Мета роботи. Навчальна дисципліна Інформаційні технології у психології та медицині Модуль №1 Інформаційні технології у психології та медицині

ДО ПРАКТИЧНОГО ЗАНЯТТЯ №

Навчальна дисципліна	Інформаційні технології у психології та медицині
Модуль №1	Інформаційні технології у психології та медицині
Змістовий модуль №1	Основи інформаційних технологій в системі охорони здоров’я. Методологія обробки та аналізу медичних та психологічних даних.
Тема заняття	Вступ. Організація робот в комп’ютерних класах. Створення робочого середовища і знайомство з робочими ресурсами.
Курс
Факультет	медичний
Спеціальність	Медична психологія

Вінниця, ВНМУ - 2012

ВСТУП

З давніх часів людство здійснювало облік багатьох явищ і предметів, які виникали в процесі його життєдіяльності. Це і чисельність чоловічого та жіночого населення країни, і прибуток скарбниці держави, і земельні угіддя та їх кількість, і сировинні ресурси та ін. При подальшому поглибленні суспільного розподілу праці, збільшенні її продуктивності, розвитку суспільних відносин відбувалось зростання кількості враховуваних факторів у виробничій та соціальній сферах, встановились їх зв'язки на господарському, регіональному та загальнодержавному рівнях. З урахуванням цих факторів пов'язані і методи їх обчислення, створення розрахункових показників.

Всю перераховану інформацію надає суспільству статистика. Термін «статистика» визначається сукупністю латинських та італійських слів, що в перекладі означає «стан явищ». У наукове використання термін «статистика» було введено німецьким вченим, професором Геттингенськоґо університету Г. Ахенвалем у 1743 році для визначення сукупності знань, які характеризують державний устрій, визначні пам'ятки країни, що характеризує її добробут. Однак таке визначення далеке від сучасного тлумачення поняття «статистика». В даний час під статистикою розуміють галузь практичної діяльності, економічної науки та навчальної дисципліни з вивчення способів збирання, обробки та аналізу даних про масові соціально-економічні явища і процеси.

Як галузь практичної діяльності статистика займається збиранням, накопиченням, обробкою цифрових даних, які характеризують економіку, населення, культуру, освіту та інші явища в житті суспільства.

Статистикою називають також особливу науку, тобто галузь знань, яка вивчає масові явища в житті суспільства з їх кількісної сторони. Основою для вивчення масових явищ є закон великих чисел. Сутність його полягає в тому, що кожне одиничне явище випадкове (воно може бути або не бути), але у з'єднанні великої кількості таких явищ у загальній характеристиці їх маси випадковість зникає в тій більшій мірі, чим більше з'єднано одиничних явищ. Так, врожайність на одному конкретному полі може бути більше або менше, навіть якщо воно удобрено краще іншого. Врожайність в цілому великої кількості добре удобрених полів буде вище, ніж на великій кількості менш удобрених. Математика, зокрема теорія ймовірностей і математична статистика, розглядає в чисто кількісному вираженні закон великих чисел, виражає його цілою серією математичних теорем (Бернулі, Чебишева, Ляпунова, Маркова та ін.).

Мета виконання курсу лабораторних робіт – отримання студентами практичних навичок статистичного аналізу різнорідних даних.

1 ОПИСОВІ СТАТИСТИКИ

Мета роботи

Отримання студентами практичних навичок розрахунку описових статистик: математичного сподівання, дисперсії, середньоквадратичного відхилення.

1.2 Методичні рекомендації до самостійної роботи студентів

Описові статистики служать для опису найзагальніших характеристик спостережуваних величин. У системі STATISTICA описові статистики обчислюються декількома клацаннями миші.

До числа основних описових статистик відносяться: середня, вибіркова дисперсія, стандартне відхилення, медіана, мода, максимальне і мінімальне значення, розмах, квантилі.

Середнє М, або, точніше, оцінка середнього, обчислюється просто як середнє арифметичне спостережень. Оцінку середнього називають також вибірковим середнім. Нехай ви спостерігаєте значення X(1)...X(N), наприклад, відзначаєте час, коли ви прокидаєтеся вранці.

Формула для вибіркового середнього має вигляд [1, с.38]:

M = (X (1)+... X (N)) / N.

Якщо протягом трьох днів ви прокидалися о 7.00, 8.30, 6.15, то середній час вашого підйому – 7год. 15 хв.

Вибіркове середнє є тією точкою, сума відхилень від якої усіх розглянутих спостережень дорівнює 0.

Формально це записується наступним чином:

(M-X (1)) + (M-X (2))+...+(M-X (N)) = 0.

Вправа: використовуючи визначення зрізні, переконайтеся, що дана властивість дійсно має місце, тобто сума відхилень спостережуваних значень від середнього арифметичного дійсно дорівнює 0.

Вибіркове середне – єдина точка, яка має такі властивості, і це виділяє її серед всіх інших.

Крім того, вибіркове середнє має ще одну чудову властивість: сума квадратів відстаней між значеннями, що спостерігаються, та їх середнім арифметичним є мінімальною. Якщо замість середнього арифметичного взяти будь – яку іншу величину, то сума квадратів відстані, що спостерігається, і цією величиною буде тільки більше (див. наприклад, книгу Г. Кімбла "Як правильно користуватися статистикою"), але ніяк не менше.

У наступній таблиці наведені значення доходу фірми, виражені в мільйонах рублів (рис.1.1)[2, с.182].

Рисунок 1.1

Доходи вимірювалися протягом 5 днів (робочий тиждень).

Середній дохід у день дорівнює:

Рисунок 1.2 – Таблиця в STATISTICA з обчисленим середнім доходом

Це частина стандартної таблиці виведення описових статистик у системі. У колонці Mean (Середнє) показано значення середнього доходу в день – 96,8 млн. руб.

Вправа: перевірте на калькуляторі, що обчислено дійсно середнє значення доходу.

Іншими важливими статистичними показниками є вибіркова дисперсія та стандартне відхилення.

Вибіркова дисперсія визначається як [3, с. 90]:

((X (1)-m (n)))** 2 +...+(X (N)-m (n)) ** 2) / (n-1)

Вибіркова оцінка є переконлива оцінка дисперсії розподілу.

Корінь квадратний з вибіркової дисперсії є стандартним відхиленням.

Стандартне відхилення дорівнює кореню квадратному із суми квадратів відхилень спостережуваних значень від середнього, поділеній на N–1, де N-число спостережень (див., наприклад, довідник Полларда "Довідник з обчислювальних методів статистики").

Стандартне відхилення є важливою характеристикою, воно зустрічається у багатьох таблицях виведення і графіках STATISTICA.

До інших важливих характеристик відносяться: мода, медіана, квантиль.

Мода – це значення розподілу (відповідно до звичайного значення цього слова), що найбільш часто зустрічається. Вона добре описує, наприклад, типову реакцію водіїв на сигнал світлофора про припинення руху.

Медіана – це середина спостереження у вибірці. Більш точно: нехай є вихідна вибірка даних, що мають чисельне значення X(1)… X(2)… X(n).

Впорядкуємо їх за зростанням. Впорядкування за зростанням значен називається варіаційнним рядом:

X(1)< X(2)<…< X(n).

Серединне значення в цьому ряді називається медіаною [4, с.59].

Якщо бути більш точним, то слід сказати так: при непарній N медіана є значенням із ряду з номером (N-1) / 2, при парному N медіана є півсумою значень з номерами N / 2 і N / 2 +1.

X(1) – мінімальне значення вибірки, X(n) – максимальне значення. Різниця між максимальним і мінімальним значенням називається розмахом.