Пользовательский поиск

Дисперсионный анализ

При планировании оптимального объема выборки эффективно применение дисперсионного анализа [Непомнящих Л. М. и др., 1981, 1984; Shay J., 1975]. Рассмотрим гнездовую случайную выборку с тремя уровнями измерений (при условии нормального распределения парамет­ров), В которой По — ЧИСЛО наблюдений В группе, Пб — число блоков изучаемой ткани одного органа, пс — количество срезов одного блока. Если в такой выборке с каждого среза (с фото­графии или с каждого поля зрения микроскопа) делают одно­единственное измерение, то дисперсию (S2) по всем срезам (фо­тографиям) можно определить по формуле.

Продолжение ниже

Анализ крови на ВИЧ

Существует ряд анализов, используемых для определения того, инфицирован ли человек ВИЧ, вирусом, вызывающим СПИД. Это включает анализ крови на антитела ...

Читать дальше...

всё на эту тему


При расчетах ошибок в условиях сочетания индивидуальной изменчивости и изменчивости органа в пределах организма сле­дует иметь в виду, что изменчивость сходных объектов в орга­низме увеличивает стандартную ошибку средней величины, оп­ределенной для нескольких (п) наблюдений. Для того чтобы уменьшить влияние внутренней изменчивости, исследователи интуитивно стремятся увеличить число объектов, препаратов (іт), изученных у каждой особи. Обоснование предела увеличе­ния выборки может быть получено правилом сложения диспер­сий.

Необходимо также учитывать особенности распределения изучаемого счетного признака в пределах каждого исследуемого организма (нормальный или пауссоновский тип, например, рас­пределение зерен серебра в гисторадиоавтографах, митозов в ткани и т. д.).

Выбор значения т определяется не величиной изучаемого признака, а только числом исследованных объектов, получен­ных от каждой особи, поэтому нецелесообразно сразу подсчи­тывать очень много объектов у всех животных. Выгоднее у всех животных провести подсчет небольшого числа объектов и при­близительно определить, насколько в данных условиях они раз­личаются. Такой путь поэтапного подсчета целесообразен, так как время, затрачиваемое на математическую обработку, неиз­меримо меньше времени, уходящего на морфометрию препара­тов. При последовательном анализе математическая обработка результатов производится после каждого наблюдения. Количе­ство необходимых наблюдений в этом случае часто оказывается почти вдвое меньше, чем при обычном математическом ана­лизе.

Б. С. Шорников (1970) показал, например, что при планиро­вании выборки числа животных, равной 17, точность определе­ния митотической активности клеток достигает 1,0. При увели­чении индивидуальной выборки числа клеток на одном живот­ном до 1000—10 000 точность эксперимента возрастает в 10 раз (до 0,1), а объем выборки на всех животных до 10 000— 15 000 клеток позволяет увеличить точность исследования в 100 раз (до 0,01).Определение только объема необходимого числа наблюдений для получения статистически достоверных данных в ряде слу­чаев оказывается недостаточным и возникают вопросы: сколько раз следует повторять опыт (наблюдение) при определенных, зафиксированных условиях, какое по счету явление, объект (ку­сочек органа, срез и т. д.) отбирать для морфометрического исследования? Эти вопросы часто встают при осуществлении морфологических исследований. В действительности для полно­го исключения субъективизма необходимо точно решить, какой участок среза органа взят: для дальнейшего гистологического исследования, какой отдел этого кусочка использовать для мик­роскопического, гистоферментологического и электронно-микро­скопического исследований и т. д.

Математический подход к этим проблемам позволяет осу­ществить так называемую рандомизацию наблюдения (экспери­мента)— определение целесообразного порядка и последова­тельности его проведения. С целью полного усреднения и выде­ления не контролируемых в опыте факторов обычно используют случайный порядок проведения эксперимента, исключающий тенденциозность подбора материала, препятствующий сопостав­лению несравнимых величин и т. п. Для рандомизации наблю­дений широко пользуются таблицами случайных чисел (цифро­вые значения, которые трудно заранее предугадать).

Выполнение требований рандомизации приводит к полному усреднению всех воздействий на ход эксперимента, связанных с порядком и временем его проведения. При статистической об­работке гипотез равномерности случайных чисел в сравнивае­мых группах применяют критерий хи-квадрат, критерий Колмо­горова и др. [Автандилов Г. Г., 1981].




© Авторы и рецензенты: редакционный коллектив оздоровительного портала "На здоровье!". Все права защищены.


 
Текст сообщения*
Защита от автоматических сообщений
Загрузить изображение
 

nazdor.ru
На здоровье!
Беременность | Лечение | Энциклопедия | Статьи | Врачи и клиники | Сообщество


О проектеКарта сайта β На здоровье! © 2008—2015
nazdor.ru, nazdor.com
Контакты Наш устав

Рекомендации и мнения, опубликованные на сайте, являются справочными или популярными и предоставляются широкому кругу читателей для обсуждения. Указанная информация не заменяет квалифицированную медицинскую помощь, основанную на истории болезни и результатах диагностики. Обязательно проконсультируйтесь с врачом.

Размещенные на сайте информационные материалы, включая статьи, могут содержать информацию, предназначенную для пользователей старше 18 лет согласно Федеральному закону №436-ФЗ от 29.12.2010 года "О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию".