Вопрос 4. Первым шагом, предваряющим статистический анализ данных, является анализ типов данных. Принято выделять в качестве основных типов данных количественные и качественные.

Количественные данные в свою очередь подразделяются на непрерывные и дискретные.

Непрерывные данные – это данные, которые получены при измерении на непрерывной шкале, т.е. теоретически они могут иметь дробную часть. Примерами могут служить масса тела, рост, артериальное давление.

Дискретные данные – количественные данные, которые не могут иметь дробную часть. Пример: количество детей.

Качественные данные подразделяют на номинальные и порядковые.

Номинальные данные – вид качественных данных, которые отражают условные коды не измеряемых категорий (например, коды видов болезней).

Порядковые данные – вид качественных данных, которые отражают условную степень выраженности какого-либо признака (например, стадии онкологического заболевания, степени сердечной недостаточности). Их основное отличие от дискретных количественных данных заключается в отсутствии шкалы для измерения выраженности признака.

Бинарные (дихотомические) данные – особо выделяемый вид качественных данных. Признак такого типа имеет лишь два возможных значения (например, мужчина-женщина, здоров – болен).

Особым типом данных являются даты.

Анализ типов медицинских данных необходим для того, чтобы определить правомочность использования в дальнейшем того или иного способа представления данных и статистического метода. Тип получаемых данных необходимо также учитывать на этапе планирования исследования при определении необходимых объемов выборок.

Вопрос 5. Аналоговый сигнал  - это в простейшем случае число x(t), зависящее от времени t, величина которого непрерывно изменяется во времени. Аналоговый сигнал обеспечивает передачу данных путем непрерывного изменения во времени амплитуды, частоты либо фазы. Примерами аналоговых сигналов ЭКГ-сигналы, данные с пульсоксиметра, приборов для измерения уровня кровяного давления.

Ввести такой сигнал в компьютер и обработать его невозможно, так как на любом интервале времени он имеет бесконечное множество значений. Поэтому необходимо преобразовать аналоговый сигнал так, чтобы можно было представить его последовательностью чисел заданной разрядности. Это можно выполнить, например, с помощью дискретизации сигнала.

Дискретизация — это замена сигнала x(t) с непрерывным временем на дискретный сигнал -- последовательность чисел x(t_i) для дискретного набора моментов времени t₁, t₂,…, t_i,…(чаще всего интервалы между моментами времени Δt= t_i,- t_i-1, берутся одинаковыми). При дискретизации, конечно, часть информации о сигнале теряется. Но если сигнал x(t) за время не сильно изменяется, числа x(t_i) и x(_ti-1) близки друг к другу, то поведение x(t) между временами t_i и t_i-1 нетрудно восстановить (сигнал практически линейно изменяется во времени от x(_ti-1) до x(t_i)). При дискретизации мы теряем частотные составляющие сигнала с частотами порядка f > 1/Δt и выше.

При дискретизации время из аналогового как бы становится цифровым -- моменты времени t_i можно нумеровать, кодировать. Производится замена непрерывного времени t на нечто, которое может принимать не все значения, а только некоторые, а именно t₁, t₂,…, t_i,… Приведем конкретный пример дискретизации: Пусть сигнал x(t) такой, что x(t)=√t, шаг дискретизации (т.е. набор моментов времени t=0; 0.1; 0.2; 0.3; …), значение сигнала мы будем записывать с точностью до одной сотой (т.е. набор значений сигнала x=0; ±0.01; 0.02; …). После дискретизации сигнала получим

	=	0.	0.3162...	0.4472...	0.5477...	0.6324...	...
	=	0	0.1	0.2	0.3	0.4	...

Значения x(t_i) называются отсчётами; Δt называется интервалом дискретизации. Величина f > 1/Δt называется частотой дискретизации.

Исходная частота дискретизации ЭКГ сигнала составляет 8 кГц. Разрядность данных ЭКГ – 16 бит, что обеспечивает очень высокое качество ЭКГ - сигналов.