Статистика за медицински докторски трудови
Брз водич: Проект за докторска теза
Д-р тренер
Дали ги имате вашите податоци од експеримент, клиничка студија или ретроспективно собирање податоци? Честитки за ова фантастично достигнување. Сега можете да започнете со статистичката анализа со цел да развиете врски или разлики, на пример, во различни групи на третман. Во првиот дел ќе научите како да ги внесувате податоците во Excel. Во вториот дел ќе научите што е важно во статистичката анализа.
Дел 1: Внесување на податоците во Excel
Прво на сите, треба да ги внесете податоците во Excel за да можете подоцна да ги анализирате со статистички софтвер, на пример, SPSS.
Чекор 1: Податоците за пациентите се чувствителни податоци. Сè додека податоците се доделуваат на името на пациентот, овие податоци може да не ја напуштаат клиниката од причини за заштита на податоците. Податоците секогаш треба да ги анонимизирате, без оглед дали ги користите само во клиника или дома. Вака работи: Создадете 1-та табела во Excel за анонимизација. Внесете го името во првата колона и презимето во втората колона, така што на секој пациент ќе му биде доделен ред. Во третата колона му доделувате број на пациентот (на пр. Започнете од 1).
Чекор 2: Вредностите се во специфичен формат (на пр. Броеви, букви, итн.). Статистичкиот софтвер најдобро може да се справи со броевите. Затоа, мора да ги претставите сите променливи во форма на број. Вака работи: Создадете втора табела во Excel за кодирање на променливите: За родовата променлива, на пример, забележете женски = 1 и машко = 0. Запомнете да ги зачувате и единиците на променливите. Кога внесувате податоци во чекор 3, тогаш се внесуваат само 1 или 0 за родовата променлива.
Чекор 3: Сега креирајте ја третата табела во Excel за евалуација. Првата колона е резервирана за бројот на пациентот. Внесете ги броевите во ќелиите што им ги доделивте на испитаниците во чекор 1. Секоја променлива има колона во која ги внесувате соодветните вредности за секој пациент. Ако вредностите се кодирани, користете го кодирањето дефинирано во чекор 2. Совет: Пред да започнете да ги внесувате податоците во Excel, запознајте се со најважните функции на Excel, како што се вметнување информации во табели, сортирање вредности во табелите и автоматско пресметување на вредностите.
Дел 2: Стандардна низа на статистичка проценка со статистички софтвер
Прво, ги поставувате вашите податоци од Excel во софтверот за статистика и, доколку е потребно, прилагодете ја презентацијата на податоците. Следно, таканаречената описна статистика се спроведува за да се утврди Фреквенции или димензиите на локацијата како што се Средна и Просечна да се пресмета. Потоа можете да креирате соодветна графика (графикон на рамки, графикон со шипки, дијаграм на расејување) за секоја променлива. На овој начин можете да ја визуелизирате дистрибуцијата, локацијата и расејувањето на вашите податоци и да ги препознаете првите врски или разлики. Сега треба да докажете со помош на статистички тестови дека овие односи или разлики се статистички значајни, т.е. дека тие имаат реална врска или разлика. Овие тестови често се користат: тест Ман-Витни У, тест Велч, тест Т, тест Вилкоксон, тест Крускал-Валис, АНОВА, тест Фридман, метод Каплан-Мејер.
Ова е само исклучително кондензирана претстава на статистичката анализа. За правилно анализирање на податоците, ви треба посебно знаење за софтверски апликации и статистика. За жал, ова знаење не се пренесува на практичен начин кај огромното мнозинство на универзитети. Од суштинско значење е правилно да ги процените податоците. Грешките во анализата на податоците би довеле до неправилно толкување, а со тоа и до погрешни резултати во докторската теза. Бидејќи се објавуваат и податоци од повеќето докторски тези, објавувањето на неточни резултати би било сериозна грешка што не само што влијае негативно на вас, туку и на вашиот претпоставен. За да го стекнете ова знаење, не е доволно да присуствувате на курс за обука на софтвер. Покрај тоа, треба да завршите барем еден основен курс за статистичка евалуација за да можете да направите едноставни проценки. Или можете да ја посетите статистичката работилница за докторанти, во која ќе научите како да го користите софтверот и да ги оценувате вашите податоци под професионално водство во рамките на работилницата.