DOI: https://doi.org/10.20998/2413-4295.2017.53.07

Інформаційний аналіз моделей планування медико-біологічного експерименту при контролі дискретних змін рівнів впливаючого фактора

Roman Tomashevsky

Анотація


У статті розглянуті дві базові статистичні моделі для позначення ефектів рівня впливаючого фактора, а саме параметрична модель і модель компонент дисперсій. Проведено порівняльний аналіз ефективності двох моделей однофакторного медичного експерименту з односторонньою класифікацією результатів по одержуваній інформації, яка враховує апріорну невизначеність моделі. Отримано аналітичні вирази для визначення інформаційного змісту розглянутих моделей виходячи з параметрів плану медичного експерименту. Проведено аналіз розглянутих статистичних моделей в результаті якого визначено ефекти впливу кожного з параметрів на ефективність використання моделі та наведено відповідні рекомендації по їх використанню.

Ключові слова


дисперсійний аналіз; біомедичний експеримент; параметрична модель; модель компонент дисперсій; параметр нецентральності; медичні вимірювання; критеріальна статистика.

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


Tsanas, A., Little, M. A., McSharry, P. E. A methodology for the analysis of medical data. – Handbook of Systems and Complexity in Health, Springer, New York,

, 113-125.

Gandhi, P., Patel, B. S. Clinical Research Methodology. Pharmacy College, Indian Journal of Pharmaceutical Research and Education, Mehsana, India,

, 199-209.

Health Research Methodology: A guide for training in research methods. WHO Regional Office for the Western Pacific. – Second Edition, Manila, 2001, 246 p.

Royal, P. W. Dishonesty in Medical Research. Article in The Medico-legal journal, 2007, 75(Part 1), pp. 3-12.

Amar-Sing, H. S. S., Azman Abu, Bakar, Sondi, Sararaks The medical researkh handbook. Planning a Research project. Kuala Lumpur, 2008.

Rockville, R. Methods Guide for Medical Test Reviews. Agency for Healthcare Research and Quality, 2010, 168 p.

Taroni, F., A. Biedermann, S. Bozza. Statistical hypothesis testing and common misinterpretations: Should we abandon p-value in forensic science applications? Forensic Science International, 2016, 259, 32-36.

Yusuff, H., Mohamad, N., Ngah, U. K., Yahaya, A. S. Breast Cancer Analysis Using Logistic Regression. IJRRAS 10 (1), 2012, 14-22.

Guy, B. Faguet, Harry, C. Davis. Regression Analysis in Medical Research. Southern Medical Journal, 1984, 722-729.

Mun, S. A., Glushkov, A. N., Shternis, T. A., Larin, S. A., Maksimov, S. A. Regressionnyiy analiz v mediko-biologicheskih issledovaniyah: metodicheskie rekomendatsii. GBOU VPO KemGMA Minzdravsotsrazvitiya Rossii. – Kemerovo: KemGMA, 2012. – 115 s.

Perova, I. G., Bodyanskiy, E. V..Nechetkaya klassifikatsiya dannyih mediko-biologicheskih issledovaniy v usloviyah defitsita informatsii. Harkovskiy natsionalnyiy universitet radioelektroniki, 2015, 11 (136),161-163.

Hopkins, W. G., Marshall, S. W., Batterham, A. M., Hanin, J. Progressive Statistics for Studies in Sports Medicine and Exercise Science. Med. Sci. Sports Exerc, 2009, 41(1), 3-13. – doi:10.1249/MSS.0b013e31818cb278.

Dzhonson, N., Lion, F. Statistika i planirovanie eksperimenta v tehnike i nauke: Metodyi planirovaniya eksperimenta. per. s angl. pod red. E.K. Letskogo. – M.: Mir, 1981. – 520 s.

Korolyuk, V. S., Portenko, N. I.; pod red. V. S. Korolyuka Spravochnik po teorii veroyatnostey i matematicheskoy statistike. – K.: Naukova dumka, 1978. – 584 s.

Ornatskiy, P. P. Teoreticheskie osnovyi informatsionno-izmeritelnoy tehniki / K.: Vischa shkola, 1983. – 455 s.

KisIl, I. S. MetrologIya, tochnIst I nadIynIst zasobIv vimIryuvan: [navch. posIbnik] / Ivano-Frankovsk: Vidavnitstvo „Fakel”, 2000. – 400 s.

Schapov, P. F., Avrunin, O. G. Povyishenie dostovernosti kontrolya i diagnostiki ob'ektov v usloviyah neopredelYonnosti: monografiya, H.: HNADU, 2011, 191 s.

Markova, E. V., Lisenkov, A. V. Planirovanie eksperimenta v usloviyah neodnorodnostey. M.: Nauka, 1973. – 220 s.

Patnaik, P. B. The noncentral c2 and F-distributions and their approximations. Biometrika, 1949, 36, 2, 202-232.

Venttsel, E. S., Ovcharov, L. A. Teoriya veroyatnostey i eYo inzhenernyie prilozheniya: [ucheb. posobie dlya vuzov]. M.: Vyissh. shk., 2000. – 480 s.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


  1. Tsanas,  A.  A  methodology  for  the  analysis  of  medical  data  /  A.  Tsanas,  M.  A.  Little,  P.  E.  McSharry.  –  Handbook  of  Systems  and  Complexity  in  Health,  Springer,  New  York, 
    2013.  –  pp.  113-125.
  2. Gandhi,  P.  Clinical  Research  Methodology  /  P.  Gandhi  B.  S.  Patel  –  Pharmacy  College,  Indian  Journal  of  Pharmaceutical  Research  and  Education,  Mehsana,  India, 
    2011.  –  pp.  199-209.
  3. Health  Research  Methodology:  A  guide  for  training  in  research  methods.  /  WHO  Regional  Office  for  the  Western  Pacific.  –  Second  Edition.  –  Manila,  2001  –  246  p.
  4. Royal,  P.  W.  Dishonesty  in  Medical  Research/  Peter  Wilmshurst  Royal  //  Article  in  The  Medico-legal  journal.  –  2007.  –  75(Part  1).  –  pp.  3-12.
  5. Amar-Sing,  H.  S.  S.  The  medical  researkh  handbook.  Planning  a  Research  project.  /  H.  S.  S.  Amar-Sing,  A.  Abu  Bakar,  S.  Sararaks.  –  Kuala  Lumpur,  2008.
  6. Rockville,  R.  Methods  Guide  for  Medical  Test  Reviews.  /  R.  Rockville.  –  Agency  for  Healthcare  Research  and  Quality.  –  2010.  –  168  p.
  7. Taroni,  F.  Statistical  hypothesis  testing  and  common  misinterpretations:  Should  we  abandon  p-value  in  forensic  science  applications?  /  F.  Taroni,  A.  Biedermann,  S.  Bozza.  //  Forensic  Science  International.  –  2016.  –  259.  –  pp.  32-36.
  8. Yusuff,  H.  Breast  Cancer  Analysis  Using  Logistic  Regression  /  H.  Yusuff,  N.  Mohamad,  U.  K.  Ngah,  A.  S.  Yahaya.  –  IJRRAS.  –  2012.  –  10  (1).  –  pp.  14-22.
  9. Guy,  B.  Faguet.  Regression  Analysis  in  Medical  Research  /  Guy  B.  Faguet,  Harry  C.  Davis  //  Southern  Medical  Journal.  –  1984.  –  pp.  722-729.
  10. Мун,  С.  А.  Регрессионный  анализ  в  медико-биологических  исследованиях:  методические  рекомендации  /  С.  А.  Мун,  А.  Н.  Глушков,  Т.  А.  Штернис,  С.  А.  Ларин,  С.  А.  Максимов.  -  ГБОУ  ВПО  КемГМА  Минздрав-соцразвития  России.  –  Кемерово:  КемГМА,  2012.  –  115  с.
  11. Перова,  И.  Г.  Нечеткая  классификация  данных  медико-биологических  исследований  в  условиях  дефицита  информации  /  И.  Г.  Перова,  Е.  В.  Бодянский  //  Харьковский  национальный  университет  радиоэлектроники.  –  Харьков,  2015.  –11  (136).  –  c.  161-163.
  12. Hopkins,  W.  G.  Progressive  Statistics  for  Studies  in  Sports  Medicine  and  Exercise  Science  /  W.  G.  Hopkins,
    S.  W.  Marshall,  A.  M.  Batterham,  J.  Hanin  // 
    Med.  Sci.  Sports  Exerc.  –  2009,  41(1).  –  pp.  3-13.  –  doi:10.1249/MSS.0b013e31818cb278.
  13. Джонсон,  Н.  Статистика  и  планирование  эксперимента  в  технике  и  науке:  Методы  планирования  эксперимента  /  Н.  Джонсон,  Ф.  Лион;  пер.  с  англ.  под  ред.  Э.К.  Лецкого.  –  М.:  Мир,  1981.  –  520  с.
  14. Королюк,  В.  С.  Справочник  по  теории  вероятностей  и  математической  статистике  /  В.  С.  Королюк, 
    Н.
      И.  Портенко;  под  ред.  В.  С.  Королюка.  –  К.:  Наукова  думка,  1978.  –  584  с.
  15. Орнатский,  П.  П.  Теоретические  основы  информационно-измерительной  техники  /  П.  П.  Орнатский  –  К.:  Вища  школа,  1983.  –  455  с.
  16. Кисіль,  І.  С.  Метрологія,  точність  і  надійність  засобів  вимірювань:  [навч.  посібник]  /  І.  С.  Кисіль  –  Івано-Франковськ:  Видавництво  „Факел”,  2000.  –  400  с.
  17. Щапов,  П.  Ф.  Повышение  достоверности  контроля  и  диагностики  объектов  в  условиях  неопределённости:  монография  /  П.  Ф.  Щапов,  О.  Г.  Аврунин.  –  Х.:  ХНАДУ,  2011.  –  191  с.
  18. Маркова,  Е.  В.  Планирование  эксперимента  в  условиях  неоднородностей  /  Е.  В.  Маркова,  А.  В.  Лисенков.  –  М.:  Наука,  1973.  –  220  с.
  19. Patnaik,  P.  B.  The  noncentral  c2  and  F-distributions  and  their  approximations  /  P.  B.  Patnaik  //  Biometrika.  –  1949.  –  vol.  36.  –  №2.  –  Р.  202-232.
  20. Вентцель,  Е.  С.  Теория  вероятностей  и  её  инженерные  приложения:  [учеб.  пособие  для  вузов]  / 
    Е.  С.  Вентцель,  Л.  А.  Овчаров  –  М.:  Высш.  шк.,  2000.  –  480  с.