Ce diaporama a bien été signalé.
Nous utilisons votre profil LinkedIn et vos données d’activité pour vous proposer des publicités personnalisées et pertinentes. Vous pouvez changer vos préférences de publicités à tout moment.
Òààìàãëàë øàëãàõ: HYPOTHESIS   TESTING:
Статистик шалгуурууд• Ихэнх өгөгдлүүд тохиолдлуудыг бүлэгт  хуваадаг.  Жишээ нь: өгөгдөлд эрэгтэйчүүд, эмэгтэйчүүд  эсвэл ...
Таамаглал шалгах• Бүлгүүдийн эх олонлогийн талаарх үзэл  бодол, таамаглалыг бид статистикийн  таамаглалууд гэж нэрлэнэ.• Э...
Таамаглал шалгах   ТЭГ-ТААМАГЛАЛ (H0)   АЛЬТЕРНАТИВ-ТААМАГЛАЛ   (H1)• Эх олонлогуудын       тухай анхны таамаглал  бөгөөд,...
Таамаглал (hypothesis)• Тэг таамаглал нь бүх дундажууд нь  тэнцүү          H 0 : µ1 = µ 2 = ... = µ k• Дор хаяж хоёр дунда...
Таамаглал шалгах• Өрсөлдөгч таамаглалыг судалгааны таамаглал  гэж нэрлэх тохиолдол байдаг.• Энэ таамаглалыг бид шалгахыг х...
Жишээ: Таамаглал      дэвшүүлэхШинээр оношлогдсон 2 төрлийнчихрийн шижингийн үед A-эм, B-эмийн нөлөөлөл ялгаатай юу?(тийм/...
(H0) :Тэг-таамаглал           A эм = B эм(H1) : Өрсөлдөгч-таамаглал           A эм = B эм– Хоёр талт таамаглал: энэ тохиол...
Таамаглал шалгахТаамаглал шалгах явцад хоёр төрлийн  алдаа гарч болно.  Шийдвэр      H0 : Худал   H 1 : Үнэн HO-няцаах    ...
Ач холбогдолын түвшин      (signification level)• Шалгуурын үед нэгдүгээр төрлийн алдаа  илүү чухалд тооцогдоно.  Эх олонл...
P- УТГА (Ач холбогдолын        түвшин)• Анагаахын салбарт Р-утга<0.05  үнэн     үед    тэг-таамаглалыг  хүлээж авах ба энэ...
Ач холбогдолын түвшин       (signification level)• Өөрөөр хэлбэл тархалтын талаарх  үнэн магадлалын хувь (клиникд  ойролцо...
Хоёр бие даасан түүврийн      Хувь /           пропорц         Z test                  P1 − P2    Z=          P1 (1 − P1 )...
Z –ийн үр дүнг тайлбарлах Z=?                Z≥                    1.96• 1.96 бол ач холбогдлын  түвшин = 5%    p=0.05• 2....
Хоёр бие даасан түүврийн дундаж              T-test                 x1 − x 2            t=                  2         2   ...
(n1 − 1)S + (n 2 − 1)S 2                2                 1                               2S P= 2            n1 + n 2 − 2Х...
Жишээ  Эрүүл бүлэг        Чихрийн шижин                     өвчтэй бүлэг•25 хүн              • 17 хүн•Цусны    даралтын ду...
БОДОЛТ     n 1 = 25         X 1 = 125                        S1 = 12     n 2 = 17         X 2 = 132                       ...
Хариулт            125 − 132        t=             = −2.503           117.6 117.6                 +            25      17 ...
Чөлөөний    Магадлал (p value)зэрэг           0.10    0.05     0.011          6.314   12.706 63.6575          2.015    2.5...
Итгэх интервал:        (confidence interval) Тархалтын итгэж болох далайцыг илтгэнэ.       Итгэх интервал нь ажиглалтын ...
Итгэх интервал      (confidence interval)       Түүврийн дундаж утгаТүүврийн дундаж ±      (итгэх түвшин) ×  (стандарт алд...
“Z” Итгэх түвшин• Хэвийн нөхцөлд итгэх интервал (90%,  95%, 99%)            Итгэх                      Z-утга           ин...
Итгэх интервал   (confidence interval)• Итгэх интервал нь таамаглал  шалгах шинжиллэгээнд зарим  мэдээлэл олгодог…
Хоёрдмол утгатай     таамаглал шалгах.Ач холбогдолгүй                   95% итгэх интервал      утга150 151 152 153 154 15...
Хоёрдмол утгатай    таамаглал шалгах.Ач холбогдолгүй              99% Итгэх интервал      утга150 151 152 153 154 155 156 ...
Тохиолдол:Маш алдартай ресторанд хүлээлтийн цаг нь хэвийн тархалттай байдаг ба дундажаар 2.25 цагийн хазайлттай байдаг бай...
“Z” итгэх интервал• Хэвийн нөхцөлд итгэх интервал (90%,  95%, 99%)          Итгэх                     Z-утга          инте...
Тохиолдол (a)  – a. Хүлээлтийн дундаж цаг 1.52, нийт 20 хүн    байсан гэвэл 95% итгэх интервал:                     2.25  ...
Тохиолдол (b, c)      – b. Хүлээлтийн дундаж цаг 1.52, нийт 32 хүн        байсан гэвэл 95% итгэх интервал:                ...
Нэг түүврийн дундажын тухайтаамаглал(σ)• Таамаглал шалгах:               Ажиглалтын дундаж − 0          Z=                ...
Ñòàíäàðò òàðõàëòóóä     (òàñðàëòòàé ñàíàìñàðã¿é õýìæèãäýõ¿¿í)o Æèãä òàðõàëò: Òóðøèëòûí ¿ð ä¿íã¿¿ä íü èæ                èë ...
Ñòàíäàðò òàðõàëòóóä  (òàñðàëòã¿é ñàíàìñàðã¿é õýìæèãäýõ¿¿í)• Õýâèéí òàðõàëò: Îëîíõ þìñ ¿çýãäëèéí  òàðõàëò õýâèéí áàéäàã áà ...
Ñòàíäàðò òàðõàëòóóä    (òàñðàëòã¿é ñàíàìñàðã¿é õýìæèãäýõ¿¿í)• Ý êñïîíåíöèàë òàðõàëò: Ýíý íü Ïîéññîíû òàðõàëòûí òóõàéí òîõè...
ÍÀÐÈÉÂ×ÈËÑÀÍ ÑÒÀÒÈÑÒÈÊ     ¯Ç¯¯ËÝËÒ¯¯Ä/ÑÓÄÀËÃÀÀÍÛ ÀÐÃÓÓÄ•   Òàðõàëòûí ¿ë ìý ãäý ïàðàìåòðèéí ñòàòèñòèê                    ä...
¯ÍÝËÃÝÝÍÈÉ ÀÐÃÀ  ¯íýëýëòèéí àâàõ óòãààñ íü õàìààðóóëàí äàðààõ  á¿ëýãò õóâààíà. ¯¿íä:• Ö ýãýí ¿ íýë ãýýíè é àðãó ó ä (Õàìãè...
ÏÀÐÀÌÅÒÐ ÁÀ ÏÀÐÀÌÅÒÐ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð• Ïàðàìåòð øèíæ¿¿ð: Ýõ îëîíëîãûí òàðõàëòûí ìºí ÷àíàðûí òàëààðõ  çàðèì òºñººëºë äýýð ñóóðèë...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð: Õèêâàäðàò øèíæ (Pearson chi square)            ¿¿ð• Õè êâàäðàò òåñò íü ñóäëàãäàæáóé þìñ ¿çýãäýëèé...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð: Õè   êâàäðàò øèíæ (Chi square)               ¿¿ð• SPSS ïðîãðàììä ¿ð ä¿íã òîîöîîëîõ
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð: Õè     êâàäðàò øèíæ (Chi square)                 ¿¿ðÆèøýý                             ªëºí öóñàí ...
Õè êâàäðàò òåñò; Óðüäà÷ íºõöºë1.   Ä ¿ ¿ ë æ áó é ò ýã ò ààìàãë àë Í : ßñ ¿íäýñ, áàéðøèëààñ       ýâø                     ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð: Õè   êâàäðàò øèíæ (Chi square)               ¿¿ðSPSS-Output                           Chi-Square ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð: Õè    êâàäðàò øèíæ (Chi square)                ¿¿ð ¯ð ä¿íã áè÷èõ                           ªëºí ö...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: t         ñòàòèñòèê• One Sample T- òåñò  – Õóâüñàõ õýìæ    èãäýõ¿¿íèé äóíäàæ óòãûã òîäîðõîé íýã    òî...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One       Sample T- òåñò• “ One Sample t”            øèíæ¿¿ðèéã        äàðààõ  òîõèîëäîëä àøèãëàäàã  ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One      Sample T- òåñò Тэг-таамаглал H0: µ=µ0 Альтернатив таамаглал H1: µ≠µ0                      y ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One          Sample T- òåñò•    Ä â ø ¿ ¿ ë æ á ó é ò ý ã ò à à ìà ã ë à ë Í : Ñóäëàãäàæ áóé       ý ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One       Sample T- òåñò• One Sample t- òîîöîîëîõ (SPSS)                                   49
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One       Sample T- òåñò• One Sample t- òîîöîîëîõ (SPSS)                                   50
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One       Sample T- òåñò• Æèøýý: Ãàð àðãààð àëò îëáîðëîã÷ èðãýäèéí äóíä ìºíãºí  óñíû õîðäëîãûí ò¿âøèí...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One       Sample T- òåñò¯ð ä¿í                                One-Sample Statistics                  ...
Өвчтөн дугаар   Өндөр (см)-y Жин (кг)-y2      1             178         101.7      2             170          97.1      3 ...
Бодолт.∑Y=481.5∑y2=14627.74Тэг-таамаглал H0: µ=28.4Альтернатив таамаглал H1: µ≠28.4t-шинжүүр                    y − µ0    ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð:    Independent-Sample T- òåñòÀøèãëàõ òîõèîëäîë• 2    á¿ëãèéí    äóíäàæèéí    õàðüöóóëàõàä  àøèãëàäàã ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð:    Independent-Sample T- òåñòТэг-таамаглал H0: µ1=µ2Альтернатив таамаглал H1: µ1≠µ2                  ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð:Independent-Sample T- òåñò                             59
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð:       Independent-Sample T- òåñòÆèøýý:• H0: µäèàáåò=µýð¿¿ë áóþó äýâø¿¿ëæáóé òýã òààìàãëàë íü:   ×èõðè...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð:         Independent-Sample T- òåñò¯ð ä¿í                             Group Statistics                ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð:                    Independent-Sample T- òåñò   ¯ð ä¿í                                               ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð:          Independent-Sample T- òåñò¯ð ä¿íã áè÷èõ                   diabits          control       Var...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð:      Independent-Sample T- òåñò¯ð ä¿íã áè÷èõ                     diabits                 control     ...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð:        Paired-Samples T- tåst• H0: di = Xi1 – Xi2 =0   vs H1: di = Xi1 – Xi2 ≠ 0• Paired Samples t ñò...
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Paired-       Samples T- tåst                           67
ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Paired-              Samples T- tåst       • ¯ð ä¿í                                                 P...
Øèíæ ¿¿ðèéí ñòàòèñòèê à÷ õîëáîãäîë áà     ïðàêòèê (àãóóëãûí) à÷ õîëáîãäîëÀíõààðàõ ç¿éë:• Ñòàòèñòèê à÷ õîëáîãäëûã øàëãàõààñ...
Àíõààðàõ ç¿éë:• Ñòàòèñòèê à÷ õîëáîãäëûã 1-ð òºðëèéí  àëäàà õèéõ ¿çýãäëèéí ìàãàäëàëààð  õýìæ äýã. Òèéìýýñ øèíæ       ¿¿ðèéã...
Анхаарал хандуулсанд     баярлалаа.
Таамаглал шалгах
Таамаглал шалгах
Таамаглал шалгах
Таамаглал шалгах
Таамаглал шалгах
Таамаглал шалгах
Таамаглал шалгах
Таамаглал шалгах
Prochain SlideShare
Chargement dans…5
×

Таамаглал шалгах

8 161 vues

Publié le

  • Soyez le premier à commenter

Таамаглал шалгах

  1. 1. Òààìàãëàë øàëãàõ: HYPOTHESIS TESTING:
  2. 2. Статистик шалгуурууд• Ихэнх өгөгдлүүд тохиолдлуудыг бүлэгт хуваадаг. Жишээ нь: өгөгдөлд эрэгтэйчүүд, эмэгтэйчүүд эсвэл ялгаатай эмчилгээ хийлгэж байгаа өвчтөнүүд эсвэл янз бүрийн бүс нутагт байрлах компаниуд гэх мэт байж болох юм.• Бүлэг дотор хувьсагчид ямар төлөв үзүүлж байгааг хэрхэн тайлбарлах вэ?• Бүлгүүдийн хооронд ямар нэг ялгаа байна уу? Эдгээр асуултуудын хариултууд нь хувьсагчдын төрлөөс: нэрлсэн, дараалсан, интервал эсэхээс хамаарна.
  3. 3. Таамаглал шалгах• Бүлгүүдийн эх олонлогийн талаарх үзэл бодол, таамаглалыг бид статистикийн таамаглалууд гэж нэрлэнэ.• Эдгээр нь ердөө л нэг эсвэл олон эх олонлогууд дахь хувьсагчийн шинж чанарын тухай тодорхойлолтууд юм.Статистикийн шалгуурт таамаглалыг бие биенээ үгүйсгэсэн хоёр өрсөлдөх таамаглалаар илэрхийлдэг.
  4. 4. Таамаглал шалгах ТЭГ-ТААМАГЛАЛ (H0) АЛЬТЕРНАТИВ-ТААМАГЛАЛ (H1)• Эх олонлогуудын тухай анхны таамаглал бөгөөд, тэдгээрийн хооронд ялгаа байхгүй гэж үздэг.• Эх олонлогуудын тухай өрсөлдөх таамаглал бөгөөд тэдгээрийн хооронд ялгаа байна гэж үздэг.
  5. 5. Таамаглал (hypothesis)• Тэг таамаглал нь бүх дундажууд нь тэнцүү H 0 : µ1 = µ 2 = ... = µ k• Дор хаяж хоёр дундаж нь ялгаатай H1 : µ 1 ≠ µ 2 ≠ ... ≠ µ k 5
  6. 6. Таамаглал шалгах• Өрсөлдөгч таамаглалыг судалгааны таамаглал гэж нэрлэх тохиолдол байдаг.• Энэ таамаглалыг бид шалгахыг хүсч байгаа бөгөөд хүлээгдэж буй үр дүн, таамаглалаар энэхүү таамаглал нь биелнэ хэмээн хүлээж байдаг.• Харин тэг-таамаглалыг үгүйсгэх таамаглал гэж нэрлэдэг.
  7. 7. Жишээ: Таамаглал дэвшүүлэхШинээр оношлогдсон 2 төрлийнчихрийн шижингийн үед A-эм, B-эмийн нөлөөлөл ялгаатай юу?(тийм/үгүй)?
  8. 8. (H0) :Тэг-таамаглал A эм = B эм(H1) : Өрсөлдөгч-таамаглал A эм = B эм– Хоёр талт таамаглал: энэ тохиолдолд ямар нэг баталгаа өгөх боломжгүй• A эм > B эм– Нэг талт таамаглал: Хэрвээ та өмнө нь В эмийг хэрэглэдэг байсан бол мэдээж муу үр дүн болно.• A эм < B эм– Нэг талт таамаглал: Яг ижилхэн гэхдээ
  9. 9. Таамаглал шалгахТаамаглал шалгах явцад хоёр төрлийн алдаа гарч болно. Шийдвэр H0 : Худал H 1 : Үнэн HO-няцаах Чадал I-р төрлийн (1 – β) алдаа (α)H1-зөвшөөрөх II-р төрлийн 1- α алдаа (β)
  10. 10. Ач холбогдолын түвшин (signification level)• Шалгуурын үед нэгдүгээр төрлийн алдаа илүү чухалд тооцогдоно. Эх олонлогуудын хооронд үнэхээр ялгаа байхгүй байхад та өөрийн шалгуураас үндэслэн ялгаа байгаа хэмээн буруу дүгнэлтийг хийж байна.• Иймэрхүү 1-р төрлийн алдааг шалгуурыг хийхийн өмнө тодорхой хязгаар тавьж хянадаг. Энэхүү тодорхой хязгаарыг ач холбогдлын түвшин гэх ба (α)-аар тэмдэглэдэг.
  11. 11. P- УТГА (Ач холбогдолын түвшин)• Анагаахын салбарт Р-утга<0.05 үнэн үед тэг-таамаглалыг хүлээж авах ба энэ тохиолдолд статистик ач холбогдол бүхий ялгаатай байна.
  12. 12. Ач холбогдолын түвшин (signification level)• Өөрөөр хэлбэл тархалтын талаарх үнэн магадлалын хувь (клиникд ойролцоогоор 0.05 байх нь тохиромжтойбайдаг) юм.• Энэ нь тэг-таамаглалыг буруугаар үгүйсгэх магадлалын таслах утга юм. Хэрэв энэ утгаас доогуур байвал та тэг-таамаглалыг үгүйсгэх болно
  13. 13. Хоёр бие даасан түүврийн Хувь / пропорц Z test P1 − P2 Z= P1 (1 − P1 ) P2 (1 − P2 ) + n1 n2P1= Нэг дэх түүврийн хувьP2= Хоёр дахь түүврийн хувьn1= нэг дэх түүврийн хэмжээn2= хоёр дахь түүврийн хэмжээ 13
  14. 14. Z –ийн үр дүнг тайлбарлах Z=? Z≥ 1.96• 1.96 бол ач холбогдлын түвшин = 5% p=0.05• 2.58 бол ач холбогдлын түвшин = 1% p=0.01 14
  15. 15. Хоёр бие даасан түүврийн дундаж T-test x1 − x 2 t= 2 2 Sp Sp + n1 n 2 X 1= эхний бүлгийн дундаж утга X 2 хоёр дахь бүлгийн дундаж утга = S p = нэгтгэсэн дисперс 2 15
  16. 16. (n1 − 1)S + (n 2 − 1)S 2 2 1 2S P= 2 n1 + n 2 − 2Хүснэгтийн t утгыг• чөлөөний зэрэг• ач холбогдлын түвшинд (1%эсвэл 5%) харгалзаж сонгоно. 16
  17. 17. Жишээ Эрүүл бүлэг Чихрийн шижин өвчтэй бүлэг•25 хүн • 17 хүн•Цусны даралтын дундаж • Цусны даралтын дундаж=125 mm Hg =132 mmHg,SD = 10 mm Hg SD= 12 mm Hg . Ач холбогдлын түвшин 1% 17
  18. 18. БОДОЛТ n 1 = 25 X 1 = 125 S1 = 12 n 2 = 17 X 2 = 132 S2 =11 H0 : µ 1 = µ 2 S H1 : µ 1 ≠µ S2 P = (25 − 1)102 + (17 − 1)122 2 + 17 − 2 = 117.6 25 α = 0.01 (25 − 1) ⋅144 + (17 − 1) ⋅121S P= 2 = 117.6 25 + 11 − 2 18
  19. 19. Хариулт 125 − 132 t= = −2.503 117.6 117.6 + 25 17 Хүснэгтийн t утга df = 40 1% -ийн ач холбогдлын түвшинд = 2.58ТайлбарТооцооны t утга нь хүснэгтийн t утгаас багагарсан учир чихрийн шижинтэй ба эрүүлбүлэг хүн амын цусны даралтын дундажийнхооронд статистик ач холбогдол бүхий ялгаабайхгүй байна. 19
  20. 20. Чөлөөний Магадлал (p value)зэрэг 0.10 0.05 0.011 6.314 12.706 63.6575 2.015 2.571 4.03210 1.813 2.228 3.16917 1.740 2.110 2.89820 1.725 2.086 2.84524 1.711 2.064 2.79725 1.708 2.060 2.787∞ 1.645 1.960 2.576 20
  21. 21. Итгэх интервал: (confidence interval) Тархалтын итгэж болох далайцыг илтгэнэ. Итгэх интервал нь ажиглалтын явцад хувьсагчийн тодорхой биш байдлыг харуулна. Статистик ач холбогдол (95% итгэх интервалтай огтлолцохгүй утга, ач холбогдлын түвшинг .05 тооцно)
  22. 22. Итгэх интервал (confidence interval) Түүврийн дундаж утгаТүүврийн дундаж ± (итгэх түвшин) × (стандарт алдаа) Түүврийн тархалтанд хамаарах Z критик утгаСтатистик үр дүнгийналдаа
  23. 23. “Z” Итгэх түвшин• Хэвийн нөхцөлд итгэх интервал (90%, 95%, 99%) Итгэх Z-утга интервал 80% 1.28 90% 1.645 95% 1.96 98% 2.33 99% 2.58 99.8% 3.08 99.9% 3.27
  24. 24. Итгэх интервал (confidence interval)• Итгэх интервал нь таамаглал шалгах шинжиллэгээнд зарим мэдээлэл олгодог…
  25. 25. Хоёрдмол утгатай таамаглал шалгах.Ач холбогдолгүй 95% итгэх интервал утга150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163Тэг-таамаглал: Дундаж = 150 БЖИАльтернатив таамаглал: Дундаж ≠ БЖИ 150P-утга < .05
  26. 26. Хоёрдмол утгатай таамаглал шалгах.Ач холбогдолгүй 99% Итгэх интервал утга150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 Тэг-таамаглал: Дундаж=150 БЖИ Альтернатив таамаглал: Дундаж ≠ БЖИ 150 P-утга < .05
  27. 27. Тохиолдол:Маш алдартай ресторанд хүлээлтийн цаг нь хэвийн тархалттай байдаг ба дундажаар 2.25 цагийн хазайлттай байдаг байна. – a. Ресторанд захиалга өгөхөөр хүлээсэн 20 хүн дундажаар 1.52 цаг хүүлсэн гэвэл 95% итгэх интервалыг тооцоол. – b. Ресторанд захиалга өгөхөөр хүлээсэн 32 хүн дундажаар 1.52 цаг хүлээсэн гэвэл 95% итгэх интервалыг тооцоол. – c. Түүврийн хэмжээ ихсэхэд итгэх интервалд ямар нөлөөлөл гарч байна?
  28. 28. “Z” итгэх интервал• Хэвийн нөхцөлд итгэх интервал (90%, 95%, 99%) Итгэх Z-утга интервал 80% 1.28 90% 1.645 95% 1.96 98% 2.33 99% 2.58 99.8% 3.08 99.9% 3.27
  29. 29. Тохиолдол (a) – a. Хүлээлтийн дундаж цаг 1.52, нийт 20 хүн байсан гэвэл 95% итгэх интервал: 2.25 1.52 ± 1.96 = 1.52 ± 1.96(.33) 20 = 1.52 ± .65 = (.87, 2.17)
  30. 30. Тохиолдол (b, c) – b. Хүлээлтийн дундаж цаг 1.52, нийт 32 хүн байсан гэвэл 95% итгэх интервал: 2.25 1.52 ± 1.96 = 1.52 ± 1.96(.27) 32 = 1.52 ± .53 = (.99, 2.05) c.Түүврийн хэмжээ нэмэгдэх тусам итгэх интервал дахь нөлөөлөл хэр байна вэ?Итгэх интервалын хэмжээ нарийн (Ижилхэн).
  31. 31. Нэг түүврийн дундажын тухайтаамаглал(σ)• Таамаглал шалгах: Ажиглалтын дундаж − 0 Z= σ n• Итгэх интервал σАжиглалтын дундаж ± Zα/2 * ( ) n
  32. 32. Ñòàíäàðò òàðõàëòóóä (òàñðàëòòàé ñàíàìñàðã¿é õýìæèãäýõ¿¿í)o Æèãä òàðõàëò: Òóðøèëòûí ¿ð ä¿íã¿¿ä íü èæ èë ñàíàìñàðã¿é õýìæ èãäýõ¿¿í¿¿äèéí òàðõàëò (íýã øèðõýã çîîñûã õàÿõ òóðøèëò, õî¸ð øèðõýã çîîñûã õàÿõ òóðøèëò).o Áèíîì òàðõàëò: Äýñ äàðààëñàí, õ¿ðýëöýõ¿éö õýìæ ýýíèé òóðøèëò á¿ðò õî¸ð ýñðýã ¿çýãäëèéí àëü íýã íü èëðýõ áîëîìæ òîé ñàíàìñàðã¿é õýìæ èãäýõ¿¿íèé òàðõàëò (çîîñûã õàÿàõàä ýñâýë òîîòîé òàëààðàà, ýñâýë ñ¿ëäòýé òàëààðàà áóóíà).o Áåðíóëëèéí òàðõàëò: Ýíý òàðõàëò íü Áèíîì òàðõàëòûí òóõàéí òîõèîëäîë áºãººä òóðøèëòûí òîî 1 áàéíà.o Ãèïåðãåîìåòðèéí òàðõàëò: Ýíý òàðõàëò íü áèíîì òàðõàëòòàé òºñòýé òàðõàëò áºãººä äàâòàëòã¿é ò¿¿âýð ñóäàëãààíä õýðýãëýãääýã. Òîìîîõîí ýõ îëîíëîãîîñ áàãà õýìæ ýýòýé ò¿¿âýð àâàõ òîõèîëäîëä áèíîì òàðõàëò îéðîëöîîãîîð ãèïåðãåîìåòðèéí òàðõàëòòàé îéð áàéäàã.o Ïîéññîíû òàðõàëò: Ñóäëàãäàæ áóé ¿çýãäýë ñóäëàãäàæ áóé õóãàöààíä íýãýýñ îëîí óäàà ñàíàìñàðã¿é äàâòàìæ òàé èëðýõ ¿åä òàðõàëòûã íü Ïîéññîíû òàðõàëòòàé ãýæ ¿çíý. Ò¿¿âðèéí õýìæ õ¿ðýëöýõ¿éö èõ áîëæ ýý , ñàíàìñàðã¿é õýìæ èãäýõ¿¿íèé äóíäàæ õýìæ èãäýõ¿¿í/äèñïåðñèéí óòãà 7- îîñ áàãà ¿åä ýíý òàðõàëò îéðîëöîîãîîð Áèíîì òàðõàëòàíä øèëæ äýã. 32
  33. 33. Ñòàíäàðò òàðõàëòóóä (òàñðàëòã¿é ñàíàìñàðã¿é õýìæèãäýõ¿¿í)• Õýâèéí òàðõàëò: Îëîíõ þìñ ¿çýãäëèéí òàðõàëò õýâèéí áàéäàã áà ò¿¿âðèéí äóíäæèéí òàðõàëòûã õàðóóëäàã. -20 -10 0 10 20 68% 95.5% 33
  34. 34. Ñòàíäàðò òàðõàëòóóä (òàñðàëòã¿é ñàíàìñàðã¿é õýìæèãäýõ¿¿í)• Ý êñïîíåíöèàë òàðõàëò: Ýíý íü Ïîéññîíû òàðõàëòûí òóõàéí òîõèîëäîë áºãººä ñóäëàãäàæáóé õóãàöààíä ñóäëàãäàæáóé ¿çýãäëèéí èëðýõ 0 áîëîìæ õàðóóëäàã. èéã• Ñòüþäåíòèéí òàðõàëò (t): Äèñïåðñ íü ¿ë ìýäýãäýõ, 30 õ¿ðòýë òîîíû íýãæ áàãà ò¿¿âýðò èõýâ÷èëýí àøèãëàãääàã òàðõàëò (ýíý òýé òîõèîëäîëä ýíý òàðõàëòûí óòãà õýâèéí òàðõàëòûí óòãààñ èë¿¿ íàðèéâ÷ëàëòàé áàéäàã). -Èõ ò¿¿âðèéí õóâüä t òàðõàëò íü ñòàíäàðò õýâèéí òàðõàëòòàé îéðîëöîî áàéíà. -Ò¿¿âðèéí äèñïåðñ íü ìýäýãäýæáàéãàà áàãà ò¿¿âðèéã àøèãëàí t òàðõàëòûí òóñëàìæ òàéãààð ýõ îëîíëîãûí äóíäæ ¿íýëýëòèéí õàðüöàíãóé ûí áîäèòîé óòãûã ãàðãàí àâ÷ áîëäîã.• Õè-êâàäðàò òàðõàëò: Ò¿¿âðèéí òàðõàëòûã îíîëûí õýâèéí òàðõàëòòàé çýðýãö¿¿ëýí ¿çýõýä ò¿ëõ¿¿ àøèãëàãääàã. 34
  35. 35. ÍÀÐÈÉÂ×ÈËÑÀÍ ÑÒÀÒÈÑÒÈÊ ¯Ç¯¯ËÝËÒ¯¯Ä/ÑÓÄÀËÃÀÀÍÛ ÀÐÃÓÓÄ• Òàðõàëòûí ¿ë ìý ãäý ïàðàìåòðèéí ñòàòèñòèê äý õ ¿íý ý àðãóóä ëãý íèé• Òààìàãëàë øàëãàõ òåõíèê¿¿ä• Õ¿÷èí ç¿éë õîîðîíäûí õàìààðëûã øàëãàõ àðãóóäÒ¿¿âðèéí ñòàòèñòèê íü ýõ îëîíëîãèéí èæ ïàðàìåòðèéí èë õóâüä ¯ÍÝ ËÒ íü áîëäîã. Ëݯíýëýëò äàðààõ øèíæ¿¿äèéí äîð õàÿæíýãèéã àãóóëæ áàéâàë çîõèíî: 1 . Õàçàé ë ò ã¿ é áàé õ 2. ¯ ð àø è ãò àé áàé õ 3. Õàíãàë ò ò àé áàé õ 35
  36. 36. ¯ÍÝËÃÝÝÍÈÉ ÀÐÃÀ ¯íýëýëòèéí àâàõ óòãààñ íü õàìààðóóëàí äàðààõ á¿ëýãò õóâààíà. ¯¿íä:• Ö ýãýí ¿ íýë ãýýíè é àðãó ó ä (Õàìãèéí áàãà êâàäðàòûí àðãà, õàìãèéí èõ ¿íýíèé õóâü á¿õèé ¿íýëãýýíèé àðãà, ìîìåíòûí ¿íýëãýýíèé àðãà) • Òîäîðõîé óòãààð õýìæèäýã• Èíò åðâàë ¿ íýë ãýýíè é àðãó ó ä (Èòãýìæëýãäñýí èíòåðâàë) • Òîäîðõîé õÿçãààðò õýìæèäýã 36
  37. 37. ÏÀÐÀÌÅÒÐ ÁÀ ÏÀÐÀÌÅÒÐ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð• Ïàðàìåòð øèíæ¿¿ð: Ýõ îëîíëîãûí òàðõàëòûí ìºí ÷àíàðûí òàëààðõ çàðèì òºñººëºë äýýð ñóóðèëäàã áóþó èõýâ÷èëýí õýâèéí òàðõàëòòàé ãýæ ¿çäýã.Áàãà õýìæ ýýíèé ò¿¿âðèéí ìýäýýëýëä òóëãóóðëàí íýã íºõöºëä ãàðãàí àâñàí óòãà íºãºº íºõöºëä ãàðãàí àâñàí óòãà õîîðîíäûí ÿëãààã ñàéòàð òîäîðõîéëæ ÷àääàã òóë èë¿¿ ¿ð àøèãòàé ãýæ ¿çäýã.• Ïàðàìåòð áóñ øèíæ¿¿ð: Çàðèì ñóäëàà÷ óã øèíæ ¿¿ðèéã îéëãîõ, õýðýãëýõ íü õÿëáàð òóë áîäëîãîã¿é ¿éëäýëä ºðòºõ íü áàãà, öººí òîîíû ñóóðü òºñººëºë õýðýãëýäýã òóë ºðãºí õ¿ðýýíä àøèãëàõ áîëîìæ òîé, ¿ð àøãèéí õóâüä ïàðàìåòð øèíæ ¿¿ðèéí ¿ð ä¿íòýé áàðàã àäèë, îð÷èí ¿åä õýðýãëýýíèé íºõöºë íü á¿ðäñýí ãýæ ¿çäýã (Colin Robson, 1993) Àíõààðàõ ç¿éë: Òîî ìýäýýíèé ÷àíàð, ïðîãðàìì çýðãýýñ õàìààðàí øèíæ¿¿ðèéã ñîíãîõäîî õÿíóóð õàíäàõ íü ç¿éòýé. Òîî áàðèìòûí òàðõàëò õýâèéí áèø, ýðýìáýëýãäñýí áèø áîë ïàðàìåòð øèíæ¿¿ðèéã àøèãëàõ íü ç¿éòýé. 37
  38. 38. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð: Õèêâàäðàò øèíæ (Pearson chi square) ¿¿ð• Õè êâàäðàò òåñò íü ñóäëàãäàæáóé þìñ ¿çýãäýëèéí õîîðîíä: – Ñóäëàãäàæáóé õ¿÷èí ç¿éë¿¿äèéí õîîðîãäûí ÿëãàà áàéãàà ýñýõ, – Òóõàéí õ ¿÷èí ç¿éëýýñ õàìààðàõ õàìààðàë áàéãàà ýñýõ• Àíõààð• ×àíàðûí ìýäýýíèé õóâüä àøèãëàäàã (nominal, ordinal)• Õàìààðàëûí õ¿÷èéã õýìæ äýãã¿é
  39. 39. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð: Õè êâàäðàò øèíæ (Chi square) ¿¿ð• SPSS ïðîãðàììä ¿ð ä¿íã òîîöîîëîõ
  40. 40. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð: Õè êâàäðàò øèíæ (Chi square) ¿¿ðÆèøýý ªëºí öóñàí äàõü ñàõàðûí ººð÷ëºëò ¯ç¿¿ëýëò Õýâèéí IFG Äèàáåò Õóâü ±95%CI Õóâü ±95%CI Õóâü ±95%CIN 890 177 37ßñ ¿íäýñÕàëõ 83.60 2.43 77.97 6.11 75.68 13.82Êàçàê 2.02 0.92 5.08 3.24 2.70 5.23Áóñàä 14.38 2.31 16.95 5.53 21.62 13.26ÁàéðøèëÕîò 53.48 3.28 35.59 7.05 56.76 15.96պ人 46.52 3.28 64.41 7.05 43.24 15.96
  41. 41. Õè êâàäðàò òåñò; Óðüäà÷ íºõöºë1. Ä ¿ ¿ ë æ áó é ò ýã ò ààìàãë àë Í : ßñ ¿íäýñ, áàéðøèëààñ ýâø 0 öóñàí äàõü ºëºí ñàõàðûí õýìæ õàìààðäàãã¿é. (ÿëãààã¿é ýý áóþó èæ èëõýí)2. ªðñºë äºã÷ ò ààìàãë àë Í : ßñ ¿íäýñ, áàéðøèëààñ öóñàí äàõü 1 ºëºí ñàõàðûí õýìæ õàìààðäàã. (ÿëãààòàé) ýý3. Ñ àò è ñò è ê ø àë ãó ó ð: Õóâüñàã÷óóäûí õîîðîíäûí õàìààðëûã ò õàìãèéí èõ ¿íýíèé õóâü á¿õèé àðãàä ¿íäýñëýõ õè êâàäðàò øàëãóóðààð ¿íýëýâ. Õàìààðëûí õ¿÷èéã Êðàìåðèéí V íýðýëñýí õýìæ èãäýõ¿¿íýýð òîäîðõîéëîãäîíî.4. Èò ãýõ ò ¿ âø è íã áóþó ¿íýëãýýíèé àëäààã 95 õóâü áàéõààð òîîöñîí.5. Ò ¿ ¿ âýð îë îíë îãûí ò àðõ àë ò -ûã (r-1)(c-1) ãýñýí ÷ºëººíèé çýðýã á¿õèé Õè êâàäðàò òàðõàëòààð òàðõàíà ãýæ¿çíý.6. Ø àë ãó ó ð ìó æè é ã ÷ ºë ººíè é çýðýã (df) áîëîí èòãýõ ò¿âøèíã àøèãëàí ¿íýëñýí óòãàà õ¿ñíýãòèéí îíîëûí óòãàòàé õàðüöóóëàí ¿íýëñýí. 42
  42. 42. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð: Õè êâàäðàò øèíæ (Chi square) ¿¿ðSPSS-Output Chi-Square Tests Asymp. Sig. Value df (2-sided) Pearson Chi-Square 28,376a 14 ,013 Likelihood Ratio 30,183 14 ,007 Linear-by-Linear 5,599 1 ,018 Association N of Valid Cases 399 a. 3 cells (10,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2,83. Symmetric Measures Value Approx. Sig. Nominal by Phi ,267 ,013 Nominal Cramers V ,267 ,013 N of Valid Cases 399 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. 43
  43. 43. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ÁÓÑ ØÈÍƯ¯Ð: Õè êâàäðàò øèíæ (Chi square) ¿¿ð ¯ð ä¿íã áè÷èõ ªëºí öóñàí äàõü ñàõàðûí ººð÷ëºëò ¯ç¿¿ëýëò Õýâèéí IFG Äèàáåò P Õóâü ±95%CI Õóâü ±95%CI Õóâü ±95%CIN 890 177 37ßñ ¿íäýñ 0.092Õàëõ 83.60 2.43 77.97 6.11 75.68 13.82Êàçàê 2.02 0.92 5.08 3.24 2.70 5.23Áóñàä 14.38 2.31 16.95 5.53 21.62 13.26Áàéðøèë 0.000Õîò 53.48 3.28 35.59 7.05 56.76 15.96պ人 46.52 3.28 64.41 7.05 43.24 15.96   P<0.05 or P>0.05 P<0.001
  44. 44. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: t ñòàòèñòèê• One Sample T- òåñò – Õóâüñàõ õýìæ èãäýõ¿¿íèé äóíäàæ óòãûã òîäîðõîé íýã òîãòìîë òîî õàðüöóóëàõ• Independent-Sample T- òåñò – Äóíäàæ õýìæ èãäýõ¿¿í¿¿äèéí 2 ãðóïïûí àæèãëàëòûí óòãóóäûã õàðüöóóëäàã• Paired Sample T- òåñò – Íýã á¿ëýãò áàéãàà 2 õóâüñàã÷èéí Ò-øàëãóóðûí ¿íýëãýýã òîîöîæ ãàðãàäàã. Ýíý íü àæèãëàëò á¿ðèéí 2 õóâüñàã÷èéí óòãûí ÿëãààã áîäîæ äóíäàæ èéí òýãýýñ ÿëãàãäàõ ÿëãààíû òåñòèéã õèéíý 45
  45. 45. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One Sample T- òåñò• “ One Sample t” øèíæ¿¿ðèéã äàðààõ òîõèîëäîëä àøèãëàäàã – Ñóäëàãäàæ áóé ¿ç¿¿ëýëòèéí íîðì, íîðìàòèâ ¿ç¿¿ëýëòòýé õàðüöóóëàõàä • Æèøýý: 2-ð õýëáýðèéí ÷èõðèéí øèæ ºâ÷òýéèí õ¿ì¿¿ñèéí BMI õýâèéí áàéãàà ýñýõèéã òîãòîîõ – Òóõàéí ¿ç¿¿ëýëòèéí áóñàä îðîí, ºìíº õèéãäñýí ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íòýé õàðüöóóëàõ • Õàëäâàðò ºâ÷íèé òàðàëòûí ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íã ºìíº õèéãäñýí ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íòýé õàðüöóóëàõ 46
  46. 46. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One Sample T- òåñò Тэг-таамаглал H0: µ=µ0 Альтернатив таамаглал H1: µ≠µ0 y −µ t = 0 t-шинжүүр s n Шийдвэр: няцаах H0 хэрвээ |t|>tα/2,n-1 47
  47. 47. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One Sample T- òåñò• Ä â ø ¿ ¿ ë æ á ó é ò ý ã ò à à ìà ã ë à ë Í : Ñóäëàãäàæ áóé ý 0 õýìæèãäýõ¿¿í òîäîðõîé íýã òîãòìîë /óòãà/ òîîòîé òýíö¿¿ áóþó ÿëãààã¿é• ªð ñº ë ä º ã ÷ ò à à ìà ã ë à ë Í: 1 Ñóäëàãäàæ áóé õýìæèãäýõ¿¿í òîäîðõîé íýã òîãòìîë /óòãà/ òîîíîîñ ÿëãààòàé• Ñ à ò è ñò è ê ø à ë ã ó ó ð : Õóâüñàã÷óóäûí õîîðîíäûí ò ÿëãààã t ñòàòèñòèê øàëãóóðààð ¿íýëýâ.• Èò ã ý õ ò ¿ â ø è íã áóþó ¿íýëãýýíèé àëäààã 95 õóâü áàéõààð òîîöñîí.• Ò ¿ ¿ â ý ð îë îíë îã ûí ò à ð õ à ë ò -ûã (n-1; α) ãýñýí ÷ºëººíèé çýðýã á¿õèé Ñòüþäåíòèéí t òàðõàëòààð òàðõàíà ãýæ ¿çíý.• Ø à ë ã ó ó ð ìó æ è é ã ÷ º ë º º íè é ç ý ð ý ã (df) áîëîí èòãýõ ò¿âøèíã àøèãëàí ¿íýëñýí óòãàà õ¿ñíýãòèéí îíîëûí óòãàòàé õàðüöóóëàí ¿íýëñýí. 48
  48. 48. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One Sample T- òåñò• One Sample t- òîîöîîëîõ (SPSS) 49
  49. 49. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One Sample T- òåñò• One Sample t- òîîöîîëîõ (SPSS) 50
  50. 50. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One Sample T- òåñò• Æèøýý: Ãàð àðãààð àëò îëáîðëîã÷ èðãýäèéí äóíä ìºíãºí óñíû õîðäëîãûí ò¿âøèíã òîãòîîõ ñóäàëãààã ÿâóóëñàí. Øýýñíèé ñîðüöîíä ìºíãºí óñíû ò¿âøèí òîäîðõîéëæýý. (Øýýñýí äýõü ìºíãºí óñíû àãóóëàìæèéí õýâèéí õýìæýý 2.5mg/g)• H0: µ=2.5 áóþó äýâø¿¿ëæ áóé òýã òààìàãëàë íü: Ãàð àðãààð àëò îëáîðëîã÷èä ìºíãºí óñíû õîðäëîãîä ºðòººã¿é áóþó ìºíãºí óñíû àãóóëàìæ õýâèéí õýìæýýòýé áàéãàà• H1: µ≠2.5 áóþó àëüòàðíàòèâ òààìàãëàë íü: Ãàð àðãààð àëò îëáîðëîã÷èä ìºíãºí óñíû õîðäëîãîä ºðòñºí áóþó ìºíãºí óñíû àãóóëàìæ õýâèéí õýìæýýíýýñ èõýññýí
  51. 51. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: One Sample T- òåñò¯ð ä¿í One-Sample Statistics Std. Error N Mean Std. Deviation Mean Mg 40 7.0486 2.47135 0.46228 One-Sample Test Test Value = 2.5 95% Confidence Interval of the Mean Difference t df Sig. (2-tailed) Difference Lower UpperMg 3.111 39 .008 4.5486 1.3895 7.7076 52
  52. 52. Өвчтөн дугаар Өндөр (см)-y Жин (кг)-y2 1 178 101.7 2 170 97.1 3 191 114.2 4 179 101.9 5 182 93.1 6 177 108.1 7 184 85 8 182 89.1 9 179 98.8 10 183 97.8 11 - 78.7 12 172 77.5 13 183 102.8 14 169 81.1 15 177 102.1 16 180 112.1 17 184 89.7
  53. 53. Бодолт.∑Y=481.5∑y2=14627.74Тэг-таамаглал H0: µ=28.4Альтернатив таамаглал H1: µ≠28.4t-шинжүүр y − µ0 30.093 − 28.4 t= = = 2.23 s 3.037 n 16Шийдвэр: няцаах H0 хэрвээ |t|>t0.025,15=2.131Дүгнэлт: Хэрвээ t шинжүүр нь дээрх нөхцөлд үнэн (2.23>2.131) байгаа учраас H0 таамаглалыг няцаах ба нийт өвчтөнүүдийн BIM нь өмнөх хэмжилтийн үр дүнгээс ялгаатай байна.
  54. 54. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Independent-Sample T- òåñòÀøèãëàõ òîõèîëäîë• 2 á¿ëãèéí äóíäàæèéí õàðüöóóëàõàä àøèãëàäàã – Òîõèîëäîë õÿíàëòûí ñóäàëãàà (Case-control study) – Урт хугацааны ажиглалт судалгаа (Longitudinal study) 56
  55. 55. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Independent-Sample T- òåñòТэг-таамаглал H0: µ1=µ2Альтернатив таамаглал H1: µ1≠µ2 y1 −y 2 t=t-шинжүүр 2 1 1 sp ( + ) n1 n2Шийдвэр: няцаах H0 хэрвээ |t|>tα/2,N-1
  56. 56. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð:Independent-Sample T- òåñò 59
  57. 57. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Independent-Sample T- òåñòÆèøýý:• H0: µäèàáåò=µýð¿¿ë áóþó äýâø¿¿ëæáóé òýã òààìàãëàë íü: ×èõðèéí øèæ ºâ÷òýé õ¿ì¿¿ñ, ýð¿¿ë õ¿ì¿¿ñèéí Cholesterol, èí Triglycerides, Glucose-ûí õýìæ èæ ýý èëõýí• H1: µäèàáåò ≠ µýð¿¿ë áóþó àëüòàðíàòèâ òààìàãëàë íü: ×èõðèéí øèæ ºâ÷òýé õ¿ì¿¿ñ, ýð¿¿ë õ¿ì¿¿ñèéí Cholesterol, èí Triglycerides, Glucose-ûí õýìæ ººð áóþó ÿëãààòàé ýý
  58. 58. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Independent-Sample T- òåñò¯ð ä¿í Group Statistics Std. Error diabits N Mean Std. Deviation Mean Glucose Эрүүл 1067 4.7046 .98089 .03003 Өвчтэй 37 8.8824 2.64754 .43525 Cholesterol Эрүүл 655 4.7406 .58357 .02280 Өвчтэй 28 4.9271 .64407 .12172 Triglycerides Эрүүл 863 1.7070 1.14920 .03912 Өвчтэй 30 2.2087 1.13045 .20639 61
  59. 59. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Independent-Sample T- òåñò ¯ð ä¿í Independent Samples Test Levenes Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Mean Std. Error Difference F Sig. t df Sig. (2-tailed) Difference Difference Lower UpperGlucose Equal varianc es 98.448 .000 -23.199 1102 .000 -4.17781 .18008 -4.53116 -3.82447 assumed Equal varianc es -9.576 36.343 .000 -4.17781 .43629 -5.06235 -3.29327 not assumedCholesterol Equal varianc es 1.392 .238 -1.650 681 .100 -.18656 .11310 -.40863 .03551 assumed Equal varianc es -1.507 28.927 .143 -.18656 .12384 -.43986 .06674 not assumedTriglycerides Equal varianc es 2.134 .144 -2.352 891 .019 -.50171 .21332 -.92038 -.08305 assumed Equal varianc es -2.388 31.120 .023 -.50171 .21007 -.93008 -.07335 not assumed
  60. 60. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Independent-Sample T- òåñò¯ð ä¿íã áè÷èõ diabits control Var Std. Std. t P Mean Deviatio Mean Deviatio n nGlucose 8.882 2.648 4.705 0.981 -23.20 0.000Cholesterol 4.927 0.644 4.741 0.584 -1.65 0.100Triglycerides 2.209 1.130 1.707 1.149 -2.35 0.019
  61. 61. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Independent-Sample T- òåñò¯ð ä¿íã áè÷èõ diabits control Var Std. Std. P Mean Mean Deviation DeviationGlucose 8.882 2.648 4.705 0.981 0.000Cholesterol 4.927 0.644 4.741 0.584 0.100Triglycerides 2.209 1.130 1.707 1.149 0.019 diabits control Var Std. Std. P Mean Mean Deviation Deviation Glucose 8.882 2.648 4.705 0.981 <0.001 Cholesterol 4.927 0.644 4.741 0.584 >0.05 Triglycerides 2.209 1.130 1.707 1.149 <0.05
  62. 62. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Paired-Samples T- tåst• H0: di = Xi1 – Xi2 =0 vs H1: di = Xi1 – Xi2 ≠ 0• Paired Samples t ñòàòèñòèê øèíæ¿¿ð t = d sd( n )• H0: di = Xi1 – Xi2 =0 vs H1: di = Xi1 – Xi2 < 0 ýñâýë di = Xi1 – Xi2 > 0• Confidence interval for Mean of Paired Differences d ± t n −1,1−α / 2 sd / n 65
  63. 63. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Paired- Samples T- tåst 67
  64. 64. ÏÀÐÀÌÅÒÐÈÉÍ ØÈÍƯ¯Ð: Paired- Samples T- tåst • ¯ð ä¿í Paired Samples Statistics Std. Error Mean N Std. Deviation Mean Pair I õàâòãàéí øóëóóí 11.2506 294 1.00826 .05880 1 õýì æ ýýñ I õàâòãàéí 13.1763 294 .75877 .04425 õº í äëº í õýì æýýñ Paired Samples Test Paired Differenc es 95% Confidenc e Interval of the Std. Error Differenc e Mean Std. Deviation Mean Lower Upper t df Sig. (2-tailed)Pair I õàâòãàéí øóëóóí1 õýì æ ýýñ - I õàâòãàéí -1.92568 1.19175 .06950 -2.06247 -1.78889 -27.706 293 .000 õº í äëº í õýì æýýñ 68
  65. 65. Øèíæ ¿¿ðèéí ñòàòèñòèê à÷ õîëáîãäîë áà ïðàêòèê (àãóóëãûí) à÷ õîëáîãäîëÀíõààðàõ ç¿éë:• Ñòàòèñòèê à÷ õîëáîãäëûã øàëãàõààñ ãàäíà ïðàêòèê à÷ õîëáîãäëûã íÿãòëàõ. Ãîë áýðõøýýë íü ñòàòèñòèê à÷ õîëáîãäîë íü òóõàéí íºëººíèé õýìæ ýý õèð ÷óõàë âý? ãýäýãò óÿëäààã¿é áàéäàãò îðøäîã. Õàðèí ñàíàìñàðã¿é õ¿÷èí ç¿éëä óã íºëºº òºäèéëºí õàìààòàé áóñ ãýäãèéã õàðóóëäàãààðàà ë à÷ õîëáîãäîëòîé õýìýýí òîîöîãääîã.• Ñòàòèñòèê à÷ õîëáîãäîëòîé ¿ð ä¿í ãàðàõ ìàãàäëàë ò¿¿âðèéí õýìæ íýìýãäýõèéí õèðýýð ýý ºñäºã áîëîâ÷ õàìãèéí èõäýý 0.05 áóþó 1/20 áàéõûã à÷ õîëáîãäîë ºíäºðòýé õýìýýí òîîöäîã. 73
  66. 66. Àíõààðàõ ç¿éë:• Ñòàòèñòèê à÷ õîëáîãäëûã 1-ð òºðëèéí àëäàà õèéõ ¿çýãäëèéí ìàãàäëàëààð õýìæ äýã. Òèéìýýñ øèíæ ¿¿ðèéã à÷ õîëáîãäîë ºíäºðòýé áàéëãàíà ãýäýã íü òýã òààìàãëàëûã ¿ã¿éñãýõ ýðñäëèéã áàãà áàéëãàíà ãýñýí ¿ã.• Øèíæ ¿¿ðèéí õ¿÷èí ÷àäàë íü òýã òààìàãëàëûã çºâ ¿ã¿éñãýõ ¿çýãäëèéí ìàãàäëàëààð òîäîðõîéëîãääîã.
  67. 67. Анхаарал хандуулсанд баярлалаа.

×