Яндекс.Метрика НАГЛЯДНАЯ СТАТИСТИКА В МЕДИЦИНЕ. А. ПЕТРИ, К. СЭБИН. СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ.
Каждый слышит то, что понимает. Гете Трудных наук нет, есть только трудные изложения. А.И. Герцен. Часть материалов сайта доступна только подписчикам. На период подписки они имеют возможность оперативной консультации по статистическому анализу биомедицинских данных. Запрос на подписку направляйте редактору БИОМЕТРИКИ.
НАГЛЯДНАЯ СТАТИСТИКА В МЕДИЦИНЕ
А. ПЕТРИ, К. СЭБИН
Наглядная статистика в медицине/Пер. с англ. В.П. Леонова - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2003. - 144с.: ил. - (Серия "Экзамен на отлично").


 
 
 
 

Словарь терминов


Автокорреляционные коэффициенты для лага k: Коэффициент корреляции между наблюдениями во временных сериях, которые разделены друг от друга на k временных единиц 

Автоматическая модель выбора: Метод выбора переменных, подлежащих включению в математическую модель, например, прямой, обратный, пошаговый, все подгруппы

Альтернативная гипотеза: Гипотеза относительно интересующего нас эффекта, которая противоречит нулевой гипотезой и верна, если нулевая гипотеза ложная

Анализ выживаемости: Исследует время, регистрируемое у пациента, чтобы достичь им интересующей нас конечной точки (например, смерть), когда некоторые данные цензурированы

Анализ по назначению лечения: Все пациенты в клиническом исследовании анализируются в тех группах, в которые они были назначены
вначале 

Анализ пролеченных пациентов: Пациенты в клиническом исследовании включаются в анализ, только если они закончили полный курслечения, на который они были назначены случайным образом 

Априорная вероятность: Индивидуальная уверенность, основанная на субъективной точке зрения и/или ретроспективных наблюдениях, что событие произойдет

Априорная (доопытная) вероятность: 
Априорная вероятность, оцененная до того как имеется результат диагностического теста, что пациент имеет заболевание

Апостериорная (послеопытная) вероятность: Индивидуальное доверие, основанное на априорной вероятности и новой информации (например, результат критериальной проверки),
в то, что событие произойдет

Апостериорные уточняющие сравнения: делаются для корректировки величин 
Р, когда проведены множественные сравнения, например метод Бонферрони

Асимметричное распределение: Распределение данных асимметрично; оно имеет длинный хвост справа с несколькими высокими значениями (положительно скошенное) или длинный хвост слева с несколькими низкими значениями (отрицательно скошенное)

ASCII или текстовый формат: Данные в компьютере даны как ряды текста

Байесовский метод вывода: Применяет не только текущую информацию (т.е. от исследования), но и прежнее суждение субъекта (часто субъективное) о гипотезе, для оценки апостериорного доверия к гипотезе

Бимодальное распределение: Данные, чье распределение имеет два “пика”

Бинарная переменная: Качественная переменная с двумя категориями. Также называется “дихотомическая переменная”

Биномиальное распределение:
Распределение дискретной вероятности бинарной случайной переменной; полезно для заключений о пропорциях

Блок, группа: Однородная группа экспериментальных единиц, которые имеют подобные характеристики. Также называется “страта”

Британский стандарт коэффициента воспроизводимости: Максимальная разность, которая, по-видимому, существует 
междумаксимум двумя повторными измерениями 

Вариация остатков: Вариация переменной, которая остается после того, как удалена вариабельность, относящаяся к интересующим нас факторам. Это – вариация, необъяснимая моделью, и остаточный средний квадрат в таблице ANOVA,
Также называется “ошибочная или необъясненная вариация”

Взаимодействие: Оно существует между двумя, или более, факторами, где разности зависимого признака между уровнями одного фактора различны для одного или более уровней другого фактора 

Взаимоисключающие категории (градации, уровни): Каждый пациент может принадлежать только к одной категории

Взвешенная каппа: Корректировка каппы Кохена, показателя согласия измерений, которое принимает во внимание степень, до которой расходятся две группы парных категориальных измерений

Взвешенное среднее: Модификация среднего арифметического, полученная путем учета веса по каждому значению переменной в группе данных

Весь набор моделей выбора: см. Выбор модели 

Вероятность: Измеряет шанс появления события. Она лежит между 0 и 1. См. также условная, априорная и апостериорная вероятность

Воспроизводимость: Степень, до которой совпадают повторные измерения тем же наблюдателем в идентичных условиях

Временной ряд: Значения переменной, наблюдаемые или у пациента или группы пациентов во многих последовательных точках во времени

Вторая конечная точка: Исходы в клиническом исследовании, которые не имеют главного значения

Выбор модели: Процедура формирования упрощенной схемы изучаемого явления. В регрессионном анализе выбор модели может производиться с использованием разных алгоритмов отбора предикторов в уравнение регрессии. Наиболее популярны модели пошагового включения и исключения предикторов, а также их комбинации

Выборка: подгруппа пациентов

Выборочная квота: Неслучайная выборка, в которой исследователь выбирает членов выборки для выполнения определенной “квоты”

Выборочное распределение 
средних: Распределение выборочных средних, полученных после взятия повторных выборок фиксированного размера из популяции

Выборочное распределение пропорций (долей): Распределение пропорций выборки, полученных после взятия повторных выборок фиксированного размера из популяции

Выброс (аномальное значение): Наблюдение, которое отличается от основной части данных и несовместимо с остальными данными

Гармонический анализ: Временная серия, которая представлена суммой синусов и косинусов, предварительно очерченных для заданного периода и амплитуды

Гауссово распределение: см.Нормальное распределение

Гетерогенность дисперсий: неравные генеральные дисперсии

Гистограмма: Диаграмма, которая показывает (относительное) распределение частоты непрерывной переменной путем применения присоединенных столбчатых диаграмм. Область столбчатой диаграммы пропорциональна (относительной) частоте в интервале, определенном границами этой диаграммы

Гомоскедастичность: Равные дисперсии; также описаны как гомогенность дисперсии

График “стебель и листья”: Смесь диаграммы и таблицы, применяемая для иллюстрации распределения данных. Он подобен гистограмме и эффективно отображает значения данных в возрастающем порядке 

График нормального распределения: Диаграмма для визуальной оценки нормальности распределения данных; прямая линия на таком графике означает нормальность

График “ящик с усами”: Диаграмма, показывающая распределение переменной; она показывает средние, верхние и нижние квартили и часто максимальное и минимальное значения

Группа отрицательного контроля (сравнения): Пациенты в рандомизированном контролируемом исследовании, которые не получают активного лечения

Групповая рандомизация: Группы пациентов, а не отдельные пациенты, случайным образом назначенные на лечение

Данные наблюдений: Наблюдения над одной или более переменными

Данные, цензурированные справа: Относятся к пациентам, которые, как известно, не достигли интересующей нас конечной точки, когда они прослеживались в последний раз 

Дважды «слепой» (опыт, исследование): см. «Ослепление»

Двумерный график (скаттер-плот): Двумерный график зависимости одной переменной от другой, причем каждая пара значений отмечена точкой (наблюдением)

Двухвыборочный t- критерий: см. Непарный t-критерий

Двухвыборочный критерий Вилкоксона ранговых сумм: непараметрический
критерий, сравнивающий распределения двух независимых групп наблюдений. Он эквивалентен U-критерию Манна-Уитни

Двухсторонний критерий: Направление (знак) интересующего нас эффекта в альтернативной гипотезе не определено

Децили: Величины, которые делят упорядоченные наблюдения на 10 равных частей (по числу наблюдений)

ДИ см. Доверительный интервал

Диагностический тест: Используется для постановки диагноза особого условия

Дисперсионный анализ (ANOVA): Общий термин для методов, которые сравнивают средние значения групп наблюдений путем расщепления общей дисперсии переменной на ее компоненты, причем каждая относится к отдельному фактору

Дисперсия: Мера рассеяния, равная квадрату стандартного отклонения

Дисперсия ошибок: см. Дисперсия остатков

Дискретное распределение вероятностей: Случайная переменная, определяющая, (как) распределение принимает дискретные значения

Дискретная переменная: Числовая переменная, которая может принимать только целые числа

Дискриминантный анализ: Метод, подобный логистической регрессии, который можно применять для идентификации факторов, которые существенно связаны с бинарным ответом 
(группирующим признаком)

Примечание редактора. Дискриминантный анализ применяется и с группирующим признаком, имеющим более двух значений.

Дихотомическая переменная: см. Бинарная переменная

Доверительные границы: Верхняя и нижняя величины доверительного интервала

Доверительный интервал для параметра: Диапазон значений, внутри которого, как
мы (обычно) верим на 95%, лежит истинный параметр популяции. Строго говоря, после повторного отбора в этом интервале лежит 95% оценок этого параметра 

Доказательная медицина: Применение текущих лучших результатов при принятии решения о лечении отдельных пациентов

Зависимая переменная: Переменная (обычно обозначенная как Y), которая предсказана независимой переменной в регрессионном анализе. Также называется откликом или зависимой выхода 

Заключение, вывод: Процесс выведения заключения о популяции, применяя выборочные данные

Знаковый критерий: Непараметрический критерий, который изучает, имеют ли тенденцию разницы быть положительными (или отрицательными); стремятся ли наблюдения быть больше (или меньше) чем средняя; больше (или меньше) одной пропорция наблюдений с определенной характеристикой,  чем вторая

“Золотой стандарт” (референтный, эталонный метод): Дает определенный диагноз конкретного состояния

Изучение наблюдением: Исследователь не делает ничего, чтобы влиять на исход

Интервальная оценка: Интервал значений, внутри которого, как мы полагаем, лежит параметр популяции

Интердецильный размах: Интервал между 10-ой и 90-ой процентилями; он содержит центральные
80% упорядоченных значений

Интерполировать: Оценить требуемое значение, которое лежит между двумя известными значениями

Искажающие, вмешивающиеся (факторы): Когда одна или более независимых переменных соотносятся с исходом и друг с другом, так что трудно оценить независимый эффект каждой на переменную исхода 

Исследование “случай-контроль”: Идентифицируются группы пациентов с заболеванием (случаи) и без него (контроль) и сравнивается подверженность факторам риска в этих группах

Искусственная переменная: Группа бинарных переменных, которые созданы для облегчения сравнения трех или более категорий номинальной переменной в регрессионном анализе

Исторический, или непараллельный контроль (пациентов): Пациенты, которые не отнесены к группе лечения в начале исследования, но которые получали лечение в прошлом и применяются в качестве группы сравнения

Каппа Кохена: Мера согласия между двумя группами качественных измерений на одних субъектах. Если К=1 – это совершенное согласие, если К=0 – это не лучше, чем случайное согласие

Качественная переменная: см. Категориальная переменная

Категориальная (качественная) переменная: Каждый пациент принадлежит к одной из определенных категорий переменной

Качество согласия: Мера степени, до которой значения, получаемые из модели, согласуются с наблюдаемыми данными

Квартили: Значения, которые делят упорядоченные наблюдения на 4 равные части

Клетка таблицы сопряженности: Пересечение отдельного ряда и отдельной колонки таблицы

Клиническая гетерогенность: Существует, когда исследования, включенные  в мета-анализ, имеют различия в популяции пациентов, определении переменных и т.п., что создает проблемы несовместимости

Клиническое испытание: Любая форма планируемого эксперимента на людях, который применяется для оценки влияния нового вида лечения на клинический исход

Ковариата: cм. Независимая переменная

Ковариационный анализ: Специальная форма анализа дисперсии, которая сравнивает значения зависимой переменной между группами пациентов, после корректировки эффекта одной или двух независимых переменных 

Контрольная (проверочная) выборка: Вторая подвыборка, применяемая для удостоверения результатов от обучающей выборки

Кохрановское сотрудничество: Международная сеть клиницистов, методологов и потребителей, которые постоянно модернизируют систематические обзоры и делают их доступными для других

Когортное исследование: Прослеживается (обычно проспективно) группа пациентов, причем все без интересующего нас исхода (например, заболевание), чтобы изучить эффект будущих исходов на подверженность фактору риска

Количественная переменная: см. Числовая переменная

Коллинеарность: Пары независимых переменных в регрессионном анализе очень высоко коррелируют, т.е. с коэффициентами корреляции, очень близкими к  ±1

Копирование: Пациент имеет более одного измерения переменной по данному случаю

Коррелограмма: Двумерный график коэффициента автокорреляции лага k

Коэффициент вариации: Стандартное отклонение, деленное на среднее (часто выражено в процентном отношении) 

Коэффициент корреляции Пирсона: Количественная мера между –1 и +1, отражает степень, до которой точки в двумерном графике согласуются с прямой линией. См. также Коэффициент корреляции Спирмэна

Контроль: Исследуемый пациент без заболевания в исследовании “случай-контроль” или не принимающий новое лечение в клиническом исследовании

Контрольная группа: Термин, применяемый в сравнительных исследованиях, например, 
в клинических испытаниях, для обозначения группы сравнения. См. также Положительный и Отрицательный контроль

Коэффициенты регрессии: Параметры (например, наклон и пересечение в парной регрессии), которые описывают уравнение регрессии

Коэффициент логистической регрессии: Коэффициент регрессии для конкретного предиктора в логистической регрессии

Коэффициент ранговой корреляции: см. Коэффициент корреляции Спирмэна 

Кривая выживаемости Каплана-Майера: Кривая, в которой вероятность выживаемости наносится относительно времени от базовой величины. Используется, когда точные времена для достижения конечной точки известны

Кривая операционной характеристики, она же характеристическая кривая теста:
Двумерный график чувствительности теста от (1-специфичность теста) для различных значений точки отсечки для непрерывной переменной в диагностическом тесте; применяется для отбора оптимальной величины отсечки или для сравнения тестов

Критерий Бартлетта: Применяется для сравнения дисперсий (генеральных)

Критерий знаковых рангов Вилкоксона: непараметрический критерий, сравнивающий парные наблюдения

Критерий значимости: см.Критерий проверки гипотез

Критерий проверки гипотез: Процесс использования выборки чтобы оценить, сколь много аргументов имеется против нулевой гипотезы о популяции. Также называется “критерий значимости”

Критерий, свободный от распределения: см.
Непараметрический критерий

Критерий Колмогорова-Смирнова: Определяет, нормально ли распределены данные

Примечание редактора. Под общим названием «критерий Колмогорова-Смирнова» объединяется группа критериев, которые кроме гипотез нормальности распределения проверяют многие другие статистические гипотезы.

Критерий Краскела-Уоллиса: Непараметрическая альтернатива 
однофакторному ANOVA; применяется для сравнения распределений более двух независимых групп наблюдений

Критерий Левене: Проверяет нулевую гипотезу, что две или более дисперсии равны

Критерий Мак-Немара: Сравнивает доли (пропорции) в двух соотносящихся группах, применяя статистику критерия Хи-квадрат Пирсона

Критерий Манн-Уитни: см. Критерий ранговых сумм

Критерий отношения дисперсий: F-критерий Фишера-Снедекора, используется для проверки гипотез о равенстве дисперсий в популяции.

Критерий Хи-квадрат Пирсона: Используется в частотных данных. Он проверяет нулевую гипотезу, что нет связи между факторами, которые определяют таблицу сопряженности. Также применяется для тестирования разницы в долях (пропорциях)

Критерий Шапиро-Уилки: Определяет, нормально ли распределены данные

Примечание редактора. С помощью этого критерия можно проверять соответствие данных и 
некоторым другим законам распределения.

Круговой график: Диаграмма, показывающая частотное распределение количественной или дискретной переменной. “Круг” делится на секции, одна для каждой “категории”: площадь каждой секции пропорциональна частоте в этой категории

Линейное соотношение: Означает прямолинейное соотношение между двумя переменными

Ложно-отрицательный: Пациент, который имеет заболевание, но диагностируется как не имеющий его

Ложно-положительный: Пациент, который не имеет заболевания, но диагностируется как имеющий его

Логит (логистическое) преобразование: Преобразование, примененное к доле (пропорции) или вероятности, р, так что logit(p)=ln[p/(1-p)]

Логистическая регрессия: Соотношение регрессии между бинарной переменной исхода 
и числом зависимых переменных

Примечание редактора. Применяется и в случае переменной отклика, имеющей более двух значений (мультиномиальная логистическая регрессия).

Лог-нормальное распределение: Вытянутое вправо распределение вероятности непрерывной случайной переменной, чей логарифм подчиняется нормальному распределению

Лог-ранговый критерий: Непараметрический подход к сравнению двух кривых выживаемости

Лонгитюдальное (продольное) исследование: Прослеживает пациентов на некотором периоде времени

Медиана: Мера положения, которая является срединным (расположенным посередине) значением упорядоченных наблюдений

Межквартильный размах: Интервал между 25-ой и 75-ой процентилями; он содержит центральные 50% упорядоченных значений

Мета-анализ (обзор): Количественный систематический обзор, который соединяет результаты исследований для создания и исследования оценки общего интересующего нас эффекта 

Метод наименьших квадратов (МНК): Метод оценки параметров в регрессионном анализе, основанный на минимизации суммы квадратов остатков 

Метод “ складного ножа”: Метод оценки параметров в модели; каждый из nпациентов последовательно удаляется из выборки, параметры оцениваются из остальных (n-1) пациентов, и, наконец, эти n оценок усредняются

Многоуровневое моделирование: Иерархическое расширение, применяемое для сложных структур
в регрессионном анализе

Множественная линейная регрессия: модель линейной регрессии, в которой одна зависимая переменная и две или более независимых переменных

Мода: Величина отдельной переменной, которая наиболее часто появляется в группе данных 

Модель: Описывает в алгебраических терминах соотношение между двумя или более переменными

Модель случайных эффектов: Используется в мета-анализе, когда есть данные о статистической гетерогенности

Примечание редактора. Модель случайных эффектов используется также в дисперсионном анализе. Она является антиподом модели фиксированных эффектов. Помимо этих двух моделей возможны случаи, представляющие собой смешанную модель, где часть факторов представляют собой фиксированные эффекты, а часть – случайные.

Модель фиксированного эффекта: применяется в мета-анализе, когда нет данных о статистической гетерогенности

Модель Хи-квадрат (Хи-квадрат для предикторов): Статистика критерия, с распределением Хи2, которая проверяет нулевую гипотезу, что все отдельные коэффициенты регрессии в модели равны нулю 

Мощность (критерия): Вероятность отбрасывания нулевой гипотезы, когда она ложна

Накопленная (нарастающим итогом) частота: Число пациентов, которые имеют значения переменной меньше, или равное, определенному значению 

Независимая выборка: Каждое наблюдение в такой выборке представленотолько однажды и не соотносится с наблюдениями в других выборках

Независимая (объясняющая) переменная: Переменная (обычно обозначаемая как х), которая
применяется для прогноза зависимой переменной в регрессионном анализе. Также называется “независимая или предикторная переменная ” или “ковариата”

Необъясненная вариация: см.Вариация остатков

Непрерывная переменная: Числовая переменная, в которой нет ограничения на значения, которые эта переменная может принимать

Непрерывное распределение вероятностей: Случайная переменная, определяющая распределение, непрерывна

Несмещенный: свободный от смещения

Номинальная переменная: Категориальная переменная, чьи категории (уровни, градации) не имеют естественного упорядочения

Номограмма Альтмана: Диаграмма, которая устанавливает связь объема выборки, мощности статистического критерия, уровень значимости и стандартизованную разность

Номограмма Пагана: Диаграмма, относящая пред-тестовую вероятность диагностического критерия к правдоподобию и
пост-тестовой вероятности. Обычно используется для преобразования первой в последнюю

Нормальное (Гауссовское) распределение: Непрерывное распределение вероятности, имеющее форму колокола и симметричное; его параметры – средняя и дисперсия

Непарный (двухвыборочный) t-критерий: Проверяет нулевую гипотезу, что две средних от независимых групп равны

Непараметрический критерий: Критерий проверки гипотез, который не делает предположений о распределении анализируемых данных. Иногда называется критерий, свободный от распределения, или ранговый метод

Нулевая гипотеза (H0): Утверждение, которое не предполагает обнаружения влияния вмешательства (лечения) в популяции 

Обзор: см.Мета-анализ

Обоснованность: Близость к истинному результату

Обучающая выборка: Первая подвыборка, применяемая для генерирования модели (например, в анализе логистической регрессии или дискриминантном). Результаты перепроверяются по второй (контрольной) выборке

Одновыборочный tкритерий (Стьюдента): Исследует, отличается ли средняя переменной от некоторой гипотетической величины

Однократное маскирование (“ослепление”):
см. «Ослепление»

Одномоментное (поперечное) исследование: Исследование, которое проводится в отдельной точке во времени 
 

 
Односторонний критерий: Альтернативная гипотеза определяет направление интересующего нас влияния вмешательства

Однофакторный дисперсионный анализ: Отдельный вид ANOVA, применяемый для сравнения средних двух и более независимых групп наблюдений 

Ожидаемая частота: Частота, которая ожидается исходя из предположения о правильности нулевой гипотезы

Ординальная (ранговая) переменная: Категориальная переменная, чьи категории расположены упорядоченным образом 

 
“Ослепление”: Когда пациенты, клиницисты и консультанты по результатам лечения в клиническом исследовании не осведомлены о назначении лечения (двойное-слепое) или когда пациент знает о получаемом лечении, а консультант - нет (одинарное-слепое)


Основная переменная исследования: Переменная, которая относится к основной цели исследования

 
Остатки: Разность между наблюдаемыми и предсказанными значениями зависимой переменной в регрессионном анализе


Отбор (признаков) методом включения: см. Модель выбора

Отбор с последовательным удалением: см. Выбор модели

Относительная частота: Частота, выраженная как процент или доля общей частоты

Относительный шанс: Соотношение двух шансов, интерпретируемое как относительный риск.
Также называется “отношение шансов”

Относительный риск: Соотношение двух рисков, обычно риск заболевания в группе пациентов, подверженных некоторому фактору, деленный на риск неподверженных пациентов

Отношение дисперсий (F-критерий): Применяется для сравнения дисперсий двух переменных, путем сравнения их отношения с F- распределением

Отношение правдоподобия: Отношение двух правдоподобий; для диагностических тестов ОП – отношение шансов получения конкретного результата теста у пациентов, имеющих и не имеющих заболевание

Отношение рисков: см. Относительный риск

Оценка (выборочная): Значение, полученное из выборки, которое используется для представления параметра популяции

Отношение шансов: Отношение двух шансов (например, шансы заболевания у пациентов, подверженные или не подверженные влиянию фактора). Часто принимается как оценка относительного риска в исследовании “случай-контроль”

Отрицательное предсказанное значение: Доля пациентов с отрицательным результатом теста, которые не имеют заболевания

Отступления от протокола: Пациенты, которые входят в исследование, но не удовлетворяют критериям протокола 

Оценка риска: см. Прогностический индекс

Ошибка второго рода: Неотбрасывание нулевой гипотезы, когда она ложна

Ошибка, обусловленная выборкой: Разность, относимая к процедуре взятия образцов в выборку, для которых наблюдаемые значения отличаются от тех, что есть в популяции 

Ошибка первого рода: Отбрасывание нулевой гипотезы, когда она верна

Параллельное испытание: Каждый пациент получает только одно лечение

Параметр: Обобщающая величина (например, средняя, пропорция), которая характеризует распределение вероятности. Его значение
относится к популяции

Параметрический критерий: Критерий проверки гипотез, для которого делают определенные вероятностные предположения о данных

Парная линейная регрессия: Прямолинейное соотношение между отдельной зависимой переменной и одной независимой переменной

Парные наблюдения: Относятся к ответам от подобранных пар пациентов или одного и того же пациента в двух различных условиях

Парный t критерий: Проверяет нулевую гипотезу, что среднее значение группы разностей парных наблюдений равнанулю

Переопределенные (избыточные) модели: Модели, которые содержат слишком много объясняющих переменных

Перекрестные исследования: Каждый
исследуемый пациент получает более одного вида лечения, одно за другим в случайном порядке

Переменная: Любая величина, которая изменяется

Переменная отклика (зависимая переменная)
см: Зависимая переменная

Переопределенная модель: Модель, в которой число переменных равно или больше числа пациентов

Пересечение (свободный член): Значение зависимой переменной в уравнении регрессии, когда величин а(ы) независимой(ых) переменной(ых) равна (ы)нулю 

Периодограмма: Графическое изображение, применяемое в гармоническом анализе, части анализа временных серий

План полной рандомизации: Экспериментальные единицы, случайно предназначенные в группы лечения

Плацебо: Инертное “лечение”, применяемое в клиническом исследовании, которое идентично по своим внешним проявлениям активному лечению. Оно удаляет эффект получения лечения из терапевтического сравнения

Повторность (кратность) измерений: Интересующая нас переменная измеряется на том же самом пациенте более чем в одной группе условий (т.е. по различным поводам)

Повторность измерений в дисперсионном анализе: Специальная форма дисперсионного анализа, применяемая, когда числовая переменная измеряется у каждого члена группы пациентов по ряду различных поводов

Подбор: Процесс отбора пациентов, которые подобны относительно переменных, которые влияют на интересующий нас ответ

Поправка на непрерывность: Поправка, применяемая к статистике критерия для корректировки аппроксимации дискретного распределения непрерывным распределением

Поправка Бонферрони: Апостериорная поправка значения достигнутого уровня значимости Р
, принимающая во внимание число проверок гипотез, проведенных в ситуациях тестирования множественных гипотез 

Полиномиальная регрессия: Нелинейное (т.е. квадратичное, кубическое и т.п.) соотношение между зависимой переменной и независимой переменной

Популяция (генеральная совокупность): Вся группа пациентов, в изучении которых мы заинтересованы

Положительный контроль: Пациенты в РКИ, получающие какой-либо вид активного лечения как основа сравнения для нового вида лечения

Пошаговый отбор: см.Модель отбора

Правдоподобие: Исходя из гипотезы описывает
правдоподобие наблюдаемого результата (например, от критерия), если гипотеза верна (например, болезнь есть). 

Предсказанное значение: Предсказанное значение переменной отклика в регрессионном анализе, соответствующее отдельным значениям независимой переменной 

Предварительный анализ: Предварительно планируемые виды анализа в промежуточной фазе исследования

Пределы согласия: В оценке повторяемости это размах величин, между которыми, как мы ожидаем, лежат 95% разницы между повторяемыми измерениями в популяции 

Предикторная переменная: см. Независимая переменная

Преобразование данных: получается взятием одного и того же математического преобразования (например, логарифма) для каждого наблюдения

Пригодная выборка: Группа пациентов, которая, как полагают, представляет популяцию, из которой она отобрана, но отобрана потому, что она “под рукой”, а не будучи отобрана случайно

Процентная точка: Процентиль распределения; он означает долю распределения, которая лежит справа (т.е. в правом хвосте) слева (в левом хвосте) или как слева, так и справа 

Период “размыва”: Интервал между окончанием одного периода лечения и началом второго в перекрестном исследовании. Он позволяет рассеяться остаточным эффектам первого лечения

Прогностическая ценность положительного результата: Доля пациентов с положительным результатом диагностического теста, которая имеет заболевание

Первичная конечная точка: Исход, который наиболее точно отражает преимущество новой терапии в клиническом исследовании

Прогностический индекс: Оценивает правдоподобие того, что субъект имеет заболевание. Также называется “индекс риска”

Пропорция (доля): Соотношение числа интересующих нас событий к общему числу событий

Проспективное исследование: Пациенты прослеживаются вперед от какой-то точки во времени

Протокол: Полное письменное описание всех аспектов клинического исследования

Процентили: Величины, которые делят упорядоченные наблюдения на 100 равных частей

Прямая линейной регрессии: Прямая линия, нанесенная на двумерный график, которая определяется алгебраическим выражением, соединяющим две переменные

Публикационное смещение: Тенденция для журналов публиковать только статьи, которые содержат статистически значимые результаты

Р-значение: Вероятность получения наших результатов или чего-либо большего, если нулевая гипотеза верна; уровень значимости

Размах, отвечающий нормальному распределению: См. Референтный интервал

Ранговыйкоэффициент корреляции Спирмэна: Непараметрическая альтернатива коэффициенту корреляции Пирсона; он обеспечивает измерение связи между двумя переменными

Ранее диагностированные пациенты: Пациенты, которые диагностировались ранее 

Распределение Пуассона: Распределение дискретной вероятности случайной переменной, представляющей число явлений, происходящих случайно и независимо с фиксированной средней частотой

Распространенность (преваленс): Число (доля, пропорция) пациентов с болезнью в данной точке во времени (точечная распространенность) или внутри определенного интервала (периодическая распространенность) 

Распределение вероятности: Теоретическое распределение, которое описывается математической моделью. Оно показывает вероятности всех возможных значений 
случайной переменной

Рандомизированное контролируемое исследование (РКИ): Сравнительное клиническое исследование, в котором существует случайное назначение пациентов на вид лечения

Рандомизация: Пациенты назначаются в группы лечения случайным (вероятностным) образом. Может быть стратифицированной (контролирующей эффект важных факторов) или блокированной (гарантируя почти равные по размеру группы лечения).

Размах: Разность между наибольшими и наименьшими наблюдениями

Равномерное распределение: Не имеет «пиков», поскольку каждое значение равновероятно

Ранговые методы: см. непараметрические критерии

Распределение Стьюдента: см. t-распределение

Референтный интервал: Интервал значений (обычно центральных 95%) переменной, который обычно наблюдается у здоровых пациентов. Также называется “нормальный или референтный размах”

Регрессионная модель пропорционального риска (Кокса): Используется в анализе выживаемости для изучения одновременного эффекта зависимых переменных на выживаемость

Регрессия к среднему: Явление, посредством которого группа крайних результатов сопровождается результатами, которые 
в среднем менее экстремальны, т.е. высокие отцы имеют более низких (но все-таки высоких) сыновей

Регрессионная модель пропорционального риска Кокса: cм. Модель пропорционального риска 

Ретроспективное исследование: Пациенты выбраны, и исследуются факторы, которые произошли в их прошлом

Риск заболевания: Вероятность развития заболевания в установленный временной период 

Риск: Мгновенный риск достижения
конечной точки в анализе выживаемости

R2: Доля общей дисперсии зависимой переменной в регрессионном анализе, которая объясняется моделью. Это – субъективное измерение качества согласия.

Сезонная вариация: Значения интересующей нас переменной
систематически изменяются согласно времени года

Сериальная корреляция: Корреляция между наблюдениями во временных сериях и наблюдениями, отделенными между собой фиксированным временным интервалом

Симметричное распределение: Данные сконцентрированы вокруг некоторой средней точки, а форма распределения влево от средней точки является зеркальным отражением
формы справа от нее

Систематическое размещение: Пациенты в клиническом исследовании назначены на лечение систематизированным, а не случайным, образом

Систематический обзор: Формализованный и строгий подход к комбинации результатов от всех уместных изучений подобных исследований по тому же самому состоянию здоровья

Систематический метод выборки: Выборка отбирается из популяции, применяя некоторый систематический метод, но не метод, основанный на случайности

СКО (SD): см. Стандартное отклонение

Стандартное отклонение: Стандартное (среднеквадратичное) отклонение: Мера рассеяния, равная положительному квадратному корню из дисперсии

Случайная выборка: Каждая возможная выборка данного размера в популяции имеет равную вероятность быть выбранной

Случайная серия: Временная серия, в которой нет автокорреляции

Случайная переменная: Величина, которая может принимать любое из группы взаимоисключающих значений с данной вероятностью

Случайная вариация: Вариабельность, которую нельзя отнести к любому объясненному источнику

Смещение: Систематическая разница между 
результатамиполученными из исследования, и истинным положением дел 

Смещение выбора: Систематическое нарушение данных в результате способа, которым субъекты включаются в исследование

Смещение вследствие ошибок памяти: Систематическое искажение данных в результате характерной особенности, с помощью которой субъекты вспоминают прошлые события, в отличие от событий недавних 

СОС (SEM): см. Стандартная ошибка среднего

Стандартная ошибка среднего: стандартная ошибка среднего: Мера точности выборочной средней. Это - стандартное отклонение распределения средних отдельных выборок

Среднее: Общий термин для мер положения

Среднее геометрическое: Мера положения для данных, чье распределение вытянуто вправо; это –
антилогарифм средней арифметической для логарифмов исходных данных

Среднее арифметическое: Мера положения, полученная путем деления суммы значений переменной на число наблюдений. Часто называется “среднее”

Столбчатая диаграмма: Диаграмма, которая показывает распределение качественной или дискретной переменной путем показа отдельной горизонтальной или вертикальной диаграммы для каждой “категории”, причем ее длина пропорциональна (относительной) частоте в этой “категории”

Структура выборки: Список всех пациентов в популяции

Специфичность (теста): Доля пациентов без заболевания, которые точно идентифицированы диагностическим тестом

Стандартная ошибка пропорции (доли): Мера точности выборочной доли (пропорции). Это – стандартное отклонение распределения выборки пропорций

Стандартное нормальное распределение:
Специальное нормальноераспределение со средним равным нулю и дисперсией равной единице

Стандартизованная разность: Отношение, применяемое в номограмме Альтмана и формулах Лера, которое выражает клинически важную разность лечения в единицах стандартного отклонения

Стандартизованное нормальное отклонение: Случайная переменная, чье распределение нормально с нулевой средней и единичной дисперсией

Стационарный временной ряд: Временная серия, для которой средняя и дисперсия постоянны все время

Статистика (как число): Выборочная оценка параметра популяции 

Статистическая гетерогенность: Присутствует в мета-анализе, когда между отдельными оценками интересующего нас эффекта имеется значительная вариация

Статистически значимый: Результат проверки гипотезы статистическим критерием при определенном уровне (скажем, 1%), если мы имеем существенные аргументы, чтобы отбросить нулевую гипотезу при этом уровне (т.е.
когда  P< 0,01)

Статистика (как наука): Включает методы сбора, обобщения, анализа и вывода заключений из данных

Страта: Подгруппа пациентов: обычно пациенты внутри страты имеют подобные характеристики. Иногда называется “блок”

Субъективная вероятность: Персональная степень уверенности, что событие произойдет

Статистический критерий Вальда: Часто применяется в логистической регрессии для проверки вклада отдельного коэффициента регрессии

Статистика критерия: Значение, выведенное из данных выборки, применяемое для проверки гипотез; это значение сравнивается с известным распределением вероятности (этого критерия) для получения величины Р

Сходимость (результатов): Степень, до которой те же результаты могут быть получены в различных условиях (т.е. двумя методами измерения или двумя наблюдателями)

t-распределение: Также называется ”t-распределением Стьюдента”. Непрерывное распределение, чья форма подобна нормальному распределению и которое характеризуется своей степенью свободы. Оно особенно важно для заключений осредних

Таблица 2х2: Таблица сопряженности частот для двух строк и двух колонок.

Таблица сопряженности (контингенции):
Двухвходовая (обычно) таблица, в которую вводятся частоты 

Таблицы продолжительности жизни в анализе выживаемости: Способ определения вероятностей выживаемости, когда известно только, что время для достижения конечной точки находится в определенном временном интервале

Теорема Байеса: Апостериорная вероятность события/гипотезы пропорциональна произведению его априорной вероятности и правдоподобия

Точечная оценка: Отдельная величина, полученная из исследования, которая оценивает параметр популяции

Точечная оценка распространенности (преваленса): Число пациентов с заболеванием (или процент уязвимых пациентов) в отдельной точке во времени

Точный критерий Фишера: Критерий, 
которыйоценивает точные вероятности (т.е. не полагается на аппроксимации по Хи-квадрат распределению Пирсона) в таблице сопряженности (обычно в таблице 2х2), применяется, когда ожидаемые частоты не велики

Точки влияния: Значение данных, которое имеет эффект существенного изменения оценок коэффициентов регрессии, когда оно включено в анализ

Точность: Относится к способу, которым наблюдаемое значение количественно соответствует истинной величине

Точность: Мера ошибки выборки. Относится к тому, насколько хорошо совпадают друг с другом
повторные наблюдения 

Точечный график: Диаграмма, в которой каждое наблюдение за переменной представлено одной точкой на горизонтальной (или вертикальной) линии

Тренд: Значения переменной показывают тенденцию со временем прогрессивно увеличиваться или уменьшаться 

Угловой коэффициент (регрессии): Градиент линии регрессии, показывающий среднее изменение зависимой переменной на единицу изменения у независимой переменной

Унимодальное распределение: Имеет один «пик» (моду)

Уровень (градация): Конкретная категория качественной переменной или фактора

Уровень значимости: Вероятность, выбранная в начале исследования, которая приведет нас к отбрасыванию нулевой гипотезы, если наше Р-значение лежит ниже ее. Она часто выбирается как 0,05.

Уровень значимости апостериорного критерия: Апостериорная вероятность, определенная из полученной ранее информации и результата диагностического теста, что пациент имеет заболевание

Условная вероятность: Вероятность события, при условии, что другое событие уже произошло

Устойчивость (критерия): Критерий устойчив к нарушениям своих допущений, если на его величину Р и мощность эти нарушения ощутимо не влияют

F- критерий: см. Критерий отношения дисперсий

F-распределение: Вытянутое вправо непрерывное распределение, характеризующееся степенями свободы числителя и знаменателя отношения, которое определяет его; полезно для сравнения двух дисперсий и более двух средних, применяется в дисперсионном анализе

Фактор риска: Решающий фактор, который влияет на частоту особого исхода, например, заболевания

Факторный эксперимент: Разрешает 
одновременный анализ ряда интересующих нас факторов

Форест-график: Диаграмма, применяемая в мета-анализе и показывающая оцененный эффект в каждом исследовании и их средние (с доверительными интервалами)

Формула Лера: Может использоваться для расчета оптимальных размеров выборки, требуемой для некоторых критериев проверки гипотез, когда мощность определена как 80% или 90%, а уровень значимости как 0,05 .

Функция плотности вероятности: Уравнение, которое определяет связь распределения вероятности и значения случайной величины

Хи-квадрат (Х2) распределение Пирсона: Вытянутое вправо непрерывное распределение, характеризующееся степенями его свободы; полезно для анализа качественных данных

Цензурированные данные: Встречаются в анализе выживаемости, поскольку имеется неполная информация об исходе. См. Справа и слева цензурированные данные

Примечание редактора. Цензурирование данных используется и для получения устойчивых (робастных) оценок параметров распределений. Например, широко применяются винзорированные оценки, усеченные оценки и кусочно-линейные М-оценки Хампеля, в которых устойчивость оценок достигается путем различных видов удаления или преобразования части данных.

Цензурирование данных слева: Относится к пациентам, у которых наблюдение не начиналось до тех пор, пока не были получены базовые данные 

Циклическая изменчивость: Значения показывают картину, которая повторяется после фиксированного периода

Частная сумма (итог) в таблице сопряженности: Сумма частот в данном ряду (или колонке) таблицы

Частота: Число раз, когда происходит событие 

Частота новых случаев: Число пациентов, которые заболевают в особый временной период, обычно выраженное как пропорция лиц, уязвимых в середине этого периода 

Частотная вероятность: Доля, показывающая
когда должно произойти событие, если бы мы повторяли эксперимент большее число раз.

Частотное распределение: Показывает частоту появления каждого возможного наблюдения, класса наблюдений или категории 
Частныйкоэффициент регрессии: Параметры, отличные от свободного члена (пересечения), которые описывают уравнение множественной линейной регрессии

Число больных, которых необходимо лечить определенным методом в течение определенного времени, чтобы достичь определенного эффекта или предотвратить неблагоприятный исход (ЧБНЛ): Число пациентов, которых нам нужно пролечить экспериментальным, а не контрольным лечением, чтобы предупредить одного из них от развития “плохого” исхода 

Число вновь обнаруженных больных: Пациенты, которым диагноз уже поставлен

Числовая (количественная) переменная: Переменная, которая принимает дискретные или непрерывные величины

Чувствительность: Доля пациентов с заболеванием, которые точно диагностированы тестом

Шансы: Соотношение вероятностей двух явлений, дополняющих друг друга (до 1); обычно вероятность иметь заболевание, деленное на вероятность не иметь таковое

Экспериментальная единица: Наименьшая группа пациентов, которая может рассматриваться для целей анализа 

Экспериментальное исследование: Исследователь вмешивается каким-то образом для того, чтобы влиять на исход

Эффект вмешательства: Величина переменной отклика, которая отражает интересующее нас сравнение, например, разность 
всредних 

Эмпирическое распределение: Наблюдаемое (фактическое) распределение переменной

Эпидемиологическое исследование: Наблюдательное исследование, которое оценивает соотношение между факторами риска и заболеванием

Эффект здорового участника: При выборе пациентов без заболевания для участия в исследовании интересующий нас ответ (обычно смертность) в начале исследования ниже, чем можно было ожидать в общей популяции

Эффект лечения:  Интересующий нас эффект (например, разность между средними относительного риска), который дает сравнение лечения

Эффект наложения: Остаточный эффект прежнего измерения в перекрестном исследовании

08.10.2003 



Возврат на главную страницу

Возврат на главную страницу.

Возврат в КУНСТКАМЕРУ.
Rambler's Top100