Catalogue de questions sur le manuel "Connaissance de base de la statistique médicale"

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Voici quelques-unes des tâches du manuel:

Connaissance de base Médecine

Les statistiques

(publié en anglais)

L'éditeur Springer, avril 1999) ainsi que les commentaires suivants:

Il s'agit de proposer des solutions qui permettent au lecteur d'obtenir les meilleurs résultats possibles.

Il n'y a pas de quoi le comprendre.

de vérifier et d'approfondir ses connaissances.

Ils savent que

Les connaissances acquises ne sont pas seulement théoriques.

En ce qui concerne les questions pratiques,

L'auteur s'offre

Les députés de la République fédérale d'Allemagne

déposer

Il s'agit d'un livre qui complète le livre sur des sujets importants.

les caractéristiques, les spécificités,

Les tâches sont conçues comme dans le cas d'un examen biomathématique: il y aura 5 réponses, dont l'une est exactement correcte. Pour les chapitres 2 à 11, 10 à 15 tâches sont énumérées chacune, puis (en couleur) les solutions qui y sont associées. Bien que l'on ne puisse pas garantir qu'un étudiant, après avoir résolu les tâches et avoir bien compris le test, a une bonne position de départ mais il est certain qu'il a une bonne position de départ. Les tâches qui vont au-delà de la matière du catalogue de matières et qui sont donc pertinentes pour le test sont marquées d'une petite étoile.

Les tâches ont désormais été effectuées par de nombreux étudiants de la clinique Mannheim.

Les propositions d'amélioration ont été révisées et commentées.

En outre, à la fin du partage des tâches, vous trouverez

Partie

Érythrée

En outre, je suis toujours reconnaissant pour les indications, les critiques et les suggestions d'amélioration. Vous pouvez me contacter à mon adresse de service (Clinique Mannheim, ZMF, 68135 Mannheim) ou par courrier électronique ( [email protected] Mannheim, août 1999 Christel Weiß 1 répertoire du contenu répertoire des pages de tâches partie I: statistiques descriptives ...

Les bases théoriques

2.1 Les tâches à accomplir et les solutions auxquelles elles sont soumises

Définition unifiée des données

3.1 Les tâches à accomplir et les solutions auxquelles elles sont soumises

Définition des données bivariées

4.1 Les tâches à accomplir et les solutions à apporter

Partie II:

Le calcul de la probabilité

5.1 tâches de calcul de la probabilité

5.2 Les résultats obtenus

Les solutions

... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

6.2

Les solutions

Certaines répartitions théoriques 7.1 tâches

7.2

Les solutions

Partie III: Statistique inductrice procédés d'estimation

8.1 Les résultats de l'enquête

Les tâches

8.2 Solution des tests statistiques

9.1

Les tâches

9.2 Les solutions ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Principaux aspects de la planification des essais

10.1 tâches 10.2 solutions

Types d'études

11.1 tâches 11.2 solutions

Errata dans le livre

2 Bases théoriques partie I: Statistiques descriptives Bases théoriques tâche 2.1: Unités d'observation Pour 50 femmes qui accouchent pour la première fois, l'efficacité d'un médicament destiné à ouvrir la bouche de l'utérus en cas de faiblesse de douleur est étudiée. Les unités d'observation sont: les mères qui observent les femmes pendant l'accouchement, les valeurs mesurées pour la vitesse à laquelle, après l'administration de la bouche de l'utérus, les médecins qui évaluent les données ouvrent la bouche des 50 femmes qui reçoivent le médicament toutes les femmes pour lesquelles ce médicament peut être théoriquement utile.

Caractéristique alternative

de qualité, seulement à l'échelle nominale

de qualité, à échelle ordinaire

quantitatifs, discrets

quantitatifs, constants

La tâche 2.3 est la suivante:

Taux d'influence et d'objectifs

Une clinique gynécologique étudie la façon dont les habitudes de fumée

les femmes enceintes affectent le poids de leurs enfants.

le nombre moyen de cigarettes fumées par la mère par jour,

le poids de l'enfant à naître,

l'âge de la mère,

le poids corporel de la mère avant la grossesse

(l'influence des deux dernières caractéristiques n'est pas évaluée) Comment les caractéristiques peuvent-elles être classées? nombre de cigarettes fumées par jour âge de la mère a facteur de poids de la mère avant la grossesse stress psychologique ou social de la mère b caractéristique de l'accompagnement c taille de l'alimentation de la mère d poids de l'enfant à naître 2 Fondements théoriques 1a, 2b, 3b, 4c, 5c, 6d 1a, 2a, 3a, 4c, 5c, 6d 1c, 2a, 3a, 4c, 5b, 6d 1a, 2b, 3b, 4a, 5a, 6d 1a, 2a, 3a, 4c, 6a:

le poids spécifique

Scale nominale

Vitesse de baisse

L'échelle ordinaire

Nombre de plaquettes par personne

L'échelle d'intervalle

Groupe sanguin

L'échelle de la relation

Température en degrés Celsius

1d, 2d, 3d, 4a, 5d

1d, 2d, 3d, 4a, 5c

1d, 2c, 3b, 4a, 5a

1d, 2d, 3c, 4b, 5c

1c, 2c, 3b, 4c, 5a

La tâche 2.5 est la suivante:

Caractéristiques discrètes et constantes du sang

Quelles sont les caractéristiques énumérées ci-dessous discretes ? pH Rhesus Facteur sanguin Hématocrite Numéro de leucocytes par l Leucémie sanguine (avec les expressions oui / non) Aucune caractéristique n'est discretes Toutes les caractéristiques sont discretes seulement 2 et 3 sont discretes seulement 2, 3, 5 et 6 sont discretes Tous les autres que 4 sont discretes Question 2.6: Caractéristiques de caractéristiques constantes Évaluez la déclaration suivante:

2 Fondements théoriques

Déclaration 1

Déclaration 2

Le lien

C'est vrai

C'est vrai

C'est vrai

C'est vrai

C'est vrai

fausse

C'est vrai

fausse

fausse

C'est vrai

fausse

fausse

La tâche 2.7 est la suivante:

Transformations d'échelle en général

Qu'est-ce qui est vrai? Une échelle ordinaire peut être transformée à une échelle d'intervalle si toutes les expressions sont numériquement codées. Une caractéristique qualitative avec de nombreuses expressions peut être considérée comme constante. La transformation à un autre niveau d'échelle n'est généralement pas possible.

La transformation à un autre niveau est toujours possible, mais jamais

Il s'agit d'un

Une échelle de rapport peut être transformée à une échelle ordinaire. Question 2.8: Transformation de l'échelle de la teneur en protéine La teneur en protéine dans l'urine peut être mesurée exactement en mg/dl.

En théorie, une réduction d'une échelle métrique à une échelle nominale

La méthode de mesure est en tout état de cause car beaucoup d'informations sont perdues. La méthode de mesure est plus facile à réaliser que la mesure exacte en mg/dl.

Les résultats de cette mesure permettent d'obtenir des résultats moins différenciés.

Dans une clinique, les résultats de la chirurgie sont préopératifs et sont documentés dans un système informatique comme suit: il n'y a pas de résultats de laboratoire avant toutes les valeurs: il n'y a pas de résultats de la chirurgie avant toutes les valeurs: il n'y a pas de résultats de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie de la chirurgie.

Cette codification est trop grossière pour les recherches pratiques et ne peut donc pas être utilisée dans le domaine de l'informatique.

Le code permet une représentation claire des tailles corporelles sans perte d'informations. 2 Principaux éléments théoriques de la tâche 2.1: Les unités d'observation Solution: (les femmes qui reçoivent le médicament) Les unités d'observation sont les personnes ou les objets qui sont observés (c'est-à-dire les 50 femmes; elles constituent le échantillon) et non les personnes qui observent (c'est-à-dire les sages-femmes ou les médecins, les réponses A et C sont fausses).

La tâche 2.2:

Caractéristiques

Groupe ASA

Résolution:

(qualité, échelle ordinaire)

Les expressions ASA I à ASA V peuvent être ordonnées dans une séquence logique; c'est pourquoi cette caractéristique est ordinaire. Elle a 5 expressions et n'est donc pas une caractéristique alternative (qui n'a eu que 2 expressions). La réponse A est donc fausse. Comme l'échelle ordinaire a un niveau supérieur à l'échelle nominale, la réponse B est également fausse. La caractéristique ASA est discrète, mais pas quantitative (la distance entre 2 expressions n'est pas définie).

La tâche 2.3 est la suivante:

Taux d'influence et d'objectifs

Résolution:

L'influence de la consommation de cigarettes sur le poids des bébés à la naissance est réduite.

Les caractéristiques 4 et 5 (charge et alimentation de la mère) influencent également la taille cible; elles ne sont cependant pas prises en compte et doivent donc être considérées comme des tailles non déséquilibrées (4c et 5c).

La tâche 2.4:

Caractéristiques du sang et ses niveaux d'échelle

Résolution:

Les trois premières caractéristiques sont

Il s'agit d'une approche relativement large (1d, 2d, 3d);

à l'état précoce

génétique d'une marque

En ce qui concerne l'équivalent de l'équivalent de 100 000

Les plaquettes

pour chaque

Il y a deux fois plus de 50 000 personnes.

à l'échelle nominale

(4a) La température à l'intérieur

Les degrés de Celius sont quantitatifs, mais seulement

à échelle intermédiaire

(5c) Voir aussi l'exemple 2.2 du livre à la page 22.2 Les bases théoriques de la tâche 2.5: caractéristiques discrètes et constantes de la solution sanguine: discrète signifie que la caractéristique a de nombreuses caractéristiques à ne compter que.

La tâche 2.6 est la suivante:

Caractéristiques des caractéristiques constantes

Résolution:

(les deux déclarations sont vraies, le lien est faux)

Il s'agit d'un

La teneur en glucose est

Il s'agit d'une caractéristique quantitative constante (c'est-à-dire non qualitative).

Le fait qu'une caractéristique ne soit pas qualitative (c'est-à-dire quantitative) ne signifie pas automatiquement qu'elle est également constante.

La tâche 2.7 est la suivante:

Transformations d'échelle en général

Résolution:

(échelle relative)

L'échelle ordinaire)

En général, une échelle ne peut être transformée qu'à une autre échelle avec un niveau inférieur. Les réponses A et C sont donc fausses, et la réponse E est correcte (l'échelle ordinaire a un niveau inférieur à l'échelle relationnelle).

La tâche 2.8 est la suivante:

Transformation de l'échelle de la teneur en protéines

Résolution:

(l'affirmation est vraie)

pas

à)

Attention, la déclaration demandée est la suivante:

fausse

C'est un peu déroutant, mais

Les réponses A et B sont donc correctes. L'affirmation D est également facile à comprendre. Étant donné que la méthode de mesure simple perd beaucoup d'informations, on ne peut pas aussi bien analyser les données c'est pourquoi la réponse E est correcte.

La tâche 2.9 est la suivante:

Liste d'affichage avec des valeurs de laboratoire

Résolution:

(complete mais non disjonct)

La réponse A est évidemment absurde, car bien sûr d

Les caractéristiques qualitatives

Nom

Le code de risque est codé (si le code de risque est codé) et le code de risque est codé (si le code de risque est codé) et le code de risque est codé (si le code de risque est codé) et le code de risque est codé (si le code de risque est codé (si le code de risque est codé) et le code de risque est codé (si le code de risque est codé).

Liste complète de l'affichage et

Il n'y a pas de différence.

Il est clair que la liste est complète; tout peut être compris à cause de l'indication 5 (autres path. valeurs). Mais elle n'est pas disjonctée car deux expressions ne sont pas indistinguibles. Ainsi, par exemple, le code 5 peut signifier: valeurs sanguines et valeurs génétiques pathologiques ou autres valeurs pathologiques. Ce problème peut être évité en utilisant les 2 potences 1, 2, 4, 8 etc. au lieu des nombres 16.

La tâche 2.10 est la suivante:

Liste d'affichage avec

données classifiées

Résolution:

(complete mais non disjonct)

L'affirmation A ne s'applique pas de manière générale. Que cette capture peu précise soit utile ou non dépend de la question spécifique. La liste est complète, car les codes 0 et 6 permettent de capturer même les tailles corporelles les plus extrêmes.

Cependant, elle n'est pas

le disjonct des tailles corporelles de 150 cm, 160 cm, etc. est un

Il n'est pas possible d'associer clairement les codes.

En ce qui concerne toutes les classifications de classes, il est nécessaire d'examiner les

la moitié des mesures doivent être prises en considération,

La définition de la fréquence par un diagramme de barres peut être représentée graphiquement. Pour quelles caractéristiques cette forme de représentation est-elle appropriée?

Généralement pour toutes les caractéristiques

pour toutes les caractéristiques discrètes ainsi que pour les caractéristiques constantes, si les données sont divisées en classes seulement pour les caractéristiques nominale seulement pour les caractéristiques qualitatives seulement pour toutes les caractéristiques discrètes Question 3.2:

Quelle représentation de la fréquence relative correspondante est la plus appropriée? est supérieure à 50%. est comprise entre 60% et 70%.

à l'aide d'appareils électroménagers

pression artérielle systolique

La pression artérielle

Résultats

Résultats

L'hypertension peut survenir si le

une pression artérielle systolique supérieure à 150

mmHg ou le

Diastolique plus de 100

Quel est alors le taux de fréquence relative des

Patients souffrant d'hypertension? Description des données unifiées 15/200 15/38 15/16 54/200 39/200 Teste 3.4: classification des classes Généralement Quelle est l'affirmation fausse concernant les données classifiées La formation des classes implique une caractéristique quantitative.

Le nombre optimal de classes dépend de la taille de l'échantillon. La formation des classes permet de perdre de l'information, de façon à ce que la représentation de la répartition des fréquences soit plus claire. Les classes doivent toujours être étroitement étroites.

Résumé de la tâche 3.5:*

Classification des classes Calcul de la valeur moyenne

Les données relatives à la taille de 50 étudiants masculins ont été analysées dans les classes suivantes:

partagé:

La classe

Les limites

fréquences absolues

à l'intérieur de l'appareil

à l'intérieur de l'appareil

Qu'est-ce qui est vrai en ce qui concerne la valeur moyenne? On peut trouver une valeur moyenne à partir de ces données et obtenir exactement la même valeur que celle des mesures originales non classées. On peut calculer une valeur moyenne à partir de ces données, mais elle n'est pas exacte.

Il n'est pas possible de calculer une moyenne en raison des classes restantes ouvertes.

Le calcul d'une moyenne est possible en utilisant 155 cm comme centre de classe pour les classes restantes et 195 cm respectivement. Le calcul d'une moyenne n'est pas possible car les classes sont différentes en largeur.

Entre le plus petit et le plus grand

La valeur de l'échantillon augmente

à l'état monotone

Une valeur fonctionnelle indique la proportion relative des observations qui sont inférieures ou égales. Une valeur fonctionnelle indique la proportion relative des observations qui sont supérieures ou égales.

Il est impossible d'attribuer l'une ou l'autre de ces caractéristiques. Dans les données classifiées, la fonction de répartition ne peut pas être déterminée.

Le calcul de la moyenne implique une caractéristique quantitative. La moyenne et la médiane sont des mesures de décalage. Si la médiane est nettement plus grande que la moyenne, la répartition est erronée. Si le calcul de la médiane est autorisé, la moyenne peut également être calculée.

La tâche 3.9 est la suivante:

Détermination de l'empirique

Les médians

69 Les étudiants écrivent un quiz qui peut atteindre un maximum de 10 points. La clause sur est considérée comme réussie lorsqu'on atteint au moins 5 points. Le tableau de fréquence suivant est obtenu: nombre de points fréquence Univariate description des données La médiane empirique est: 6,5 indéterminable Question 3.10: propriétés de la médiane Quelle déclaration est correcte? Dans tous les cas, la médiane reste inchangée lorsque toutes les valeurs en dehors de l'intervalle de l'échantillon sont supprimées à la plus grande valeur un nombre positif est ajouté tous les valeurs sont multipliées par le même nombre à toutes les valeurs une constante est ajoutée une constante est supprimée un extracteur 3.11: les mesures d'extension suivantes sont au total 8 et à l'étendue de l'échantillon:

La tâche 3.12 est la suivante:

Les chiffres pour les

Groupe de risque ASA

Tous les patients hospitalisés à la clinique M.

Il s'agit d'un

Les résultats

Risques classés selon l'ASA I (moins risque) à l'ASA V (très sérieux)

Quelles mesures peuvent être calculées pour cette caractéristique? Moyenne de variance Médiane mode dérogation standard Durée de variation Uniforme description des données Toutes les mesures indiquées ne peuvent être calculées qu'a, d et e seulement c seulement b, c et f seulement a et b Question 3.13: mesures pour la durée du séjour Pour chaque patient hospitalisé avec un diagnostic spécifique, la durée du séjour (en jours) est déterminée. Quels mesures peuvent être calculées pour cette caractéristique?

Moyenne de valeur

Déviation de la norme

Moyenne

Coefficient de variation

Modus d'utilisation

La longueur d'onde

Toutes les mesures indiquées peuvent être calculées

seulement a et d

seulement a, d et e

seulement c et f

seulement a, b et d

La tâche 3.14 est la suivante:

Les chiffres et

La taille de l'échantillon

D'un échantillon de l'étendue

déterminé pour une caractéristique quantitative

la valeur moyenne

La moyenne, la largeur et la variance.

Il s'agit d'une série d'observations de la même nature et d'une série d'observations de la même nature et d'une série d'observations de la même nature et d'une série d'observations de la même nature et d'une série d'observations de la même nature et d'une série d'observations de la même nature et d'une série d'observations de la même nature et d'une série d'observations de la même nature et d'une série d'observations de la même nature et d'une série d'observations de la même nature et d'une série d'observations de la même nature.

Il est vrai qu'il y a des

les mesures données à partir du plus grand échantillon de la taille

- Quels sont-ils ?

La variation n'empêche pas les nombres 15 de diminuer seulement 3 et 4 ne peuvent pas diminuer seulement 3, 4 et 5 ne peuvent pas diminuer tous les nombres peuvent diminuer. Cette question dépend du niveau d'échelle de la caractéristique.

La tâche 3.2 est la suivante:

Fréquences relatives présentation

Résolution:

Les résultats de l'enquête

Pour certains lecteurs, il peut être difficile de trouver la bonne solution.

Les réponses AE ne sont pas complètement fausses. Cependant, il ne s'agit pas d'une indication de fréquence correcte, mais d'une indication de fréquence raisonnable. Pour 22 unités d'observation, une indication de pourcentage ou une fréquence de 4 décimales permettrait de falsifier une précision qui n'existe pas.

Retour à la tâche 3.3:

Règlement relatif

les symptômes groupe sanguin

Résolution:

Les résultats de l'enquête ont été approuvés.

Le mot

ou

est utilisé dans les calculs statistiques (et dans les mathématiques).

dans le domaine de l'agriculture

Les 39 patients atteints de

Partage de l'hypertension

Il a été observé chez 23 patients (

à l'aide d'un appareil électronique

La pression artérielle > 150

mmHg,

une diastolique normale),

un patient (

sang diastolique

La pression est supérieure à 100

mmHg,

Les symptômes sont plus élevés que les symptômes normaux systoliques.

une pression artérielle diastolique supérieure à 100 mgHg

et

à hauteur de 150 °C ou supérieure à 100 °C

Il s'agit d'un

Attention, bien sûr, à ne pas compter les 15 patients qui remplissent les deux critères d'hypertension à deux reprises c'est ainsi qu'on a obtenu le mauvais résultat dans la réponse D. Question 3.4: classification de classe solution générale:

Résumé de la tâche 3.5:*

Classification des classes Calculation du

Vérités moyennes

Résolution:

(Il n'est pas possible de calculer la valeur moyenne)

Le calcul d'une moyenne (ainsi que de la variance)

Les données classifiées sont possibles.

C'est pourquoi C est vrai, A et B sont fausses. Il n'est pas non plus logique d'ajouter un milieu de classe au milieu des classes restantes ouvertes (d'où D est fausse). Seules les classes closes permettent d'estimer la moyenne du milieu des classes (même si elles sont larges, E est fausse).

Si les classes restantes ne sont pas ouvertes, B serait la bonne réponse. Question 3.6: Fonction de distribution empirique solution générale: (expression est fausse Les déclarations A, B et E suivent immédiatement la définition de la formule (3.7) (page 36, caractéristiques discrètes) ou de la formule (3.9) (page 41, caractéristiques constantes).

La tâche 3.7 est la suivante:

La fonction de répartition empirique

données classifiées

Résolution:

est inférieur à la quatrième)

Il est évident que l'absurdité est la réponse E.

classés

Les données des fonctions de distribution

déterminer, selon la formule (3.9)

Cette fonction n'indique pas de fréquences relatives (c'est pourquoi la réponse A est également fausse), mais plutôt de fréquences cumulatives (c'est-à-dire additionnelles).

Définition unifiée des données

La tâche 3.8 est la suivante:

Comparaison de la valeur moyenne et

Moyenne

Résolution:

(L'affirmation est

fausse

Le moyen

La valeur est fortement influencée par les prélèvements, tandis que les prélèvements

Compte tenu de l'importation de

Les médians

Ils ne jouent guère de rôle (voir l'exemple 3.10, page 48); réponse A

Il s'agit donc d'un point de vue général.

les caractéristiques titatives de la valeur moyenne et

La moyenne est calculée en tant que mesure de plage (responses B et C). Si ces deux mesures diffèrent fortement, la répartition est erronée (response D). Dans le cas de la mesure ordinaire, la moyenne peut être calculée, mais la valeur moyenne n'est pas calculée.

La tâche 3.9 est la suivante:

Détermination de l'empirique

Les médians

Résolution:

(médiane est de 6)

Il s'agit d'un

La taille de l'échantillon est

La formule 3.15 nous donne le résultat:

Le

Moyenne

Le

L'échantillon avec le rang 35; c'est le sixième décisif, donc il n'y a que

la valeur moyenne. La valeur moyenne ne pourrait pas être calculée à partir de ces données,

Il y en a pour ça.

tout le monde

Des échantillons sont nécessaires.

Question 3.10: Caractéristiques de la solution: (à la plus grande valeur, vous pouvez ajouter un nombre) Si vous ajoutez à la plus grande valeur un nombre positif, il reste la plus grande valeur.

Toutefois, elle n'affecte pas le

C'est pourquoi B est juste.

Retirer une ou plusieurs valeurs de l'échantillon

s'améliorent, leur portée change, et

Il est donc possible que le

Les réponses A et E sont donc fausses.

Toutes les valeurs multipliées par le même nombre ou toutes les valeurs ajoutées par un nombre, la médiane change de la même manière (bien que son rang reste inchangé).

Définition unifiée des données

La tâche 3.12 est la suivante:

Les chiffres pour les

Groupe de risque ASA

Résolution:

(média, mode et largeur)

Il s'agit de:

Groupe de risque ASA

Une caractéristique à échelle ordinaire (voir ci-dessous).

Dans ce type de caractéristique, il ne peut être utilisé que pour mesurer la situation.

Moyenne

la durée de séjour (toutes les mesures peuvent être calculées) La durée de séjour est une caractéristique quantitative discrète avec le plus haut niveau (échelle relative). Par conséquent, en théorie, toutes les mesures peuvent être calculées. Si ces données sont toujours utiles, c'est une autre question. Souvent, les caractéristiques métriques indiquent uniquement la valeur moyenne et la valeur standard; les autres mesures ne sont prises en compte que dans des cas particuliers.

La tâche 3.14 est la suivante:

Les chiffres et

La taille de l'échantillon

Résolution:

(Longueur de tension et somme des carrés d'écart)

Il est évident qu'un plus grand échantillon permet de meilleures estimations que

une plus petite. C'est-à-dire: la moyenne des mesures,

La médiane et la variance sont

en fonction de l'entretien

plus près

Il s'agit notamment de la longueur d'onde: si les 10 nouvelles unités de mesure ont un maximum (ou un minimum) plus élevé que les 10 premières, la longueur d'onde s'accroît sinon elle reste la même.

Définition des données bivariées

Définition des données bivariées

La tâche 4.1 est la suivante:

Nuage de points

Le lien entre les deux caractéristiques métriques est illustré par un nuage de points

Les données peuvent être présentées physiquement.

pas

Si la relation est presque linéaire, si les écarts sont présents, si la relation est forte ou plutôt faible, si la relation est égale ou opposée, si les deux caractéristiques sont causellement liées.

Pour 2 caractéristiques avec un niveau d'échelle quelconque

Les deux caractéristiques doivent être proportionnellement étalées. Il suffit que les deux caractéristiques soient ordinalement étalées. Il suffit qu'au moins 1 caractéristique soit étalée métrique. Les deux caractéristiques doivent être étalées métrique. Question 4.3: Range de valeurs du coefficient de corrélation Quel intervalle comprend toutes les valeurs numériques qu'un coefficient de corrélation empirique peut supposer?

Question 4.4:

L'interprétation d'une

Coefficients de corrélation

Quelle expérience empirique

Coefficient de corrélation par

Pearson désigne le plus puissant des

Résumé de la description des données: Question 4.5: Range de valeur de la mesure de détermination Quelle est l'intervalle comprenant toutes les valeurs numériques susceptibles d'être acceptées par la mesure de détermination?

La tâche 4.6 est la suivante:

Réseau de régression

Une

La ligne de régression a la forme suivante:

. ce qui en résulte pour le

Le coefficient de corrélation est le coefficient de régression. Le coefficient de régression est l'inclinaison des lignes de régression du nuage de poids du point intermédiaire des lignes de régression avec l'axe - toujours un nombre compris entre 0 et 1 un point sur la ligne de régression 4.8: le coefficient de corrélation et la ligne de régression sont considérés comme un coefficient de corrélation. Qu'est-ce qui en résulte pour le coefficient de régression ?

L'inclinaison des lignes de régression est positive. L'inclinaison des lignes de régression est négative. L'inclinaison des lignes de régression est de 0,2.

Définition des données bivariées

Résumé de la tâche 4.9:

Comparaison z

méthodes de mesure

Une nouvelle méthode de mesure

Il s'agit d'un

Méthode de référence

Il y a aussi une comparaison.

la qualité de la nouvelle méthode est évaluée par le coefficient de régression par le coefficient de correlation par le coefficient de régression par la détermination par le coefficient de régression et le coefficient de correlation par le coefficient de gravité du nuage de point Question 4.10: Prévoir avec le coefficient de régression Un patient souffrant d'hypertension reçoit une thérapie sur 15 jours qui est ensuite interrompue.

La pression artérielle diminue en moyenne de 0,89 pendant le traitement.

mmHg par personne

Jour. La pression artérielle diminue en moyenne de 4 mmHg par jour pendant le traitement. La valeur estimée pour le dernier jour de traitement est de 120 mmHg. Au début du traitement, le patient avait une pression artérielle d'environ 180 mmHg. Le 20e jour après le début du traitement, le patient devrait avoir une pression artérielle de 100 mmHg.

seule l'affirmation 2 est déductible

seule l'affirmation 1 est déductible

Seuls les déclarations 2, 3 et 4 sont déductibles

Les déclarations 2, 3, 4 et 5 sont déductibles

Les déclarations 1, 3, 4 et 5 sont déductibles

La tâche 4.11 est la suivante:

Un rapport approprié

À partir de deux mètres

Il n'est connu que du fait que le lien entre les caractéristiques de l'établissement et les caractéristiques de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement de l'établissement.

tonne de roche

Il s'agit d'une mesure adaptée aux besoins de la population.

La quantification de la force de ce

Le coefficient de corrélation selon Pearson le coefficient de corrélation selon Spearman le produit des deux écarts standards aucune des données de la description de données AD Bivariate Question 4.12:

La longueur d'onde variance déviation standard minimum maximum mode

Moyenne

Coefficient de corrélation

Covariance

Le degré de certitude

tous les 10

Seulement 7

Il n'y en a que cinq

Il n'y en a que quatre

Il n'y en a que deux

La tâche 4.13 est la suivante:

Le rapport entre taille et poids

Évaluez les déclarations suivantes:

Il s'agit d'un

Le coefficient de corrélation qui indique le rapport entre la taille du corps et la taille du corps

Le poids des adultes masculins quantifié est positif, car

Ces deux caractéristiques ne peuvent prendre que des valeurs positives. Expression 1 Expression 2 Connexion correct correct correct correct correct incorrect correct incorrect incorrect incorrect incorrect incorrect incorrect Question 4.14: caractéristique dépendante et indépendante La relation entre taille et poids chez les femmes adultes âgées de 20 à 40 ans doit être décrite par une équation de régression.

Ce qui est logique, c'est qu'il s'agisse d'une caractéristique qui devrait être considérée comme indépendante.

- La caractéristique et ce qu'elle est

que le dépendant

Cette relation ne peut être décrite par une équation de régression.

La taille devrait être considérée comme l'indépendante

Le plus grand coefficient donne la décision. Définition de données Bivariate Définition de la tâche 4.1: solution de nuage de points: (la relation causelle n'est pas identifiable) La représentation de 2 caractéristiques à l'aide d'un nuage de points fournit des informations très précieuses (responses AD). On voit si les points sont autour d'une ligne (si la réponse est proche de la ligne, la réponse est proche de la ligne A). Les dérivés sont identifiables à l'œil nu (responses B).

La question est de savoir si le lien est factuellement fondé et causal ou s'il s'agit d'un lien de parenté.

Ce n'est pas vrai.

Corrélation. Question 4.2: Solution de covariance: (les deux caractéristiques métriques) Le calcul de la covariance est basé sur les moyennes et (voir formule 4.4, page 74).

Retour à la tâche 4.3:

Le champ de valeur de l'équipement

Coefficients de corrélation

Résolution:

C'est précisément la caractéristique la plus remarquable de la

Les coefficients de corrélation

Si la corrélation est fonctionnelle et peut être décrite avec précision par une équation droite (ce qui est pratiquement rare, mais théoriquement possible), le coefficient de correction est ou. dans les relations stochastiques, il a une quantité inférieure à 1.

Question 4.4:

L'interprétation d'une

Coefficients de corrélation

Résolution:

L'affirmation E est absurde: cette mesure est très appropriée pour décrire une combinaison linéaire. L'affirmation D est également immédiatement considérée comme fausse: la description des données bivariables ne peut accepter que des valeurs dont le montant n'est pas supérieur à 1. On sait maintenant que plus le montant est proche de 1, plus la relation est forte.

Résumé de la tâche 4.5:

Le champ de valeur de l'équipement

Un degré de certitude

Résolution:

Pour cela, il faut savoir que les

Le degré de certitude par

est quantifiée (formulaire

Il s'agit là d'une question qui a été examinée dans le cadre de l'examen.

s'étend entre 1 et +1, a

une

Région des valeurs

Question 4.6: Solution droite de régression: si l'inclinaison de la ligne de régression est positive, comme ici, de 0,3, la cohésion est également significative (réponse A incorrecte, B correcte) les déclarations ultérieures ne sont pas possibles. On sait donc seulement que le coefficient de correlation est positif; la cohésion des lignes de régression ne contient pas de déclarations sur son montant.

La tâche 4.7 est la suivante:

Coefficient de régression

Résolution:

(Rallonge des lignes de régression)

Ce n'est qu'une question de définition (voir page 84).

Le champ de valeur de l'équipement

Il s'agit d'une question de régression.

des coefficients incohérents

Il n'est pas limité, en d'autres termes, à l'inclinaison des

Il s'agit d'un

La solution 4.8: Coefficient de corrélation et ligne de régression: (l'inclinaison des lignes de régression est positive) Le coefficient de corrélation et l'inclinaison des lignes de régression ont les mêmes caractéristiques (voir aussi la question 4.6).

Définition des données bivariées

Question 4.9:

Comparaison

méthodes de mesure des œufs

Résolution:

(Coefficient de corrélation et ligne de régression)

Une nouvelle méthode de mesure est censée mesurer les mêmes valeurs qu'une méthode de référence connue (à l'exception de petites anomalies accidentelles). Le coefficient de corrélation devrait alors être élevé (il devrait être très faible), mais cela ne suffit pas à lui seul pour déterminer la qualité d'une nouvelle méthode. Même dans un système d'erreur mathématique, un coefficient de corrélation pourrait être proche de 1.

La tâche 4.10 est la suivante:

Prévoir avec le

Conseils de régression

Résolution:

(Les déclarations 2, 3 et 4 sont déductibles)

Il s'agit d'un

La ligne de régression décrit la nature du lien, dans ce cas:

La pression artérielle diminue de 4

Il s'agit d'un taux d'hypertension par jour (expression 2 correctement).

Coefficient de corrélation

Il décrit la force du lien, et non sa nature (c'est pourquoi

L'équation des lignes de régression est

mmHg

mmHg

(Éclairage 3). Au début de la thérapie,

avec

mmHg

Il n'est toutefois pas permis d'exercer l'observation

à l'extérieur de la zone de gravité

L'expression 5 n'est donc plus

Si l'on ne sait pas exactement si une relation entre deux caractéristiques métriques est linéaire, on ne devrait calculer ni la covariance ni les coefficients de corrélation selon Pearson (qui est basé sur la covarince). Ces deux valeurs ne conviennent qu'à la représentation d'une relation linéaire.

Définition des données bivariées

La tâche 4.12 est la suivante:

Régions de valeur

Résolution:

(4 chiffres ne sont pas négatifs)

Il s'agit notamment de la longueur d'onde, de la variance, de l'écart standard et de la

Il s'agit là d'un certain nombre d'expériences et d'un certain nombre d'expériences.

3 n'est égal à 0 que si tout est égal à 0.

Conformité des échantillons; autrement

est-ce qu'ils sont po

C'est le résultat de la définition de ces tailles de caractères.

Il s'agit d'un

le carré est le carré

et ne peut donc jamais être négative.

si le poinçon

l'échantillon contient des valeurs négatives le minimum, le maximum, le Mo

Il y a donc

et celui-ci

La médiane est négative.

Le coefficient de corrélation

Les taux de covariance sont

- négatif, si la relation est opposée. Question 4.13: Corrélation entre taille e et poids Solution: (les deux déclarations sont vraies, la liaison est fausse) La relation est homogène, donc le coefficient de corrélation est positif (les grands pèsent beaucoup, les petits pèsent moins). Les valeurs de la taille du corps et du poids sont toujours positives. Les déclarations 1 et 2 sont donc vraies, mais pas leur connexion.

La tâche 4.14 est la suivante:

Caractéristique dépendante et indépendante

Résolution:

(la taille devrait être la caractéristique indépendante)

La réponse A est de l'absurdité: naturellement, la connexion s'explique par une

Il s'agit d'une question de régression.

l'équation (c'est un terme plus général que

Il s'agit là d'un système de régression qui désigne une ligne de régression.

Il n'est pas indifférent de quoi que ce soit.

- et qui est ce

- La caractéristique est (Répondre)

Donc B est également faux.

- C'est peut-être le cas.

-C'est une caractéristique

Régressions

Il s'agit donc, dans certains cas individuels, d'une

Le référencement

Dans le cas présent, la taille de l'échantillon est presque la même que celle de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon de l'échantillon.

Il s'agit d'une méthode de calcul de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre et de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre de l'équilibre.

Ce n'est pas le cas: les femmes peuvent affecter leur poids.

est modifié par

En effet, le taux d'accroissement d'une grossesse en raison d'un traitement de la faim diminue, mais ne diminue pas. Pendant la grossesse, on augmente sans grandir. De ces considérations, il s'ensuit que la réponse C est fausse et que la réponse D est vraie.

5 Fondements du calcul des probabilités

Partie II:

C'est vrai

calcul des probabilités

Les bases du calcul des probabilités

La tâche 5.1 est la suivante:

Les valeurs d'une probabilité

Indiquez le plus petit intervalle

Les valeurs d'une probabilité

Les phrases suivantes comprennent 2 événements chacun. dans quelles affirmations les caractéristiques sont- elles interdépendantes? la pression artérielle systolique chez le patient M. était de 180 mmHg avant et 145 mmHg après une thérapie de réduction de la pression artérielle.

Le premier enfant d'une famille est féminin, le deuxième aussi (pas de

- la mise en place d'un système d'intervention unique

Le sexe d'un enfant est masculin, le sexe de la mère est féminin. Un patient mâle souffre d'hémophilie. Une personne a un groupe sanguin A et un facteur rhésus négatif. Un père est de 195 cm de haut, son fils de 182 cm de haut. Une femme de 20 ans souffre d'un cancer du sein.

à toutes les déclarations

en l'absence de déclarations

Seulement pour 2 et 5

Seulement pour 2, 3 et 5

Seulement pour 2, 5 et 6

La tâche 5.3 est la suivante:

Probabilité de la guerre des enfants

Un père de 4 garçons envisage d'avoir un autre enfant avec sa femme et souhaite désespérément avoir une fille. Quelle est la probabilité que son souhait se réalise?

5 Fondements du calcul des probabilités

La probabilité ne peut être déterminée à partir des données présentées

Question 5.4: Événements complémentaires Combien de couples d'événements sont des événements complémentaires? facteur de rhésus positif facteur de rhésus négatif groupe sanguin A groupe sanguin B Sexe masculin Sexe féminin enceinte Sexe masculin couples: nombre d'yeux 6 nombre d'yeux de maladie cardiaque maladie du diabète Question 5.5:

La tâche 5.6 est la suivante:

Probabilités dans les procédures de diagnostic

Dans une clinique gynécologique, chaque femme est régulièrement interrogée sur la présence de

d'une

On examine les cancers du sein.

La mammographie et les

Le palpa-

- à l'égard de l'Union européenne

Les méthodes

Ils sont réalisés indépendamment les uns des autres.

Probabilité chez une femme atteinte d'un cancer du sein

Une mammographie

Il s'agit là d'un

à hauteur de 90%;

La palpation est cette monnaie

5 Fondements du calcul des probabilités 10% 40% 45% Question 5.7: Maladie et probabilité Dans une clinique, la proportion de patients atteints de diabète sucré est de 20%.

30% des patients souffrent d'une maladie cardiaque; 5% ont les deux maladies.

Le nombre de patients atteints de diabète ou de maladie cardiaque est-il élevé? 20% 30% 45% 40% 50% Question 5.8: 10 Caractéristiques d'un patient Dans un patient donné, les valeurs de 10 caractéristiques médicamenteusement pertinentes sont collectées. La vraie probabilité qu'une valeur de mesure soit à l'intérieur de la plage normale est de 95% pour chacune de ces caractéristiques. La simplicité est de supposer que les événements sont indépendants les uns des autres. Quelle est la vraie probabilité qu'une valeur soit hors de la plage normale?

La tâche 5.9 est la suivante:

Série de multiplication

À quel moment:

Cette équation est généralement vraie. Cette équation ne s'applique que si et sont des événements indépendants. Cette équation ne s'applique que si et sont des événements disjoints. Cette équation ne s'applique que si et sont des événements complémentaires. Cette équation ne s'applique généralement jamais.

5 Fondements du calcul des probabilités

La tâche 5.10 est la suivante:

Indicateur de probabilité Calculer une probabilité

Ignaz

Semmelweis a constaté, pour un mois de 1846, que, dans un département

Dans les ménages fédéraux de Vienne, 24% des femmes qui accouchent sont atteintes de la fièvre infantile.

C'est vrai

la probabilité de mourir de fièvre infantile était alors de 80%.

puis la probabilité qu'une femme soit atteinte de la fièvre infantile

et

à ce sujet

Pour répondre à cette question, plus d'informations sont nécessaires. 104% 80% 24% environ 19% Question 5.11: Carcinome chez l'animal d'expérience Dans un animal d'expérience, deux endroits du dos sont pincés avec deux gènes carcinogènes différents.

Les événements sont indépendants.

Le nombre d'yeux du cube rouge est doublé et le nombre d'yeux du cube bleu est soustrait. Quelle est la valeur d'attente de la variable aléatoire calculée de cette façon?

10,5

3,5

Cette valeur ne peut être calculée sans plus d'informations. 5 bases de calcul de probabilité Question 5.13: Transformation d'une variable aléatoire Une variable aléatoire continue a la valeur d'attente et la variance. Toutes les valeurs de sont maintenant transformées et sont des nombres constants).

Dans ce cas,

Dans ce cas,

Dans ce cas,

Dans ce cas,

Dans ce cas,

La tâche 5.14 est la suivante:

Évaluation empirique d'une probabilité

Dans la recherche médicale, une probabilité devient généralement empirique.

avec lui

Un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur à un échantillon suffisamment grand est supérieur.

La valeur de la fréquence relative d'une expression est alors considérée comme

Il s'agit là d'une approximation de la valeur de l'échantillon, basée sur la probabilité correspondante.

ah c'est celui-ci

Il est vrai qu'il existe une longue tradition de cette pratique, mais elle n'est en aucun cas justifiée, selon les axiomes de Kolmogoroff, selon la loi du grand nombre, selon la définition de la probabilité de Laplace, selon l'inégalité de Chebyshev.

5 Fondements du calcul des probabilités

La tâche 5.1 est la suivante:

Les valeurs d'une probabilité

Résolution:

(toutes les valeurs allant de 0 à 1)

Une probabilité peut accepter comme une fréquence relative toutes les valeurs entre 0 et 1 (y compris les limites), mais aucune valeur en dehors de cette plage.

La tâche 5.2:

Les événements indépendants

Résolution:

(seuls 2, 3 et 5)

Si deux événements sont dépendants ou indépendants l'un de l'autre,

- la mise en place d'un système d'exploitation

Il n'y a pas besoin de longues explications pour dire que le sexe d'un homme ou d'une femme

L'enfant n'affecte pas le sexe du prochain frère (2) et

En outre, le sexe d'un bébé est indépendant du fait que sa mère est féminine (3). Un étudiant en médecine devrait savoir que la probabilité d'avoir un groupe sanguin A est d'environ 42%, qu'il s'agisse d'un facteur de rhésus positif ou négatif (5).

Cela résulte d'une simple réflexion et d'un minimum d'expérience médicale.

Connaissances spécialisées. Question 5.3: Probabilité de la guerre infantile Solution: = 1/2) La probabilité qu'un nouveau-né soit féminin pour chaque naissance = 1/2. Ainsi, le 5e enfant est également une fille avec 50% de probabilité, quel que soit le sexe des 4 frères et sœurs plus âgés.

La tâche 5.4 est la suivante:

Les événements complémentaires

Résolution:

(Figure 3)

Les événements complémentaires sont

Les couples 1, 3 et 5 comprennent facilement que l'un des deux événements doit être vrai, mais ce n'est pas le cas des couples 2 et 4 (il existe d'autres groupes sanguins A et B, ainsi que des personnes qui ne sont ni mâles ni enceintes).

La tâche 5.5 est la suivante:

Régime d'addition

Résolution:

La formule d'addition dans sa forme générale est l'équation B. Elle décrit la probabilité que l'événement, l'événement ou les deux événements se produisent (voir page 106 du livre).

L'équation A quantifie la probabilité que

soit A ou B

se produit (c'est-à-dire un seul événement, mais pas les deux ensemble).

et

disjonct

sont, la réponse C est correcte;

et

La probabilité de découverte d'un carcinome par mammographie ou par palpation est de 0,1% pour chaque type de carcinome. La somme des probabilités de découverte d'un carcinome est de 0,4% pour chaque type d'événement. La somme des probabilités de découverte d'un carcinome est de 0,4% pour chaque type d'événement. La somme des probabilités de découverte d'un carcinome est de 0,1% pour chaque type d'événement. La somme des probabilités de découverte d'un carcinome est de 0,4% pour chaque type d'événement. La somme des probabilités de découverte d'un carcinome est de 0,1% pour chaque type d'événement.

La tâche 5.7 est la suivante:

Les maladies et la probabilité

Résolution:

0,40)

La probabilité qu'un patient soit atteint d'une maladie (diabète ou cardiaque ou les deux) résulte de l'addition: . ici, cependant, la probabilité qu'un patient soit atteint d'une maladie cardiaque ou d'une maladie diabétique est posée. la probabilité que les deux maladies soient présentes est donc absolument faible.

une

Un paramètre est à l'extérieur... signifie qu'au moins un paramètre est à l'extérieur; c'est-à-dire qu'il peut s'appliquer à un, deux, trois ou plusieurs paramètres. Cette tâche peut ne pas être très pratique.

La tâche 5.9 est la suivante:

Taux de multiplication

Résolution:

(s'applique uniquement aux événements indépendants)

L'importance de cette affirmation est claire:

et

sont indépendants,

influence l'événement

en aucun cas la probabilité de l'apparition de

Les taux d'hypertension de l'hypoglycémie et de l'hypoglycémie sont très élevés.

La probabilité pour le groupe sanguin A est de 42%; qu'il s'agisse de femmes, d'hommes ou de la population dans son ensemble. Voir aussi la page 108 du livre.

L'absurdité évidente est aussi la réponse B: une probabilité ne peut jamais dépasser

La probabilité conditionnelle de l'existence d'un

Une femme malade meurt (la femme malade meurt).

Létalité) avec

Dans D, vous trouverez la vraie

La probabilité qu'une femme soit atteinte d'une maladie

incidence) avec

Après ...

Le nombre de personnes concernées

Le taux de multiplication (5.9) est calculé pour la probabilité de

les personnes malades et

à mourir (la mortalité)

5 Fondements du calcul des probabilités

La tâche 5.11 est la suivante:

Carcinome chez l'animal expérimenté

Résolution:

0,86)

Il est très simple d'appliquer l'addition à des événements indépendants.

(5, 10), page 108) et obtient:

(s'il ne doit pas y avoir d'exemplaires)

Résolution: (3,5) La valeur attendue pour chacune des variables aléatoires est 3,5; la valeur attendue des variables recherchée est la valeur attendue . Après les équations (5.23) et (5.24):

La tâche 5.13 est la suivante:

Transformation d'une variable aléatoire

Résolution:

La valeur attendue change par analogie à celle des variables aléatoires (c'est-à-dire

Il s'agit de:

la dimension carrée de la variance est cette avec le facteur

multiplié par le nombre d'exemplaires;

Résistant

Voir les formules (5.23) et (5.29), page 116 et suivantes. Une petite note: la formule (5.30) à la page 118 doit dire: Var. S'il vous plaît, améliorez ceci dans votre livre. Pardon pour cette erreur de frappe.

6 Probabilités spéciales en médecine

Probabilités spéciales en médecine

La tâche 6.1 est la suivante:

Les mesures épidémiologiques

Une population est observée pendant un an.

l'événement, au cours de ce temps

être atteint d'une maladie spécifique; et

Les probabilités de décès sont classées en termes suivants: mortalité par maladie, mortalité par maladie, incidence de mortalité par maladie 1a, 2b, 3c 1c, 2b, 3a 1c, 2a, 3b 1d, 2a, 3b 1d, 2a, 3b 1d, 2a, 3c

90%

Le taux d'imposition est de 45%

3,5%

Le taux d'imposition est de 14%.

La mortalité ne peut pas être calculée à partir des données. tâche 6.3: Risques de cancer du sein De toutes les femmes non familièrement affectées, environ un dixième est atteint d'un cancer du sein au cours de leur vie. Si un proche parent féminin a déjà été atteint ou est atteint d'un cancer du sein, la valeur de la probabilité de tomber malade augmente à 3,5 fois.

une spécificité élevée

une sensibilité élevée

une faible spécificité

une faible sensibilité

La spécificité et la sensibilité devraient être égales

La tâche 6.5 est la suivante:

Test de diagnostic faux résultats

Un test diagnostique a une sensibilité de 95%;

La probabilité d'un résultat de test faussement positif est de 5%, la probabilité d'un résultat de test faussement négatif est de 5%, la probabilité de prévision positive est de 5%, la spécificité est d'au moins 95%.

Aucune de ces affirmations ne peut être obtenue. Question 6.6: Test de diagnostic prédiction positive La prévalence d'une maladie est de 0.0001. Un test de diagnostic a une spécificité de 0.995 et une sensibilité de 0.98.

0,02

0,98

0,50

0,999

La prévision positive ne peut pas être déterminée à partir des données.Taste 6.7: Teste diagnostique Modification de la limite Dans de nombreux tests, le résultat dépend également d'une limite.Comment la sensibilité et la spécificité changent-elles si la limite est abaissée?

La sensibilité et la spécificité restent inchangées. La sensibilité diminue, la spécificité augmente. La spécificité diminue, la sensibilité augmente. La sensibilité et la spécificité augmentent. La sensibilité et la spécificité diminuent.

6 Probabilités spéciales en médecine

La tâche 6.8 est la suivante:

Test de diagnostic Interprétation du résultat

Un test de dépistage du VIH est effectué sur un jeune homme qui a une dépendance à la drogue.

Prévalence

Le résultat du test est positif. Comment interpréter ce résultat? Le résultat prouve clairement que le patient est infecté. Le résultat prouve clairement que le patient n'est pas infecté.

Il y a une probabilité de 98% que le patient soit infecté. L'indication de dépendance à la drogue est irrélevante pour l'interprétation du résultat. En raison du résultat du test, une infection par le VIH ne peut pas être exclue. Cependant, le résultat n'est pas suffisant pour un diagnostic sûr.

La tâche 6.9 est la suivante:

Le lien entre sensibilité et

Spécificité

Certains tests permettent d'évaluer la sensibilité et la

- l'effet sur la spécificité de l'appareil.

La thérapie présente aux patients des effets secondaires potentiellement graves La thérapie est très coûteuse La thérapie présente aux patients des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiellement graves La thérapie présente des effets secondaires potentiels négatifs La thérapie présente des effets secondaires positifs sur les patients La thérapie peut être relativement facile à résoudre Tous les arguments relatifs à une thérapie très sensible Seuls les arguments relatifs à la thérapie (2, 3, 4 et 5) Seuls les arguments relatifs aux effets secondaires potentiels des patients (1 et 5) Seuls les arguments 1, 2 et 6 ne présentent aucun de ces effets secondaires potentiels graves La thérapie 6.10:

Pour ce faire, il suffit de connaître les définitions des termes (voir le livre page 125f.) Question 6.2: Calculer une mortalité solution: (14 %) Selon la formule (6.1) la mortalité est calculée comme étant le produit de l' incidence et de la mortalité ceci donne Question 6.3: Risques du cancer du sein Solution: (risque attributable: 0.25) Le risque de maladie sans le facteur de risque familial est 3,5 fois plus élevé que dans le cas du facteur de risque familial, c'est-à-dire qu' après (6.3) le risque attributable est 3.5.

La tâche 6.4 est la suivante:

Les tests diagnostiques effectués à l'intérieur de la

Médecine d'urgence

Résolution:

(Sensitivité élevée)

Il s'agit d'un exemple extrême, mais qui souligne l'importance d'une sensibilité élevée. Lorsqu'il s'agit d'une maladie potentiellement mortelle (et avec une bonne thérapie), un test devrait détecter presque tous les malades. L'inconvénient est que certains non malades reçoivent par erreur un test positif et peuvent recevoir un traitement inutile.

La tâche 6.5 est la suivante:

Test de diagnostic faux résultats

Résolution:

(la probabilité de faux négatif est de 5%)

La sensibilité est la probabilité que le test

réellement positif

C'est ce qu'il y a à voir.

l'événement complémentaire est

fausse négative

La probabilité est alors calculée

en tant que

Par analogie, ils se complètent.

La spécificité (réellement négative) et la

la probabilité d'avoir un faux positif.

Mais la spécificité n'est pas indiquée ici, laissez

la probabilité de faux positifs (réponse A) et la probabilité de faux positifs

6 Probabilités spéciales en médecine tâche 6.6: test diagnostique résolution prévisionnelle positive: (0,02) Il ne s'agit en aucun cas de calculer la valeur précoce selon la formule de Bayes (6.14) mais un candidat devrait savoir que, dans une faible prévalence, la valeur prévisionnelle positive est très faible.

La tâche 6.7 est la suivante:

Test de diagnostic Modification de la valeur limite

Résolution:

Plus le seuil est petit, plus de résultats positifs sont obtenus, ce qui signifie d'une part qu'un plus grand nombre de personnes malades sont correctement positives (c'est-à-dire que la sensibilité augmente), mais d'autre part qu'un plus grand nombre de personnes en bonne santé sont mal positives.

La tâche 6.8 est la suivante:

Test de diagnostic Interprétation du résultat

Résolution:

Il est clair que les réponses A et B sont fausses. Un résultat positif ne peut jamais prouver clairement que la maladie existe (et même pas qu'elle peut être éliminée).

Mais c'est fondamentalement faux. Le contenu de la réponse D est également faux. Le fait que le patient soit dépendant des médicaments implique une prévalence plus élevée et donc une prévisibilité plus élevée.

La tâche 6.9 est la suivante:

Le lien entre sensibilité et

Spécificité

Résolution:

1, 2 et 6)

Une sensibilité élevée signifie que le plus grand nombre possible de malades

Les résultats obtenus sont positifs (dans le cas d'un test de dépistage d'un test de dépistage d'un test de dépistage d'un test de dépistage d'un test de dépistage d'un test de dépistage d'un test de dépistage d'un test de dépistage d'un test de dépistage d'un test de dépistage d'un test de dépistage d'un test de dépistage de dépistage d'un test de dépistage de dépistage d'un test de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage de dépistage).

Les arguments 1 et 2 sont clairs,

les résultats sont faux négatifs

L'objectif est d'éviter que l'on n'aille à l'encontre d'un certain nombre d'objectifs.

Les résultats positifs négatifs sont largement

moins tragique qu'un

Il s'agit également d'une sensibilité élevée.

Journée

généralisé

Les arguments 3 à 5 sont plus susceptibles d'imposer des mesures thérapeutiques inutiles.

le

sont évités (c'est-à-dire pour peu de temps)

Les résultats positifs négatifs et donc des résultats positifs négatifs

Spécificité

6 Probabilités spéciales en médecine

La tâche 6.10 est la suivante:

Fonction de distribution dans le cas des plaques de déclenchement

Résolution:

(principalement l'âge)

Cette fonction est comme toute autre fonction de distribution monotone croissante et

L'âge maximal signifie que l'on meurt avant son anniversaire. C'est pourquoi (aucun homme qui naît vivant ne meurt avant son 0e anniversaire), il augmente ensuite de plus en plus et atteint la valeur 1 environ. Il est très certain (probablement 1), que l'on vieillit au plus de 120 ans (ou plus).

7 Certaines répartitions théoriques

Quelques répartitions théoriques

La tâche 7.1 est la suivante:

Répartition binomielle thérapie

Une thérapie est avec la probabilité

Il réussit, alors la vérité est la vérité.

La probabilité de réussite d'au moins 8 traitements sur 10 est égale à

Aucune des réponses A-D n'est correcte

La tâche 7.2 est la suivante:

Coefficient binaire

Lequel des expressions suivantes quantifie le nombre de possibilités,

Les deux partenaires d'un couple parents ont la capacité d'éjaculation récessive dans l'état hétérozygoté. Ils ont des enfants; y a-t-il le nombre d'enfants héréditaires hétérozygotes. Quelle affirmation n'est pas vraie?

La variation de est symétrique. a la même valeur d'attente que la variable aléatoire qui décrit le nombre d'enfants atteints de l'homozygote. 7 Certaines répartitions théoriques de la tâche 7.4: répartition de Poisson enfants atteints du syndrome de Down. Le nombre d'enfants nés à la clinique de Mannheim est d'environ un an. La probabilité qu'un nouveau-né soit né avec un syndrome de Down est élevée. Nous supposons que les événements sont indépendants les uns des autres. Le nombre d'enfants atteints du syndrome de Down est. Quelle affirmation n'est pas vraie?

La variance de 2 est une variable aléatoire discrète qui peut théoriquement supposer toutes les valeurs entre 0 et 2000.

La tâche 7.5 est la suivante:

Distribution du poisson anniversaire

Quelle est la probabilité qu'un élève ait un anniversaire dans un groupe d'exercice de 30 élèves le jour de l'examen? Aucune des réponses A à D n'est correcte.

la taille des femmes adultes

la taille de l'ensemble de la population adulte

le poids corporel des femmes adultes

Erreurs de mesure

Durée de vie

les moyennes obtenues à partir de nombreux échantillons de l'étendue

à partir d'une

calculer une totalité de base déterminée

une variable aléatoire divisée par binomial

Seulement 1, 4, 6 et 7

Seulement 6 et 7

Seulement 15

Aucune

tout le monde

La tâche 7.8

Répartition normale caractéristiques générales

Qu'est-ce qui est vrai? Dans une distribution normale, toutes les valeurs sont entre et plus la variance est grande, plus la courbe de sonnerie est plate. En règle générale, la valeur attendue et la médiane ne correspondent pas. La valeur attendue est toujours égale à 0.

La valeur attendue ne peut accepter de valeurs négatives. Question 7.9 Répartition normale fonction de densité Quelle déclaration est fausse La forme spécifique de la courbe de cloche est indépendante de la variance La fonction de densité est représentée graphiquement par une courbe de cloche.

La fonction de densité est symétrique par rapport à la valeur attendue

L'intégrale sous la courbe entière a la valeur 1. La fonction de densité a pour toutes les valeurs entre et une valeur de fonction supérieure à 0.

Par l'intermédiaire de

est

Il n'est pas toujours possible de revenir en arrière. Seulement 1 et 3 sont corrects. Seulement 2 et 3 sont corrects. Seulement 1, 3 et 4 sont corrects. Seulement 2, 3 et 4 sont corrects. Seulement 1 est correcte.

est normalement réparti avec

est normalement réparti avec

est normalement réparti avec

La tâche 7.12 est la suivante:

Répartition normale

Régions de référence

La taille des étudiants masculins

répartis normalement avec une valeur attendue

d'une part et d'autre

cm et une déviation standard de

Quel est le pourcentage de

Quelques répartitions théoriques Question 7.13: Répartitions symétriques Quelles des répartitions suivantes sont symétriques? Répartition normale normale Répartition générale binomielle avec répartition Poisson discrète équivalente Répartition pour décrire les durées de vie des personnes - Répartition Chi - Répartition seulement 1 est symétrique seulement 1 et 2 sont symétrique seulement 1, 2, 3, 5 et 7 sont symétriques Tous les autres que 4 et 6 sont symétriques Tous les autres que 6 sont symétriques Répartition normale 7.14: Répartition de la pression artérielle moyenne chez les hommes en bonne santé âgés de 20 à 30 ans est symétrique

répartis aussi bien que les taux de pression artérielle des étudiants

répartis normalement avec

mmHg et variance inconnue

répartis normalement avec

mmHg et

mmHg

répartis normalement avec

mmHg et

mmHg

7 Certaines répartitions théoriques de la tâche 7.1: répartition binomielle Solution thérapeutique: Au moins 8 réussissent signifie que 8, 9 ou 10 traitements réussissent.

L'indication dans la réponse B quantifie la probabilité que

C'est tout à fait exact

8 Thérapies

Le coefficient binomial quantifie le nombre de possibilités de sélectionner 6 objets d'un ensemble de 49 éléments. Exactement ce qu'on demande. Cet expression correspond à environ 14 millions donc les perspectives d'un 6er dans le loto sont faibles. Il est important de préciser ce qui suit: les boules sont tirées l'une après l'autre et ne sont pas tirées de nouveau; l'ordre des boules tirées n'a pas d'importance.

Puisque l'ordre des lots est insignifiant,

encore une fois

La probabilité qu'un enfant soit atteint d'une maladie hérozygote (ou même d'une maladie hérozygote) est approximative de 1/4; la valeur de l'expérience est alors 04. La valeur de l'expérience d'un enfant est 04. La valeur de l'expérience d'un enfant avec une solution de Down-Sisson: la valeur de l'expérience d'un enfant avec une solution de Down-Sisson est également incorrecte (voir la figure 7.2, page 150).

En ce qui concerne l'économie, il est vrai qu'il y a de fortes chances que les

dans la pratique pas plus grand

La solution: un élève a un anniversaire, c'est-à-dire au moins un. Donc, il est préférable de résoudre cette tâche en calculant d'abord la probabilité de l'événement complémentaire (aucun n'a eu un anniversaire).

La tâche 7.6 est la suivante:

Répartition des jours de la semaine

Résolution:

Question 7.7: Solution des distributions normales spéciales: (taille corporelle, erreurs de mesure, valeurs moyennes et taille corporelle des femmes adultes est une caractéristique qui n'est pas influençable par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel par rapport au poids corporel

la courbe

Il s'agit d'un système d'étirement hautement étendu, comme on peut le voir sur la figure 7.4 de la page 160.

L'espérance de vie et la

Les médians sont comme dans n'importe quelle distribution symétrique

L'expectative peut prendre n'importe quelle valeur ou négative , donc D et E sont fausses. Question 7.9: répartition normale fonction de densité Solution: (expression est fausse La forme spécifique de la courbe des cloches n'est en aucun cas dépendante de la variance; plus la variance est grande, plus la courbe est plate (voir Question 7.8).

La tâche 7.10 est la suivante:

Répartition normale standard

Résolution:

(seulement 1 est vrai)

Il s'agit d'un

La répartition normale standard a la valeur attendue de 0 et la variance de 1 (déclaration)

1) et non l'inverse (expression 2 est donc fausse).

Il n'y a donc pas de

chaque variable transformée est divisée (c'est pourquoi 3 est fausse).

peut être supprimé

Toutes les transformations linéaires (A, B, C et E) ne changent rien au fait de la distribution normale.

Les caractéristiques de la répartition normale sont perdues. Question 7.12: répartition normale champs de référence Solution: (environ 18,5%) Le champ est l'intervalle [174,186], le champ 2 est [168,192].

La tâche 7.13 est la suivante:

Distributions symétriques

Résolution:

(1, 2, 3, 5 et 7 sont symétriques)

La répartition normale est toujours symétrique

Répartition normale standard

(voir figure 7.4, page 160).

symétriques, qui sont

La répartition du poisson est générale.

Il s'agit d'une approche de l'intégralité de l'expérience.

La répartition équivalente (dont toutes les probabilités sont égales) est symétrique. Les répartitions de durée de vie sont en revanche fausses (par exemple, la répartition lognormale ou la répartition exponentielle).

La tâche 7.14 est la suivante:

Répartition des moyennes

Résolution:

mmHg,

à l'aide d'un appareil électronique

Selon le

Les valeurs limites sont des valeurs moyennes

Il est normal d'avoir une répartition équivalente à l'expect-

valeur par tonne

et la variance

(voir page 166). Ainsi, la valeur attendue est

mmHg et déviation standard

, c'est-à-dire 10 mmHg / 5 = 2 mmHg. 8 Procédure d'estimation Partie III: Statistique inductive Procédure d'estimation Question 8.1: Caractéristiques d'une méthode d'estimation Quelle déclaration est fausse Le paramètre à estimer de l'ensemble de base est inconnu. Le paramètre à estimer de l'ensemble de base est une taille constante.

La fonction d'estimation est une variable aléatoire dont la réalisation dépend de

l'échantillon. L'intervalle de confiance est une zone qui contient avec certitude les paramètres à estimer. Pour permettre une estimation fidèle aux attentes, il doit y avoir un échantillon représentatif.

Plus grande est la taille de l'échantillon

La largeur de l'intervalle de confidentialité est indépendante de chaque intervalle de confidentialité déterminé à partir d'un échantillon représentatif.

La tâche 8.3 est la suivante:

Erreur standard de la valeur moyenne

Comment est-ce qu'il doit

La taille de l'échantillon

Les modifications apportées à l'erreur standard de la communication

8 méthode d'estimation tâche 8.4: déterminer un intervalle de confiance avec la répartition L'utilisation de la répartition doit former un intervalle de confiance à deux côtés pour la valeur attendue.

la valeur moyenne de l'échantillon

La déviation de la norme empirique

la taille de l'échantillon

le quantile

Le

- La répartition

l'écart de la norme

l'intégralité de la base

La tâche 8.5 est la suivante:

La largeur d'un

Intervalle de confidentialité

De quoi est la largeur d'un intervalle de confidentialité pour

pas

En fonction de l'ampleur de l'échantillon, de la valeur moyenne de l'échantillon, de la probabilité d'erreur, de la variabilité des valeurs de mesure selon que l'intervalle est un côté ou deux, Question 8.6: Intervalle de confiance pour la taille Nous supposons que la taille du corps des femmes adultes est répartie normalement avec l'écart standard.

La tâche 8.7 est la suivante:

Propriétés de valeur moyenne et

Moyenne

La valeur attendue d'un ensemble fondamental doit être évaluée.

Dans le cas des caractéristiques mal réparties, l'estimation de la moyenne empirique n'est pas fidèle à l'espérance. Dans le cas des caractéristiques réparties symétriquement, l'estimation de la moyenne est fidèle à l'espérance, mais pas cohérente.

Il s'agit d'un

La médiane fournit toujours une valeur estimée qui est éloignée de la valeur attendue.

La moyenne est aussi épuisante que la moyenne. Question 8.8: * Estimations de variance et déviation standard Quelle est l'affirmation fausse Le calcul de la variance empirique est divisé par pour que l'estimation soit fidèle à l'attente.

L'estimation de la déviation de la norme par la racine de l'expérience

La variance n'est pas inattendue. Le calcul de la variance empirique est divisé par pour que l'estimation soit cohérente. L'estimation de l'écart standard par la racine de la variance empirique est cohérente. Plus la taille de l'échantillon est grande, plus l'estimation de la variance est exacte.

Résumé de la tâche 8.9:

L'interprétation d'une

Intervalle de confidentialité

Dans l'exemple 8.4 (page 196) pour la proportion d'étudiantes de médecine féminines dans un échantillon, on obtient une estimation de 95% d'intervalle de confidentialité.

Cette proportion se situe certainement entre les valeurs de 0,311 et 0,559, avec une probabilité de 95% entre 0,311 et 0,559, avec une probabilité de 2,5% inférieure à 0,311, avec une probabilité de 2,5% supérieure à 0,559.

En fin de compte, on ne sait pas si la part estimée au sein de la

Il s'agit d'un

La seule chose que l'on sait, c'est que la méthode appliquée

avec une probabilité de 95%

Il s'agit d'un

8 méthodes d'estimation tâche 8.10:* Données censurées Les études de survie présentent souvent des observations censurées qui peuvent être évaluées selon une méthode de Kaplan et Meier.

Les raisons de la censure ne doivent pas être prises en considération.

Les observations censurées n'ont aucune incidence sur le résultat de l'étude. La méthode Kaplan-Meier élimine complètement les données censurées.

En ce qui concerne les estimations

La méthode de Kaplan-Meier est devenue une méthode

8 méthode d'estimation Question 8.1: Caractéristiques d'une méthode d'estimation Solution: (cette affirmation est erronée avec une probabilité d'erreur de 5%) On obtient seulement avec une vraisemblance de 95% de l'échantillon un intervalle de confidentialité contenant le paramètre à estimer. Toutes leurs affirmations sont exactes: le paramètre est une taille inconnue, constante (A et B); la fonction d'estimation fournit une valeur d'estimation (C) avec chaque échantillon.

La tâche 8.2 est la suivante:

Intervalle de confidentialité pour la valeur attendue

Résolution:

(de plus grande taille)

, le plus petit est l' intervalle)

Il est clair qu'une grande

Ce qui permet une estimation plus précise.

Cette dépendance se trouve également dans les formules (8.8) ou (8.9)

C'est pourquoi B est vrai, A et C sont faux. L'erreur de l'affirmation D a été expliquée ci-dessus dans la question 8.1. E est également absurde: les limites d'intervalle sont calculées sur la base de la moyenne.

La tâche 8.4 est la suivante:

Déterminer une

Intervalle de confidentialité avec le

- La répartition

Résolution:

n'est pas nécessaire)

Un coup d'œil à la formule permettant de déterminer le

Intervalle de confidentialité (8.10) à la page 194

indique que tous les paramètres mentionnés sous AD permettent de déterminer le

La confidentialité

les intervalles d'attente sont nécessaires.

Il s'agit d'une approche de l'intégralité de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble de l'ensemble.

L'avantage de la répartition est que la solution 8.5: Largeur d'un intervalle de confiance: (value moyenne) 8 méthodes d'estimation La moyenne est le centre de l'intervalle de confiance, mais elle n'affecte pas sa largeur (voir aussi la formule (8.16)).

; plus la variabilité est grande, plus l'intervalle est grand.

Question 8.6: Intervalle de confidentialité pour la taille de la solution: ici, exceptionnellement, l'écart de confidentialité de l'ensemble de base est connu; il est donc possible de déterminer l'intervalle de confidentialité selon (8.8). L'expression est d'environ 2; ce qui donne les limites de 166 cm et 170 cm.

La tâche 8.7 est la suivante:

Propriétés de valeur moyenne et

Moyenne

Résolution:

(Médian n'est pas fidèle à l'espérance dans les distributions tendues)

Dans le cas d'une distribution évolutive, la valeur moyenne est correcte et

Moyenne

pas

Il s'agit là d'un point de vue général.

l'estimation de la

Ce n'est qu'avec des répartitions symétriques que cette moyenne est déformée.

Évaluation

la fidélité à l'attente et aussi

C'est donc une erreur.

La réponse C est absurde; ce serait un grand hasard si la valeur moyenne et

La moyenne d'une

Il n'est pas non plus possible de dire que l'estimation de l'échantillon correspond à celle de l'échantillon.

Moyenne

Question 8.8: * Estimations de variance et de variance standard solution: (cette affirmation est fausse A et B sont vraies: la variance empirique est une estimation attentive de la variance de la totalité de la base; la variance standard n'est pas, par contre, une estimation inférieure à la moyenne (voir l'expérience page 186). Cependant, rien ne peut être prouvé à cause de la variance de l'attente, pas de la constance de l'expérience par 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 8 Intervalence d'un confident

La tâche 8.10 est la suivante:

Données censurées

Résolution:

Les données censurées sont problématiques parce que l'information est perdue et parce qu'elles

Les résultats d'une étude peuvent être déformés (B et D sont donc fausses).S'ils se produisent cependant, il faut veiller à ce que les raisons ne soient pas liées aux événements finaux critiques (A).La méthode de Kaplan-Meier évalue autant d'informations que possible (C est donc fausse).Malheureusement, la taille de l'échantillon se réduit avec des valeurs de temps croissantes (E fausse).

9 Tests statistiques

Tests statistiques

La tâche 9.1 est la suivante:

Formulation des hypothèses

Un chercheur espère qu'un médicament qu'il a développé pour réduire la pression artérielle

est plus efficace qu'un médicament classique traditionnel et veut le faire par un test

En tant qu'hypothèse nulle, en tant qu'hypothèse alternative, cela n'a pas d'importance, cela dépend des conséquences d'une mauvaise décision, cela dépend de considérations éthiques et morales à partir de la question 9.2.

L'ampleur de la

- l'erreur affecte l'ampleur de l'erreur β. La détermination de l'erreur 1 ou 2 doit être faite avant la réalisation du test sur la base de considérations logiques; les valeurs des unités d'observation au sein d'un échantillon doivent être indépendantes les unes des autres.

L'ampleur de l'échantillon n'a aucune incidence sur le résultat du test. Question 9.3: Décisions de test Quelle déclaration est correcte?

Si l'hypothèse n'est pas rejetée, une erreur de type 2 est toujours créée. La plage de rejet est toujours un intervalle cohérent. Si l'hypothèse alternative est correcte, la probabilité de se tromper sur la base du résultat du test est de 9.4 au plus: erreur Lorsqu'on teste une hypothèse nulle contre une hypothèse alternative, une probabilité d'erreur de type 1 est de 0.05 au plus: la probabilité d'accepter 9 tests statistiques si c'est correct est maintenue, si c'est correct n'est pas rejeté, si c'est correct est rejeté, alors que c'est faussement rejeté 9.5: erreurs et caractéristiques Quel test prévoit des caractéristiques qualitatives?

Le

- Test pour 2 échantillons connectés

le test de la somme de rang de Wilcoxon

Le

- Le test

le Chi

- Le test d'homogénéité

aucun de ces tests

La tâche 9.6 est la suivante:

Erreur ß Générale

Quelle est la vérité sur l'erreur ß? L'erreur ß est déterminée avant l'exécution du test et est généralement de 5%. L'erreur ß est toujours plus grande que l'erreur ß. L'erreur ß peut être influencée par la taille de l'échantillon.

Il s'agit d'un

-erreur et l'erreur ß sont indépendantes. tâche 9.7: les erreurs ß dans le -test sont 2 totalités de base avec les valeurs attendues et la même variance. De là, 2 échantillons sont tirés et leurs moyennes vérifiées avec le -test pour les échantillons non liés. Dans ce cas, la probabilité de l'erreur ß est plus grande si toutes les tailles restent les mêmes, mais la taille de l'échantillon augmente la probabilité d'erreur augmente la quantité de la différence augmente la variance augmente la variance augmente 9 tests statistiques augmente 9.8:

Il est ainsi prouvé que la nouvelle préparation d'un placebo

Les résultats des tests indiquent que les recherches ultérieures dans ce domaine ne servent à rien.

En raison de ce résultat, il existe une différence entre le nouveau

Il n'y a pas de test de dépistage parat ou placebo.

Toutefois, l'erreur ß n'est pas détectée.

Les tests qui prévoient des données normalement réparties sont les tests qui prévoient des données normalement réparties. - Les tests Wilcoxon-Rangsumme-Tests Chi - Tous ces tests n'ont aucun de ces tests. - La tâche 9.10: choisir un test avec des données normalement réparties est de fournir deux échantillons non liés avec des conditions très favorables: les données proviennent de deux ensembles de base normalement répartis avec des variantes d'une taille égale.

Le

- Test pour deux échantillons non liés

le test de qui

Le

- Le test pour Mann, Whitney et Wilcoxon.

On utilise tous les 3 tests, puis on choisit un test qui donne un résultat significatif. Il n'a absolument pas d'importance quel test on utilise parce que les prévisions pour chaque test sont respectées. 9 Tests statistiques tâche 9.11: sélectionner un test avec des données mal distribuées. On compare le poids moyen d'un groupe de patients ayant suivi un régime pendant un an avec le poids moyen d'un groupe comparable ayant suivi une alimentation normale. On sait que les poids sont mal distribués et que la taille des échantillons par groupe n'est pas supérieure à 10. Quel test est le plus approprié?

Le

- Test pour les échantillons liés

Le

- Test pour les échantillons non liés

Le

- Le test pour Mann, Whitney et Wilcoxon.

le test de qui

l'épreuve de prédilection

La tâche 9.12 est la suivante:

- Test pour deux échantillons non liés

À un

- 2 échantillons non liés de la quantité sont mis à l'épreuve

et

- Il y a une autre question.

Ce que vous dites est:

fausse

Ce test suppose des variations égales des totalités de base. Les circonstances doivent être égales. Ce test suppose des totalités de base réparties normalement. Le nombre de degrés de liberté est le Nul hypothèse est basée sur le test.

La tâche 9.13 est la suivante:

Il s'agit de Chi.

- Le test

Avec un chi

-le test s'effectue pour la valeur de la taille de l'essai

Qu'est-ce que cela dit ?

Résultat? Ce résultat est impossible, car la taille de l'essai ne peut prendre que des valeurs positives.

L'hypothèse de l'alternative est clairement prouvée que l'hypothèse alternative est vraie. Si l'on prend l'hypothèse zéro ou l'hypothèse alternative, cela dépend de la taille de l'erreur.

Si la taille de l'essai prend une valeur supérieure à 3,84, l'hypothèse zéro est rejetée en faveur de l'hypothèse alternative.

La taille de l'essai peut généralement être comprise entre

et

Pratique 9.15: Teste du prélèvement Quelle déclaration est fausse Le prélèvement du prélèvement est applicable à 2 échantillons connectés ayant une caractéristique quantitative constante. Le modèle sous-jacent est la distribution binomielle avec Le test suppose 2 échantillons connectés ayant les mêmes variantes.

Avant d'effectuer ce test, la taille du

Erronée détectée

La tâche 9.16 est de donner 3 échantillons non liés qui sont testés par paire avec le test (chacun).

9 Tests statistiques

La tâche 9.1 est la suivante:

Formulation des hypothèses

Résolution:

(hypothèse alternative)

L'hypothèse de zéro affirme toujours que 2 paramètres (par exemple, les attentes) sont égaux. L'hypothèse alternative (c'est-à-dire les attentes différentes) n'est adoptée que si la taille de l'essai est difficile à concilier avec l'hypothèse de zéro.

La tâche 9.3 est la suivante:

Décisions d'essai

Résolution:

Si la taille de l'essai n'est pas dans la plage d'admission, elle doit être dans la plage critique.

B: la taille de l'erreur 1 (erreur) est déterminée avant l'exécution du test (habituellement = 5%) et n'est donc pas accidentelle. C: si l'hypothèse 0 est maintenue, cela peut également être dû au fait que son affirmation est effectivement correcte alors l'erreur n'est pas commise. D: la plage de rejet n'est pas toujours cohérente (par exemple, dans le cas d'un test à deux côtés, figure 9.1). E: si l'hypothèse alternative est en réalité correcte, on ne peut pas commettre d'erreur (au moins une erreur ß).

La tâche 9.4 est la suivante:

Les erreurs

Résolution:

Le fait que l'affirmation D soit correcte apparaît dans le tableau 9.1 de la page 206. A et B: ces décisions seraient correctes; ce ne sont pas des erreurs. C décrit l'erreur ß. E: cette formulation est mauvaise. L'hypothèse alternative peut être acceptée, mais pas rejetée (le test est basé sur l'hypothèse zéro).

9 Tests statistiques

La tâche 9.5 est la suivante:

Tests et caractéristiques

Résolution:

(Chi est en train de mourir)

- test d'homogénéité)

Pour les caractéristiques qualitatives, les chi sont généralement adaptés

-Les tests. -Les tests et les tests de classement nécessitent des données constantes (c'est-à-dire quantitatives); de même que le test qui examine l'égalité des 2 variantes. Question 9.6: erreur ß Solution générale: (dépend de la taille de l'échantillon) L'erreur ß ne peut pas être déterminée; sa taille dépend de nombreux facteurs (A et B sont fausses). La qualité d'un test peut être exprimée comme 1 % (c'est-à-dire la probabilité d'obtenir un résultat de test significatif avec la validité de l'hypothèse ancienne).

La tâche 9.7 est la suivante:

l'erreur

- Le test

Résolution:

(plus grande variation)

L'AC permettra d'améliorer la qualité de l'eau.

b-Erreur réduite (voir la question 9.6 et les éditions de page)

Il est logique qu'une différence soit plus facile à démontrer avec une variance plus petite, ce qui entraîne également une diminution de l'erreur ß (E).

La tâche 9.8 est la suivante:

Résultat du test non significatif

Résolution:

(interprétation prudente)

Le résultat d'un test indique:

Il n'y a rien

Prouver Les réponses A et B sont ouvertes.

C: une éventuelle différence d'effet ne dépend pas du hasard et ne peut donc pas être quantifiée avec une probabilité (voir aussi la note de la page 208).

9 Tests statistiques

La tâche 9.9 est la suivante:

Conditions requises

Résolution:

- Des tests)

- Les tests mettent généralement

données normalement distribuées à l'avance, même si ces conditions

Les tests de classement sont utilisés pour des caractéristiques quantitatives si ces conditions ne sont pas remplies. Les tests de Chi prévoyaient des caractéristiques qualitatives. La tâche 9.10: sélectionner un test avec des données normalement distribuées Solution: -test pour 2 échantillons non liés) On devrait généralement exploiter toutes les informations dans la mesure du possible. Si donc on sait que les données sont normalement distribuées et que les variantes sont égales, on devrait utiliser les tests - qui prétendent ces caractéristiques. Les deux autres tests ont des conditions plus difficiles (quel test: aucune variante de taille égale, test: aucune distribution normale).

La tâche 9.11 est la suivante:

Le choix d'un test

données mal distribuées

Résolution:

- Le test)

Il s'agit tout d'abord de

- test pour les échantillons liés et le test d'enregistrement en l'absence, puisque

Deux échantillons non liés sont présentés ici.

- Tests (également

de l'ordre du jour

En ce qui concerne la répartition normale (entre autres, en raison de la faible

Il s'agit d'un échantillon.

La solution: (les dimensions ne doivent pas être égales) Ce test a des conditions formelles très strictes (voir section 9.2.3 du livre), mais les dimensions des échantillons ne doivent pas être égales. Mais elles ne doivent pas être trop différentes en raison de la puissance.

9 Tests statistiques

La tâche 9.13 est la suivante:

Il s'agit de Chi.

- Le test

Résolution:

(S'il est vrai que c'est une hypothèse négative)

Une taille d'essai avec la valeur 0 peut bien se produire si:

(voir aussi:

A est donc fausse. Avec un résultat de test et même avec un extrême , rien ne peut être prouvé de manière claire; donc C et (d'abord correctement) D sont fausses. De même, E: le résultat est dans la limite de l'hypothèse, il faut donc toujours maintenir l'hypothèse zéro. Une interprétation prudente de B est nécessaire.

La tâche 9.14 est la suivante:

Teste à quatre niveaux

Résolution:

(La taille de l'essai n'est pas négative)

Faux E. La taille de l'essai

En ce qui concerne le

Le quatrième test est comme dans tous les chi

- les tests

Toutes les autres affirmations sont vraies (voir rubrique 9.5.1). Question 9.15: Solution de test de référence: (les mêmes variantes ne sont pas supposées) Le test de référence est habituellement utilisé pour comparer une caractéristique constante sur 2 échantillons liés (réponse A).

La tâche 9.16 est la suivante:

Des tests multiples

Résolution:

Si l'hypothèse de zéro est correcte, la probabilité que l'hypothèse de zéro

conserver en raison du résultat de l'essai

- 3 tests qui ont été réalisés indépendamment

d'une part et d'autre

l'une de l'autre, cette probabilité est

(le cas échéant)

La vraie

La probabilité d'avoir pris une décision par erreur

en faveur des personnes âgées

l'hypothèse

Il s'agit alors d'un chiffre d'affaires qui s'élève à

- Celui-là .

La valeur est presque 3 fois plus grande que

c'est-à-dire que dans le cas de tests multiples, l'erreur de type 1 augmente

a. 10 Principaux aspects de la planification des essais partie IV: planification des essais Principaux aspects de la planification des essais tâche 10.1: échantillons aléatoires De 20 000 anesthésies, environ 2 000 seront sélectionnés pour un échantillon au cours des mois suivants et évalués sous différents points de vue.

Les procédés mentionnés au point 15 fournissent approximativement le nombre requis.

les quantités suivantes sont des échantillons aléatoires? toutes les anesthésies pour lesquelles certains directeurs médicaux sont responsables toutes les anesthésies effectuées sur des patients dont le nom de famille commence par l'une des lettres AC toutes les anesthésies sur des patients dont la date de naissance est au-delà du 1er, 2e ou 3e.

d'un mois est

toute anesthésie effectuée par la clinique de chirurgie générale

toute anesthésie chez les patients âgés de 20 à 29 ans

toutes les anesthésies effectuées le lundi

Tous les échantillons sont aléatoires. Seuls 14 sont aléatoires. Seuls 24 et 6 sont aléatoires. Seuls 24 et 3 sont aléatoires. Aucun échantillon n'est aléatoire.

Oui, puisque la taille de l'échantillon

est très grand

Oui, car la taille de l'échantillon est très grande par rapport à l'ensemble de l'échantillon.

Oui, puisque la participation au questionnaire était volontaire

La réponse à cette question dépend des niveaux d'échelle des données à évaluer.

Caractéristiques no. 10 Fondements de la planification d'essais tâche 10.3: planification d'essais À quel moment une étude clinique devrait-elle réfléchir à la méthode d'analyse statistique à utiliser ? avant de formuler les questions avant le début de la collecte de données immédiatement après la disponibilité de toutes les données (précédent n'est pas possible) le moment approprié se produit de lui-même au cours de l'étude cette date est irrélevante tâche 10.4: erreurs systématiques Qu'est-ce qui contribue si plusieurs échantillons sont étudiés ne contribue pas à éviter que l'erreur systémique se produise ?

Égalité d'observation

Égalité structurelle

le choix d'un modèle statistique approprié

des échantillons de grande envergure

échantillons représentatifs

La tâche 10.5 est la suivante:

Une erreur aléatoire

Quelles peuvent être les causes d'une erreur accidentelle majeure? petits échantillons la variabilité intra-individuelle des unités d'observation de la variabilité interindividuelle des unités d'observation échantillons non représentatifs Mesures effectuées par erreur (par exemple, un appareil de mesure mal orienté) tout sous 15 seulement 13 seulement 14 seulement 14 seulement 2 et 3 seulement 1 tâche 10.6:

En formant des blocs, l'erreur systémique est largement éliminée.

10 fondements de la planification expérimentale La randomisation contribue à l'égalité structurelle des deux groupes de traitement. La formation de blocs contribue à l'égalité d'observation.

Seulement 2 et 3

Seulement 1, 3 et 5

Seulement 3, 4 et 5

Seulement 2, 3 et 4

Seulement 1, 3, 4 et 5

La tâche 10.7 est la suivante:

Formation de couches

Dans les grandes études, on prend des unités d'observation qui se concentrent essentiellement sur les

Il s'agit donc d'éliminer les erreurs systématiques, de créer des groupes clairs, de réduire les erreurs accidentelles, de réduire l'ensemble des erreurs d'expérimentation.

15 seulement 2 et 3 seulement 24 seulement 25 seulement 1 et 3 tâche 10.8:

le statut de la maladie (légère,

le nombre d'espèces atteintes d'une maladie grave et grave.

Le nombre de couches ne se détermine qu'au cours de l'examen. 10 Principaux éléments de la planification de l'expérience tâche 10.9: Répartition par groupes de traitement Une répartition strictement aléatoire de 2 groupes de traitement est le plus susceptible d'être obtenue à l'aide d'un jeu ou d'un nombre aléatoire en permettant au patient de choisir le groupe en demandant au médecin traitant de choisir le groupe en demandant à une personne présente au hasard de nommer un nombre compris entre 1 et 8 et en effectuant la répartition par groupes, selon que le nombre indiqué est droit ou irréel en raison d'une alternance systématique tâche 10.10:

éviter les erreurs systématiques

Réaliser l'égalité d'observation

Garantir la protection des données

Éteindre l'auto-suggestion du médecin traitant

Éteindre l'auto-suggestion chez les patients

10 Principaux aspects de la planification d'essais

La tâche 10.1 est la suivante:

Des échantillons aléatoires

Résolution:

Il n'y en a pas d'autre.

Le coïncidence signifie que chaque élément de la totalité fondamentale a la même chance d'entrer dans la

Il est donc clair qu'aucun de ces échantillons n'est aléatoire.

On ne peut donc pas supposer qu'ils soient représentatifs de l'ensemble des anesthésies. On ne peut donc pas supposer qu'ils soient représentatifs de l'ensemble des anesthésies. On ne doit donc pas supposer qu'ils soient représentatifs de l'ensemble des anesthésies. On ne doit pas supposer qu'ils soient représentatifs de l'ensemble des anesthésies. On ne doit donc pas supposer qu'ils soient représentatifs de l'ensemble des anesthésies. On ne doit donc pas supposer qu'ils soient représentatifs de l'ensemble des anesthésies. On ne doit donc pas supposer qu'ils soient représentatifs de l'ensemble des anesthésies.

La tâche 10.2 est la suivante:

Un échantillon représentatif

Résolution:

Je ne sais pas si c'est vrai.

Premièrement, le fait qu'un échantillon soit représentatif n'est pas lié à sa taille ou à ses caractéristiques. A, B et D sont donc fausses. Le fait que la participation ait été volontaire ne laisse aucun indice de représentativité (réponse C). Dans tous les cas, il faut demander les raisons pour lesquelles au moins 40 patients n'ont pas rempli leur arc. Cela pourrait être lié au fait qu'ils ont des difficultés avec le doigt opéré et qu'ils ne peuvent pas écrire la moitié.

La tâche 10.3 est la suivante:

Planification des essais

Résolution:

(avant la collecte des données)

On devrait réfléchir dès le plus tôt possible à quelles

Les méthodes d'analyse appliquées

Il est toutefois trop tôt pour poser les questions (réponse A):

Il faut d'abord connaître toutes les caractéristiques que l'on souhaite évaluer et elles ne découlent que de la question posée. Les méthodes choisies permettent d'obtenir la quantité d'échantillons requise et, par conséquent, d'informations importantes pour la suite de l'étude.

10 Principaux aspects de la planification d'essais

La tâche 10.4 est la suivante:

Erreurs systématiques

Résolution:

(grandes échantillons)

Des échantillons de grande envergure contribuent à

le cas échéant

Réduire les erreurs;

Les échantillonnages contribuent à éviter les problèmes systématiques.

Les deux échantillons sont importants (autrement, on aurait des pommes avec des poires).

Les réponses A et B. Un modèle inapproprié (réponse C) peut

La solution à l'erreur aléatoire: (seulement 13) plus la taille de l'échantillon est petite et plus les valeurs de mesure varient, plus l'erreur aléatoire est grande (l'erreur standard de la moyenne; voir page 267).

Je suis désolé pour les points 4 et 5:

Des échantillons non représentatifs et défectueux

Les mesures sont responsables de l'erreur systémique. Question 10.6: Block formation Solution: (seulement 2 et 3) correct: par le bloc formation, l'erreur aléatoire est réduite à l'intérieur d'un bloc (car ses unités sont largement similaires). Cela n'a rien à voir avec l'erreur systémique en premier lieu, donc 1 est incorrect. À l'intérieur du bloc est randomisé, c'est-à-dire que le hasard décide quel œil est traité avec quelle thérapie. Ainsi, vous obtenez 2 groupes (qui contiennent exactement un œil de chaque patient) qui ont des caractéristiques essentielles similaires, contribuant ainsi à l'égalité structurelle.

La même mesure

Il n'est pas possible de réduire le nombre d'espèces mortes dans les deux groupes) en raison de la formation de blocs.

Il s'agit d'un système qui ne fonctionne pas correctement et qui ne peut pas non plus éteindre les perturbations (celles-ci ne peuvent jamais être éteintes).

C'est pourquoi 4 et 5 sont fausses. tâche 10.7: Solution de formation de couches: (seulement 2 Les couches sont des groupes de blocs clairs, largement homogènes, ce qui réduit l'erreur accidentelle dans une couche.

La tâche 10.8 est la suivante:

Nombre de couches

Résolution:

Dans le cadre de l'application de la présente directive, il convient d'ajouter:

Il est facile de le calculer en multipliant le nombre de caractéristiques ou de classes: statut de la maladie et sexe de la classe d'âge, ce qui montre qu'il est souhaitable d'établir une couche par facteurs d'influence importants, mais qu'en pratique il y a des limites, car de très nombreuses unités d'observation seraient nécessaires.

La tâche 10.9 est la suivante:

Répartition aux groupes de traitement

Résolution:

Je vous en prie !

Tout le reste serait une attribution selon un système donné et donc inappropriée, même si cela n'est pas évident à première vue. Les patients et le médecin traitant peuvent être soumis à des influences subjectives dans le choix du groupe d'action (B et C).

Le système d'alternance ne garantit pas non plus que l'octroi de l'allocation soit aléatoire.

Les études sont menées en double aveugle afin d'éviter la suggestion automobile (D et E). Cela contribue à l'égalité d'observation et donc à éviter les erreurs systématiques dans (B et A).

11 Types d'études

Types d'études

La tâche 11.1 est la suivante:

Étude sur les risques liés à l'opération Une clinique doit examiner la fréquence et les causes possibles de complications liées à l'opération et s'appuyer sur tous les protocoles d'anesthésie des 12 derniers mois.

Rétrospective de l'étude

étude prospective

étude cliniquement contrôlée

Étude de cohorte

L'expérience

La tâche 11.2 est la suivante:

Études de contrôle de cas

Qu'est-ce qui est vrai dans les études de contrôle de cas? Il s'agit d'études prospectives. Le nombre de cas doit toujours être égal au nombre de contrôles. Ces études servent généralement à clarifier les facteurs éthiologiques. Il est nécessaire d'examiner les patients à plusieurs reprises.

La technique de l'observation par paires est utilisée pour l'égalité d'observation. tâche 11.3: Les études rétrospectives Quels sont les inconvénients possibles des études rétrospectives? la qualité des données médiocre n'a pas d'influence sur le choix des unités d'observation nécessitant une augmentation du temps par rapport aux études prospectives sont généralement considérablement plus coûteux que les études prospectives. Ils ne sont pas adaptés à la démonstration de connexions causales 15 sont corrects seulement 13 sont corrects seulement 1 et 2 sont corrects seulement 1, 2 et 5 sont corrects seulement 1 est correcte 11 types d'études tâche 11.4: la technique de l'observation par paires parées Pourquoi la technique de l'observation parée est-elle utilisée dans certaines études de contrôle de cas?

Pour obtenir des groupes de même taille. Pour atteindre l'égalité structurelle. Pour atteindre l'égalité d'observation. Pour éliminer les troubles de taille. Pour réduire les erreurs aléatoires.

En ce qui concerne l'application de la directive,

- L'erreur est contrôlable

au groupe de contrôle

la possibilité de contrôler l'étendue des groupes de traitement

l'efficacité de la thérapie est évaluée en fonction de la forme de traitement

peut être

Les effets de l'influence (c'est-à-dire la forme de traitement)

peut être prescrit

Résumé de la tâche 11.6:

Les études prospectives

Quelle déclaration est vraie

pas

Dans une étude prospective,

On se tourne souvent vers un groupe d'exposés et un groupe d'exposés.

Il n'y a pas de...

les personnes exposées

La plupart du temps, il faut attendre plus longtemps que les événements cibles se produisent.

Il s'agit d'une étude d'observation

Les facteurs d'influence sont déterminés par le médecin traitant.

est vrai

Le conducteur expérimental exerce une influence sur la collecte des données et les résultats complets et

documentation appropriée des données

La tâche 11.7 est la suivante:

Études cliniquement contrôlées Caractéristiques

Qu'est-ce qui est vrai dans les études de thérapie clinique randomisées ?

pas

La double aveuglement est indispensable. L'égalité de structure et d'observation est indispensable. Aucun patient ne doit être forcé de participer à une telle étude. La randomisation sert à l'égalité de structure.

11 Types d'études

La tâche 11.8 est la suivante:

Études cliniquement contrôlées Méthode d'action

Dans le cadre d'une étude clinique de thérapie, un médicament nouvellement développé doit être

La thérapie standard traditionnelle S est mise à l'épreuve.

Vous partagez au hasard l'un des traitements N ou S et vous traitez les deux groupes dans deux hôpitaux différents au même moment. Vous traitez un seul groupe avec N, puis vous comparez avec un groupe qui a été traité avec S dans le passé.

Afin d'éviter les risques, les patients atteints d'une maladie plus légère sont traités avec

N et les cas plus graves avec S (simultanément, dans le même établissement). On attribue au hasard aux patients l'un des thérapies N ou S. Les deux groupes sont traités et surveillés simultanément par le même personnel. On laisse les patients décider s'ils veulent recevoir N ou S.

La tâche 11.9 est la suivante:

Comparaison rétrospective et

étude prospective

Il s'agit d'étudier si les habitudes de fumer chez les femmes enceintes

Il y a aussi des études qui ont montré que les naissances prématurées ont une influence sur l'apparition des naissances prématurées.

- l'utilisation de l'équipement et de l'équipement

ou d'une étude prospective possible.

fausse

Une étude rétrospective a été menée sur un groupe de mères

Les premiers mois de grossesse

les enfants et d'un autre groupe dont les bébés

L'étude est réalisée de manière prospective, il est judicieux d'attirer un grand nombre de femmes enceintes (composées de non-fumeurs, de faibles, de faibles et de fortes fumeurs).

Les données de l'étude rétrospective peuvent être analysées immédiatement,

L'étude prospective doit attendre plusieurs mois. Pour les deux types d'études, il s'agit d'études d'observation.Teste 11.10: Dernière tâche Une entreprise pharmaceutique a développé un nouveau médicament pour la douleur et le met à l'épreuve par 10 cliniques différentes sous des conditions approximativement similaires à celles d'un placebo. Les résultats sont évalués pour chaque clinique au moyen de la même méthode de test statistique, chaque clinique étant déterminée. Seule une seule clinique XY a pu constater une différence significative.

11 Types d'études

C'est vrai parce que ce n'est que les résultats de la clinique XY qui sont publiés. C'est vrai parce que l'erreur a été indiquée. On ne peut le juger que si l'on a lu l'article entier.

Cette approche est limitée à la fraude et peut être rejetée de manière générale. 11 types d'études Tête 11.1: Étude sur les risques d'opération Solution: (rétrospective) Les événements pertinents ont eu lieu dans le passé et sont analysés par la suite. C'est le signe d'une étude rétrospective (voir page 269).

La tâche 11.2 est la suivante:

Études de contrôle de cas

Résolution:

(pour clarifier les facteurs étiologiques)

Il s'agit d'un groupe de personnes malades (cas) et d'un groupe de personnes malades.

Il n'y a pas de

Il s'agit d'un diagnostic de la maladie et d'un examen des causes possibles de cette maladie.

Il s'agit d'une étude rétrospective (A est fausse); le nombre de cas ne doit pas nécessairement correspondre au nombre de contrôles; il existe souvent un groupe de contrôle beaucoup plus grand que le groupe de cas (B est fausse).

Les patients n'ont pas besoin d'être examinés parce que les événements pertinents dans les

D est incorrect.

Appliqué à l'aide d'une technique de matching par paires

En effet, dans ce type d'étude, les événements ont déjà eu lieu, il faut recourir à des documents anciens ou interroger des patients. On ne peut pas nécessairement être certain que toutes les données soient correctement et complètement documentées ou que les réponses correctes soient obtenues lors des questions.

Pour cela, ils sont adaptés

En revanche, dans les études rétrospectives, le temps nécessaire et les coûts sont beaucoup moins élevés que dans les études prospectives (3 et 4 sont donc fausses).

La tâche 11.5 est la suivante:

Étude de thérapie clinique contrôlée

Résolution:

(Tailles d'influence contrôlables)

Dans ce domaine, une étude clinique est similaire à une expérience dans laquelle le responsable de la recherche indique les niveaux d'influence (on parle alors de conditions contrôlées).

Résumé de la tâche 11.6:

Les études prospectives

Résolution:

Il s'agit de:

fausse

La situation décrite au point A est typique: on part d'un collectif de personnes en bonne santé (exposées et non exposées) et on attend qu'une maladie spécifique apparaisse. Cela prend souvent beaucoup de temps (B est vrai).

L'avantage est que le directeur de l'expérience soit en mesure d'obtenir des données complètes et exactes (E, par opposition à une étude rétrospective).

La tâche 11.8 est la suivante:

Études cliniquement contrôlées Procédure

Résolution:

Ce n'est qu'avec cette approche que l'observation et l'égalité structurelle sont possibles.

Il n'y aurait pas d'égalité d'observation.

B, parce que le temps en grandeur pourrait potentiellement déformer les résultats. Cette démarche ne peut être appliquée que dans des conditions très précises (par exemple, lorsqu'un nouveau médicament est testé et qu'il n'existe pas d'alternative) La proposition de C donnerait des résultats très déformés qui ne peuvent être interprétés de manière significative même par 11 types d'études.

La tâche 11.9 est la suivante:

Comparaison rétrospective et

étude prospective

Résolution:

(la relation causal ne peut être démontrée)

Il est tout à fait possible d'établir un lien.

L'accouchement précoce est causé par les habitudes de fumée de la mère.

Les résultats de l'étude rétrospective n'ont toutefois pas été satisfaits.

l'étude prospective peut

Il n'y a pas de lien causal (il faudrait avoir une expérience d'expérience).

Il s'agit en revanche d'un point de vue scientifiquement supérieur à celui d'une

Rétrospective de l'étude. tâche 11.10: solution de la dernière tâche: (fraude) Cette méthode est scientifiquement très peu sérieuse. Non pas parce qu'elle est comparée à un placebo (une étude de placebos peut être tout à fait justifiée et éthique), mais parce qu'avec 10 tests, la probabilité de prendre une mauvaise décision sous l'hypothèse de zéro est très grande (l'erreur de type 1 n'est pas 0.05, mais 0.05).

Errata dans le livre

Errata dans le livre

Les erreurs ne peuvent être évitées malgré tous les efforts déployés.

Il s'agit principalement de la dernière phase de la préparation.

Une fois que j'ai tout lu,

sur

Le lecteur peut s'excuser et corriger les passages correspondants dans son livre. chapitre 3, page 54: les indices du signe de somme de la formule (3.20) vont de 1 à (qui est le nombre de classes), pas à (qui serait la taille de l'échantillon). la formule est dérivée de (3.19).

Chapitre 4, page 77:

Le dernier terme de la formule (4.6) est incorrect.

Chapitre 5, page 118:

La formule (5.30) devrait être correcte:

Dans ce cas,

Chapitre 9, page 224

Test de Wilcoxon pour un échantillon:

En haut: pas les

Les valeurs de mesure

Le nombre d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires d'exemplaires

montant des distances

Ce test fonctionne de la même manière que celui

Test de Wilcoxon pour 2

La variation intra-individuelle se rapporte à une seule unité d'observation qui donne des valeurs différentes lors de la mesure d'une taille, la variation interindividuelle se rapporte à plusieurs unités d'observation pour lesquelles on obtient des résultats différents.