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.

(Билет 30)Вопрос 5.Аналоговый сигнал- это в простейшем случае числоx(t), зависящее от времениt, 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, приборовдля 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 сигналаx(t)с непрерывным временемна дискретный сигнал -- последовательность чиселx(t_i) для дискретного набора моментов времениt₁, t₂,…, t_i,…(чаще всего интервалы между моментами времениΔt=t_i,- t_i-1, берутся одинаковыми). При дискретизации, конечно, часть информации о сигнале теряется. Но если сигналx(t)за времяне сильно изменяется, числаx(t_i) и x(_ti-1)близки друг к другу, то поведениеx(t)между временамиt_iиt_i-1нетрудно восстановить (сигнал практически линейно изменяется во времени отx(_ti-1)доx(t_i)). При дискретизации мы теряем частотные составляющие сигнала с частотами порядкаf> 1/Δtи выше.

При дискретизации время из аналогового как бы становится цифровым -- моменты времени t_iможно 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 времениt=0; 0.1; 0.2; 0.3; …), значение сигнала мы будем записывать с точностью до одной сотой (т.е. набор значений сигналаx=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) называютсяотсчётами;Δtназываетсяинтервалом дискретизации.Величинаf> 1/Δtназывается частотой дискретизации.

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

Вопрос 6.Для альтернативного диагностического признака, с помощью которого делается заключение «положительно-отрицательно» или «не норма-норма», легко определяются ИП, ЛО, ИО, и ЛП, а затем вычисляются базовые диагностические характеристики ДЧ, ДС, ДЭ, ППР, ПОР и т.д. В случае же непрерывного диагностического признака (уровень холестерина, число эритроцитов) определение диагностических характеристик усложняется, т.к. теперь «не нормой» и «нормой» являются,как правило, 95%-ые интервалы, построенные для больных и не больных пациентов. Если эти интервалы не пересекаются, то мы можем выбрать любое значение Х0 между этими интервалами и применить правило: принимаем решение «Болен», если Х > Х0;

принимаем решение «Не болен», если Х < Х0,

где Х – значение диагностического признака у пациента. Если интервалы, как правило, в силу случайных причин пересекаются, то определение точки Х0 выполняют по ROC-кривой, которая строится специальным методом. Значение Х0 и называют «порогом нормальности» или «точкой разделения» (см. рисунок).(«Точка разделения» служит границей, разделяющей лиц на здоровых и больных.Так, за нормальный уровень АД могут быть приняты значения 140/90 и 130/80 мм рт. ст.).