Анализ циклических изменений
Многим явлениям свойственна цикличность. Она выражается в периодических изменениях интенсивности этих явлений, причем изменения эти обладают более или менее стабильным характером. Так, например, общеизвестны различия таких физиологических показателей, как пульс и артериальное давление крови, в различное время суток. Такого же рода суточная цикличность наблюдается и при некоторых антропометрических показателях: рост, вес.
Продолжительность цикла, в течение которого происходят соответствующие изменения, может иметь иногда длительность секунд (например пульсация сердца), а иногда и многих лет (солнечная радиация - 11 лет).
Лучше всего изучены вопросы цикличности, встречающейся наиболее часто. Это так называемая сезонная цикличность. Для примера можно сказать, что заболеваемость многими болезнями обладает характерными сезонными колебаниями.
Для того чтобы выяснить, каким образом можно количественно охарактеризовать сезонность, необходимо предва-рительно вкратце остановиться на причинах, определяющих те или иные величины изучаемых явлений. Изменения в этих явлениях могут быть охарактеризованы путем перемен, наступающих с течением времени. Эти изменения являются сложным результатом одновременного действия многих разнообразных причин, которые можно свести в три основные группы.
Первая - это причины с длительным сроком действия. Они действуют непрерывно в течение всего рассматриваемого периода и могли бы быть названы постоянно действующими причинами.
Вторая группа причин - временно действующие факторы. Временно действующие причины можно отнести к случайным. Они действуют в двух направлениях. Иногда они приводят к увеличению величины изучаемого явления, а иногда приводят к понижению. Так, например, к категории случайных причин, влияющих на величину популяции, можно отнести благоприятный или неблагоприятный климат данного календарного года или же неблагоприятное влияние в данном году какой-либо эпидемии. Временно действующие причины не определяют основную динамику показателей, но в известной степени сказываются на ее размерах.
Третья группа причин, вызывающих изменения исследуемых явлений, это сезонно действующие факторы. Они называются так потому, что действуют в зависимости от цикличной смены времен года.
Однако не следует считать, что перечисление упомянутых трех видов факторов дает полную классификацию причин, оказывающих влияние на изучаемые явления. В зависимости от специфики и характера этих явлений, от стоящей перед научным исследованием задачи к продолжительным, временным и сезонным причинам можно добавить и ряд других, например причины действующие, с разной силой в течение суток.
Все причины действующие на изучаемое явление |
= | Длительно действующие причины |
+ | Временно действующие причины |
+ | Сезонно действующие причины |
Статистические методы, задачей которых является количест-венная характеристика влияния сезонных факторов, последовательно устраняют влияние на фактические данные, характеризующих изучаемое явление, случайно действующих факторов. Затем то же самое проделывают в отношении влияния продолжительно действующих причин. Под конец из полученных данных вычисляют индексы сезонного действия по отношению к общему основанию. Для этой цели подбирают общую среднюю.
- Введение
- Раздел I. Введение в теорию вероятностей
- Понятие о случайном событии
- Классическое определение вероятности
- Относительная частота. Статистическое определение вероятности.
- Геометрическая вероятность
- Свойства вероятностей Сложение вероятностей несовместимых событий
- Умножение вероятностей
- Сложение вероятностей совместимых событий
- Формула полной вероятности
- Основные формулы комбинаторики
- Дискретные и непрерывные случайные величины. Понятие «случайные величины»
- Закон распределения случайной величины
- Теоретические распределения вероятностей
- Биномиальное распределение
- Распределение Пуассона
- Числовые характеристики дискретных случайных величин
- Нормальное распределение
- Вопросы для самопроверки:
- Раздел II. Основные понятия и термины биологической статистики Генеральная совокупность и выборка
- Непреднамеренный отбор. Метод последовательных номеров. Случайный и механический методы отбора
- Признаки и показатели
- Правила ранжирования
- Способы группировки первичных данных.
- Схемы (модели) научного исследования
- Однофакторная и многофакторная модель Контрольные и экспериментальные группы
- Метод автоконтроля
- Метод дублирования
- Метод последовательного пополнения групп
- Численность контрольных и экспериментальных групп
- Научные гипотезы
- Направленные гипотезы
- Статистические критерии
- Параметрические критерии
- Непараметрические критерии
- Уровни статистической значимости
- 1 Рода.
- Вопросы для самопроверки
- Раздел III. Статистические методы обработки экспериментальных данных
- Проверка гипотезы о законе распределения
- Χ2 Пирсона
- Описательные статистики Концепция сжатия экспериментальных данных
- Показатели центральной тенденции. Средние.
- Медиана
- Персентили
- Показатели изменчивости
- Стандартизованные данные
- Показатели асимметрии и эксцесса
- Эксцесс
- Работа с качественными переменными Количественная оценка результатов эксперимента.
- Вопросы для самопроверки:
- Сравнение двух независимых групп т критерий Стьюдента
- Критерии согласия для дисперсий
- U критерий Маана-Уитни
- Сравнение качественных признаков Критерий χ2
- Сравнение долей
- Точный тест Фишера
- Сравнение более двух независимых групп Однофакторный дисперсионный анализ Фишера
- Критерий Краскела-Уоллиса
- Сравнение двух зависимых групп Парный т критерий Стьюдента
- Парный критерий т – Вилкоксона
- Критерий x2r Фридмана
- Тест Мак-Немара
- Корреляционный анализ
- Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
- Условия применения и ограничения корреляционно анализа
- Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
- Измерение связи количественных признаков
- Измерение связи порядковых признаков
- Измерение связи номинальных признаков
- Относительный риск. Отношение шансов
- Статистическая оценка надежности параметров парной корреляции
- Частная корреляция
- Факторный анализ
- Вопросы для самопроверки:
- Регрессионный анализ
- Метод наименьших квадратов
- Выбор формы функциональной зависимости
- Применение парного линейного уравнения регрессии
- Корреляционно-регрессионные модели (крм) и их применение в анализе и прогнозе.
- Логистическая регрессия
- Анализ динамических изменений Применение метода наименьших квадратов при исследовании тенденции развития
- Анализ циклических изменений
- Метод обычных средних
- Метод корригирования средних
- Метод отношения фактических данных
- Ошибки, допускаемые при количественной характеристике сезонных колебаний
- Кластерный анализ
- Иерархическое дерево
- Меры расстояния
- Правила объединения или связи
- Метод k средних
- Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: легкая ситуация.
- Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: сложные случаи.
- Выбор между параметрическим и непараметрическим тестом: насколько это на самом деле влияет на результат?
- Одно или двухсторонняя p-оценка?
- Парный или непарный тест?
- Тест Фишера или хи-квадрат?
- Регрессия или корреляция?
- Вопросы для самопроверки:
- Раздел IV. Работа с программой easystatistics Общие сведения о программе EasyStatistics
- Создание новой базы данных
- Работа с файлами
- Копирование и вставка данных
- Работа с фильтрами
- Работа с переменными и строками
- Статистические методы Описательные статистики
- Частотный анализ
- Сравнение независимых выборок
- Сравнение связанных выборок
- Дисперсионный анализ
- Корреляционный анализ
- Множественная регрессия
- Проверка типа распределения эмпирических данных
- Вероятностный калькулятор
- Задания для самостоятельной работы с программой
- Список рекомендуемой литературы
- Граничные (критические) значения 2-критерия, соответствующие разным вероятностям допустимой ошибки и разным степеням свободы
- Критические значения коэффициентов корреляции для различных степеней свободы (n - 2) и разных вероятностей допустимых ошибок