСЛІДЖЕННЯ
1. Вибір теми дослідження,
формулювання робочої гіпотези.
2. Складання робочого плану.
3. Детальне ознайомлення з
літературними джерелами.
4. Збір, накопичення і попередня обробка
матеріалів дослідження.
5. Зведення та аналіз зібраних даних.
6. Літературне оформлення.

3.

• Об’єкт – це процес або явище,
що
породжують
проблемну
ситуацію і обрані для вивчення.
• Предмет – це те, що міститься в
межах
об’єкта.
В
об’єкті
виділяється та його частина, котра
є предметом дослідження.

4. об’єкт специфічних наукових досліджень у області військової медицини

ОБ’ЄКТ СПЕЦИФІЧНИХ НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ У
ОБЛАСТІ ВІЙСЬКОВОЇ МЕДИЦИНИ
Життєдіяльність військовослужбовця чи
військових колективів у нормі та патології,
яка взята у взаємодії з навколишньою
природою і соціальним середовищем, і
вивчається у інтересах визначення причин
виникнення
і
закономірності
розвитку
патологічних процесів, шляхів і засобів
профілактики і лікування хвороб, а також
встановлення найбільш оптимальних для
збереження здоров’я військовослужбовця
умов життя та несення служби.

5. наукові задачі військової медицини

НАУКОВІ ЗАДАЧІ ВІЙСЬКОВОЇ МЕДИЦИНИ
Виявлення закономірностей процесів, що
відбуваються
у
організмі
людини-
військовослужбовця, причин виникнення
у ньому патологічних змін і станів, а
також найбільш ефективних способів і
засобів для їх попередження і усунення.

6. Загальні методи пізнання

ЗАГАЛЬНІ МЕТОДИ ПІЗНАННЯ
Емпіричний – процес накопичення
фактів;
Теоретичний – досягнення синтезу знань
(у формі наукової теорії) на основі
емпіричного підходу.
ЗАГАЛЬНИЙ ПІДХІД ДО ПІЗНАННЯ
СИСТЕМНИЙ ПІДХІД

7.

Системний підхід
полягає у комплексному дослідженні великих і складних
систем (об’єктів), вивченні їх як єдиного цілого із
узгодженням функціонування усіх елементів і частин,
при якому кожен елемент системи вивчається у його
зв’язку та взаємодії з іншими елементами, виявляється
вплив властивостей окремих частин системи на її
поведінку загалом, визначається оптимальний режим її
функціонування
Система
виділена з середовища відповідно до певної мети та
виконання функцій множина елементів, що пов҆язані у
сталу структуру, і така, що взаємодіє (комунікує) з
середовищем, як ціле.

8. Основні етапи системного підходу

ОСНОВНІ ЕТАПИ СИСТЕМНОГО ПІДХОДУ
визначення
і
конкретизація
взаємопов’язаних
і
досліджуваного
взаємодіючих
об’єктів
об‘єкта
як
системи
(побудова
моделі
досліджуваного об’єкта);
уточнення задач дослідження і необхідних для їх реалізації методик
відповідно ієрархічній структурі досліджуваного об’єкта (розчленування
об’єкта на складові різного рівня і значущості);
відкриття закономірностей, які визначають взаємодію і взаємозв’язки
елементів досліджуваного об’єкта, і ступінь впливу на нього зовнішніх
факторів;
описання досліджуваного об’єкта і його властивостей на основі
узагальнення отриманих результатів системного аналізу.

9.

Системний аналіз
складається з послідовного розподілення
досліджуваного процесу на підпроцеси,
об'єкту на підоб'єкти і наступного пошуку
прийомів, які дозволяють організовувати
рішення складної проблеми за допомогою
розподілення її на проблеми і етапи, для
яких стає можливим обирати методи
дослідження і виконавців.

10. Методи системного аналізу

МЕТОДИ СИСТЕМНОГО АНАЛІЗУ
• Системно-історичний
Системно-елементний
Системно-функціональний
Системно-структурний
• Системно-комунікаційний

11. Методи емпіричного дослідження (1)

Натурне
спостереження
цілеспрямоване вивчення об’єкта.
–
це
систематичне
Спостереження об‘єкта чи явища відбувається без
штучної заміни його природи і, як правило, у натуральних
умовах існування (більшість клінічних методів дослідження,
які використовуються в різних областях клінічної медицини).
Результати натурного спостереження співставляються
безпосередньо з об’єктом спостереження.
Пряме – безпосередні реєстрація або вимірювання.
Непряме –
використовуються фотографування,
спеціальні відображаючи чи реєструючи прилади і засоби.

12. Вимоги до наукового натурного спостереження:

• завчасний задум (спостереження проводиться
для певного чітко поставленого завдання);
• планомірність
(виконується
за
планом,
складеним відповідно до завдання спостереження);
• активність (спостерігач активно шукає потрібні
об’єкти, властивості, явища);
• систематичність (спостереження проводиться
безперервно або за певною системою).

13. Методи емпіричного дослідження (2)

Експеримент – дослідник активно і
цілеспрямовано впливає на дослідження
завдяки
створенню
штучних
умов
або
використанню природних умов, необхідних для
виявлення відповідних властивостей.
Від спостереження відрізняється активним
впливом
експериментатора
на
об‘єкт
дослідження для більш глибокого пізнання
окремих властивостей досліджуваного об‘єкта.

14. ВИДИ ДОСЛІДЖЕНЬ (ЕКСПЕРИМЕНТ, СПОСТЕРЕЖЕННЯ) У МЕДИЦИНІ

лабораторні та інструментальні досліди;
психофізіологічні досліди на людях;
експерименти на тваринах;
клінічні досліди;
натурні досліди дослідних зразків чи об’єктів;
соціологічні досліди;
математичне та інформаційне моделювання.

15. Методики натурного спостереження експерименту

• Методики лабораторних досліджень біохімічні, гематологічні, бактеріологічні,
серологічні і т.п.
• Патолого-анатомічне, мікробіологічне
дослідження.
• Методики санітарно-гігієнічного
контролю.
• Методики психофізіологічного контролю.

16. Етапи планування експерименту

ЕТАПИ ПЛАНУВАННЯ ЕКСПЕРИМЕНТУ
формулювання конкретної цілі і підцілей експерименту;
вибір
описання
об’єкту
натурного
чи
його
характеристик
модельного
та
експерименту,
способу
формування
досліджуваних груп;
визначення
умов
постановки
експерименту
і
повних
параметрів цих умов;
вибір факторів і способу їх впливу на об’єкт;
визначення типу і структури дослідження;
вибір системи і засобів реєстрації (вимірювання даних);
визначення очікуваних результатів експерименту.

17.

ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ
СТАТИСТИЧНОГО АНАЛІЗУ
Предметом статистичного дослідження служить статистична
сукупність, або множина біологічно однорідних одиниць, що
розрізняються індивідуально, які поєднуються для вивчення деякої
ознаки.
Варіанти, або дані - окремі одиниці вимірювання, отримані на
окремому об’єкті, що входять до складу статистичної сукупності.
Статистичний комплекс - статистична сукупність, що створена
з декількох ознак і складається з декількох однорідних груп.
Розміри статистичного комплексу (таблиці) – дорівнюють
n·(k+l), n в 3…5 разів більше (k+l), де n - кількість об’єктів, k –
кількість ознак, l - кількість факторів.

18. ВИБІРКОВИЙ ПІДХІД

Генеральна сукупність - статистична сукупність, що сформована на
усієї популяції однорідних об’єктів дослідження.
Вибірка – частина генеральної сукупності.
Ціль
вибіркового дослідження полягає у виявленні деяких
закономірностей на вибірці і подальшій екстраполяції отриманих
результатів на всю генеральну сукупність (популяцію) із певною
ймовірністю, яка називається довірчою.
Умови репрезентативності вибірки
1.Типовість об’єктів – використання рандомізованого підходу.
2. Достатність обсягу.
Етапи вибіркового дослідження
Формування репрезентативного вибіркового матеріалу (збір
емпіричних даних), складання таблиць та баз даних.
Проведення статистичного аналізу даних відповідно до мети та
завдань дослідження.

19.

ЕТАПИ СТАТИСТИЧНОГО АНАЛІЗУ
1.Первинна статистична обробка даних (результатів
досліджень) опис групи (вибірки) об'єктів дослідження:
1.1. Побудова розподілу ознак, визначення емпіричного
розподілу ознаки, оцінювання відповідності емпіричних
розподілів теоретичним законам (кількісні дані);
1.2. Статистична оцінка параметрів розподілу;
2. Статистичний аналіз даних складається з перевірки
статистичних гіпотез :
2.1.Дослідження впливовості факторів на ознаку (оцінка
значущості різниці між однорідними вибірками);
2.2. Дослідження взаємозв'язків між ознаками .

20.

ПЕРЕВІРКА СТАТИСТИЧНИХ ГІПОТЕЗ
Нульова гіпотеза Н0 - гіпотеза про значення параметрів, або про
відсутність розходжень між групами, або про відповідність розподілу до
нормального (деякого іншого теоретичного) закону;
Альтернативна гіпотеза Н1 — гіпотеза про існування розходжень
між групами, або про параметри, що відрізняються від заданих значень, чи
про невідповідність розподілу до нормального (деякого іншого
теоретичного) закону.
У результаті перевірки статистичних гіпотез можуть виникати
наступні помилки:
Н0 - вірна (розходжень між групами нема), але помилково відхилена
відповідно до статистичного критерію (помилково доведена статистична
значущість розходження) — помилка першого роду (α-помилка);
Н0 - не вірна (розходження між групами є), але помилково не
відхилена відповідно до статистичного критерію (не доведена
статистична значущість розходження) — помилка другого роду (βпомилка).

21. ЗАКОНИ РОЗПОДІЛУ ОЗНАК

Емпіричний
закон
розподілу
експериментальним шляхом
–
отриманий
Теоретичні закони розподілу: Гауса, Ст‘юдента, Фішера,
хі-квадрат Пірсона, біноміальний, Пуасона.
Методи завдання законів розподілу
Табличний – варіаційні ряди;
Графічний - гістограма;
Аналітичний - формула.

22. РІВЕНЬ СТАТИСТИЧНОЇ ЗНАЧУЩОСТІ

Ймовірність допустити помилку першого роду, тобто відхилити 0гіпотезу, коли насправді вона вірна, називається рівнем статистичної
значущості (рα).
Цей рівень обирається дослідником або як максимально прийнятний для
нього, або як загально прийнятий.
Звичайно прийнято три критичних рівня значущості:
рα ={0,05; 0,01; 0,001},
які відповідають значенням довірчої ймовірності:
Р= {0,95; 0,99; 0,999}.
У ході застосування статистичного методу обчислюються значення
тестової статистики – критеріальні числа, наприклад:
Ст′юдента – t;
χ2 – Пірсона - χ2;
Фішера - Fi

23.

ПЕРЕВІРКА СТАТИСТИЧНИХ ГІПОТЕЗ
Для перевірки статистичних гіпотез використовують дві методики.
1. Порівняння розрахованого критеріального числа із критичним значенням
відповідного критерію, яке визначається за допомогою функції розподілу
для заданих рівня статистичної значущості (як правило рα=0,05) і
кількості ступенів свободи (df). Якщо розраховане критеріальне число
більше критичного, то нульову гіпотезу Н0 відхиляють, при цьому варто
прийняти альтернативну гіпотезу Н1.
2. Порівняння отриманого значення рα із прийнятим рівнем значущості:
- якщо розраховане в статистичному тесті значення рα виявляється більше
прийнятого (на розсуд дослідника) рівня значущості (звичайно 0,05), то
нульову гіпотезу Н0 не відхиляють, а розходження груп називаються
статистично незначущі.
- якщо ж значення рα виявляється менше рівня значущості, то нульову
гіпотезу Н0 відхиляють, при цьому варто прийняти альтернативну
гіпотезу Н1.

24.

Типи даних
Порядкові (рангові)
Номінальні (атрибутивні)
Дискретні
Клькісні непараметричні
Клькісні непараметричні
Клькісні параметричні
Безперервні
Бінарні
Шкали
вимірів:
шкала
класифікації
(найменувань); шкала порядку; шкала інтервалів; шкала
відносин.

25. Можливі операції в різних вимірювальних шкалах

Назва шкали
Вид шкали
Можливі операції
Класифікації
Дискретна
=,
Порядку
Дискретна
=, , >, <
Інтервальна
Безперервна =, , >, <, +, -
Відносин
Безперервна =, , >, <, +, - ,/, *

26. КІЛЬКІСНІ ОЗНАКИ НОРМАЛЬНИЙ ЗАКОН РОЗПОДІЛУ (ГАУСА, СТ’ЮДЕНТА) (1)

Закон Гауса, n>100
Закон Ст’юдента, n<100
zi
xi X

27. ЗАКОН РОЗПОДІЛУ ГАУСА (2)

28. ВИДИ КІЛЬКІСНИХ ОЗНАК. ОПИСОВА СТАТИСТИКА

Параметричні
підпорядковуються нормальному
закону
Характеристики положення:
Xср (Mo, Me)
Характеристики розсіяння:
σ (σ2)
Непараметричні
не підпорядковуються
нормальному закону
Характеристики положення:
Mе (Mо)
Характеристики розсіяння:
Q25%, Q75%,∆Q
Обсяг вибірки n
Коефіцієнти форми: Асиметрія (As), Ексцес (Ex)
Непараметричні – дискретні, маленький обсяг вибірки,
/As, Ex/>2

29.

ДОВІРЧІЙ ІНТЕРВАЛ
Довірчий інтервал (ДІ) - це інтервал значень
ознаки, розрахований для якого-небудь параметра
(наприклад, середнього значення ознаки, коефіцієнта
кореляції) по вибірці із визначеною довірчою ймовірністю
(наприклад, 95%), що включає істинне значення цього
параметру у всій генеральній сукупності.
Якщо генеральне середнє оцінюється за значенням
середнього вибірки, розподіл якої підпорядковується
нормальному закону, то 95%-ий довірчій інтервал
популяційного (генерального) середнього відповідно буде:
x t ( p 0,05, df ) mx M x t ( p 0,05, df ) mx
ДІ 95% (M ) x t ( p 0,05, df ) mx
mX
n
М x mx
n , mx 0, x M

30.

СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ КІЛЬКІСНИХ ОЗНАК
Наукова задача - визначення впливовості фактора на кількісну ознаку
Статистична задача - Порівняння двох вибірок за кількісною ознакою
Вибір придатного методу порівняння, визначається декількома
факторами:
— видом розподілу ознак;
— пов’язаністю вибірок чи непов’язаністю груп
— числом груп, що зіставляються
Використовуються два підходи :
1) шляхом перевірки статистичних гіпотез (парметричні або
непараметричні дані);
2) з використанням ДІ середніх порівнюваних груп або ДІ різниці
середніх (параметричні дані)

31.

ПОРІВНЯННЯ ДВОХ ВИБІРОК
Параметричні методи
t-критерій Ст’юдента (1)
x1 ,n1, σ1
x2 ,n2, σ2
d x1 x2
Перевірка клінічної значущості впливу за значенням d
.
Послідовність перевірки статистичної значущості
d
Н0 - середні значення ознаки в двох порівнюваних групах
(наприклад, контрольна і експериментальна) не відрізняються, впливовість
фактору не можна вважати статистично значущою
1. Розрахунок критеріального числа Ст’юдента за формулою:
t
d
md
2. Визначення ймовірності 0-гипотези за розподілом Ст’юдента рα(t, df), де df –
кількість ступенів свободи, розраховується в залежності від рівності дисперсій
порівнюваних вибірок, md – помилка різниці середніх вибіркових,
розраховується в залежності від пов’язаності вибірок.

32.

ПОРІВНЯННЯ ДВОХ ВИБІРОК ЗА
ДОВІРЧИМИ ІНТЕРВАЛАМИ
ДІ ( x1 ) x1 m x1 t ( p , df1 )
ДІ ( x2 ) x2 mx2 t ( p , df 2 )
Розрахунок довірчого інтервалу між
середніми вибірковими
d / x1 x2 /
ДІ (d ) d md t ( p 0,05, df ),
ДІ (d ) [d L ; dU ],
0 ДІ (d ) H1 , p 0,05

33. Порівняння двох вибірок Непараметричні методи

Дані кількісні непараметричні або порядкові (k>4)
Клінічна значущість визначається як різниця між Ме
1. Вибірки непов’язані:
Критерій Манна-Уїтні (U-критерій Вілкоксона-Манна-Уїтні)
Найбільш міцний непараметричний критерій.
Вимоги: 1)дисперсії вибірок повинні бути рівними; 2) не повинно бути
багато співпадаючих значень.
Критерій серій Вальда-Вольфовіца (S)
Використовують для великих вибірок, може бути багато співпадаючих
значень
Двовибірковий критерій Колмогорова—Смірнова (d )
Критерій можна використовувати і для невеликих вибірок
2. Вибірки пов’язані:
Критерій знаків Z
Мало міцний метод, рекомендований для первинної обробки даних
Т-критерій Вілкоксона для пов’язаних вибірок
Більш міцний, але він використовується тільки для змінних, що вимірюються в
шкалі відносин.

34. АЛГОРИТМ ПОРІВНЯННЯ ДВОХ ГРУП ЗА КІЛЬКІСНОЮ ОЗНАКОЮ

Оби дві вибірки параметричні
да
ні
Параметричні методи
Непараметричні методи
Вибірки пов’язані
Вибірки пов’язані
ні
так
ні
так
Дисперсії вибірок рівні (F)
Парний tкритерій
pα ≤0,025
рα>0,025
t-критерій
для двох
вибірок із
різними
дисперсіями
t-критерій
для двох
вибірок із
рівними
дисперсіями
рα≤0,05
Групи різні
Критерії
Манна-Уїтні,
ВальдаВольфовіца,
КолмогороваСмірнова
рα>0,05
Групи
однакові
Критерії
знаків,
Вілкоксона

35.

СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ НЕКІЛЬКІСНИХ ДАНИХ.
НОМІНАЛЬНІ ТА ПОРЯДКОВІ (k≤4) ОЗНАКИ.
ОПИСОВА СТАТИСТИКА
1. Завдання розподілу у абсолютних та відносних частотах.
Відносна частота
.
mi
, i 1...k
n
- у частках одиниці
pi
- у відсотках:
mi
p i 100%;і=1,…,k
n
- у проміле:
pi
mi
1000‰, і=1,…,k.
n
2. Параметри розподілу: мода (Мо), тобто значення номінальної ознаки,
яке зустрічається найбільш часто у даній вибірці, обсяг вибірки n.

36.

ПОРІВНЯННЯ ГРУП ЗА НЕКІЛЬКІСНОЮ ОЗНАКОЮ (1)
Наукова задача - визначення впливовості фактора на некількісну ознаку.
Статистична задача - Порівняння вибірок за некількісною ознакою.
Таблиця спряженості
Ознака
Фактор
Σ
X1
…
Xj
…
Xl
Y1
m11
…
m1j
…
m1l
n1
…
…
…
…
…
…
…
Yi
mi1
…
mij
…
mil
ni
…
…
…
…
…
…
…
Yk
mk1
…
mkj
…
mkl
nk
Σ
m1
…
mj
…
ml
N
де Yi,– можливі значення
номінальної ознаки, i=1,…,k, k
– кількість значень ознаки, Xj, значення фактору, j=1,...,l, l кількість значень фактору, mіj абсолютні частоти, ni, mj маргінальні частоти (суми
абсолютних частот) відповідно
по рядках та стовпчиках,
i=1,…,k, j=1,...,l, N – загальна
кількість досліджень.
Послідовність перевірки статистичної значущості впливу фактору на ознаку
1. Побудова таблиці спряженості.
2. Побудова таблиці очікуваних частот, вибір критерію статистичної значущості.
3. Розрахунок значення критерію.
4. Визначення рівня статистичної значущості .

37.

ПОРІВНЯННЯ ГРУП ЗА НЕКІЛЬКІСНОЮ
ОЗНАКОЮ (2)
Н0 - зміна фактора Х не змінює ознаку Y, тобто розподіли частот в групах не
розрізняються.
Перевірка проводиться за критерієм χ2 Пірсона:
k
2
j 1, 2 i 1
(mij mТ ij ) 2
mТ ij
де mТij - теоретична або очікувана абсолютна частота, тобто ті значення
абсолютних частот, які були б в випадку відсутності впливу фактору на
ознаку.
m j ni
m Т ij
N
Умови коректності критерію χ2: mТij ≥ 5 (80% всіх клітинок)
За умови р (χ2, df=(k-1)(l-1))≤0,05,
ознаку
Н0 спростовується, тобто фактор змінює

38. Статистичний аналіз бінарних ознак. Біноміальний розподіл (р=0,5)

39.

ОПИСОВА СТАТИСТИКА БІНАРНОЇ ОЗНАКИ (1)
Розподіл бінарної ознаки
1
0
Всього
m
n-m
n
Середнє арифметичне :
у абсолютних частотах:
у частках (відносна частота):
у відсотках (розповсюдженість):
у проміле:
X m
m
X p
n
m
p% 100%
n
m
p% 1000% 0
n
0

40.

ОПИСОВА СТАТИСТИКА БІНАРНОЇ ОЗНАКИ (2)
Показники варіації
У абсолютних частотах:
a 2 m(n m); a m(n m)
У частках:
2 p(1 p); p(1 p)
У відсотках:
% 2 p% (100 p% ); % p% (100 p% )
У проміле:
% 2 p% (1000 p% ); % p% (1000 p% )
0
0
0
0
0
0
Помилка вибіркового середнього
mp
n
При m=0, або m=n, треба використовувати поправку Ван
дер Вардена:
p %W
m 1
100(%),
n 2

41.

ДОВІРЧИЙ ІНТЕРВАЛ ГЕНЕРАЛЬНОЇ ЧАСТКИ
При виконанні умов:
0,25 p 0,75,
n p 5,
n (1 p ) 5,
ДІ(Р) =