Статистическо оценяване- съшност, стандартна грешка. Интервал на доверителност.

Статистическо оценяване- съшност, стандартна грешка. Интервал на
доверителност. Оценяване на популационни параметри (Тема 54)
Примери от стр 117 до стр 125

Статистическо оценяване – същност и стандартна грешка.

В медицинските проучания се използват статистически модели за оценка на разликите между
сравняваните групи, както и за определяне дали тези разлики са възникнали случайно, т.е. дали те
са статистически значими. На практика е невъзможно да се изчислят параметрите на популацията.
Вместо това стойността на параметъра се оценява от съответната статистика на извадка. Когато на
основа на извадки правим оценки, отнасящи се за популация, те могат да бъдат два вида:
точкови (числени стойности на някакви параметри, имащи формата на определни числа.
Положението им на бсцисната ос при графично представяне се определя с точки. Това са оценки
на средни величини, дисперсии, относителни дялове и др.) и интервални оценки.


Стандартна грешка: за да се изчислят стандартните коефициенти, необходими за определяне
на положението под нормалната крива, трябва да знаем стандартното отклонение на
разпределението на средната аритметична на извадките. Това ново стандартно отклонение на
средните се нарича стандартна грешка на средната (SE, SEM). Терминът грешка се използва за
да покаже, че поради грешка в съставянето на извадка всяка среда на извадка може да варира. То
може да се изчисли, като всички средни се приемат като основни данни и стандартното
отклонение на популацията се раздели на квадратния корен на размера на извадките.
Стандартната грешка на средната се изчислява по формулата δх=δ/√n. Тъй като обикновено не
знаем стандартното отклонение на популацията използваме стандартното отклонение на дадена
извадка. Извадка от 30 обекта е достатъчна, за да се оцени среднат величина на популацията с
приемлива точност. Най – добрата оценка от една извадка е Sx=s/√n. От горната формула се
вижда, че ако се увеличава размерът на извадката или се намалява стандартното отклонение, ще
имаме по – малка стандартна грешка. Обратното, ако се намалява размерът на