СО-1: Опишіть ролі, яку виконує біостатистика в дисципліні охорони здоров'я.
Протягом усього курсу ми додамо до нашого розуміння визначень, понять і процесів, які вводяться тут. Ви не очікуєте, що ви отримаєте повне розуміння цього процесу до набагато пізніше в курсі!
Щоб по-справжньому зрозуміти, як працює цей процес, нам потрібно поставити його в контекст. Ми зробимо це, представивши одну з центральних ідей цього курсу, «Велика картина статистики».
Ми представимо загальну картину, будуючи її поступово і пояснюючи кожен компонент.
Наприкінці вступного пояснення, як тільки перед вами з'явиться повна Велика картина, ми покажемо її ще раз, використовуючи конкретний приклад.
Цілі навчання
LO 1.3: Визначте та розмежуйте компоненти загальної картини статистики
Процес статистики починається тоді, коли ми визначаємо, яку групу хочемо вивчити або дізнатися щось про. Ми називаємо цю групу населенням.
Зауважте, що слово «популяція» тут (і у всьому курсі) використовується не лише для позначення людей; воно вживається в більш широкому статистичному сенсі, де населення може стосуватися не тільки людей, але і тварин, речей тощо Наприклад, нас можуть зацікавити:
- думки населення дорослих США про смертну кару; або
- як популяція мишей реагує на певну хімічну речовину; або
- середня ціна населення всіх однокімнатних квартир в певному місті.
Примітка
Отже, населення - це вся група, яка є мішенню нашого інтересу.
У більшості випадків населення настільки велике, що стільки, скільки ми можемо хотіти, немає абсолютно ніякого способу, щоб ми могли вивчити все це (уявіть, що намагаєтеся отримати думки всіх дорослих США про смертну кару...).
Більш практичним підходом було б вивчення і збір даних тільки з підгрупи населення, яку ми називаємо вибіркою. Ми називаємо цей перший компонент, який передбачає вибір вибірки і збір даних з нього, Producing Data.
Примітка
Вибірка - це підмножина населення, з якої ми збираємо дані.
Слід зазначити, що оскільки з практичних міркувань нам потрібно йти на компроміс і вивчити лише підгрупу населення, а не ціле населення, ми повинні докласти зусиль, щоб вибрати вибірку таким чином, щоб вона добре представляла населення.
Наприклад, якщо ми вибираємо вибірку з населення дорослих США і запитуємо їхню думку щодо певної федеральної програми охорони здоров'я, ми не хочемо, щоб наш зразок складався лише з республіканців або лише демократів.
Після того, як дані були зібрані, ми маємо довгий список відповідей на питання або цифри, і для того, щоб дослідити і зрозуміти дані, нам потрібно узагальнити цей список змістовно.
Цей другий компонент, який складається з узагальнення зібраних даних, називається дослідницьким аналізом даних або описовою статистикою.
Тепер ми отримали вибіркові результати і підсумували їх, але ми не закінчили. Пам'ятайте, що наша мета - вивчити населення, тому ми хочемо мати можливість робити висновки про населення на основі результатів вибірки.
Перш ніж ми зможемо це зробити, нам потрібно подивитися, як вибірка, яку ми використовуємо, може відрізнятися від популяції в цілому, щоб ми могли врахувати це в нашому аналізі. Щоб вивчити цю різницю, ми використовуємо ймовірність, яка є третім компонентом у загальній картині.
Третя складова в загальній картині статистики, ймовірність по суті є «механікою», яка дозволяє робити висновки про населення на основі даних, зібраних у вибірці.
Нарешті, ми можемо використовувати те, що ми виявили про нашу вибірку, щоб зробити висновки про наше населення.
Ми називаємо цей остаточний компонент в процесі умовиводу.
Це загальна картина статистики.
ПРИКЛАД: Опитування громадської думки
Наприкінці квітня 2005 року було проведено опитування (ABC News та Washington Post), з метою вивчення думки дорослих США про смертну кару.
1. Дані про виробництво: (репрезентативна) вибірка 1,082 дорослих США була обрана, і кожного дорослого запитали, чи він чи вона виступає чи проти смертної кари.
2. Аналіз дослідницьких даних (EDA): Зібрані дані були узагальнені, і було встановлено, що 65% вибіркових дорослих виступають за смертну кару для осіб, засуджених за вбивство.
3 і 4. Ймовірність та висновок: Виходячи з вибіркового результату (65%, що сприяють смертній карі) та наших знань про ймовірність, було зроблено висновок (з 95% впевненістю), що відсоток тих, хто виступає за смертну кару у населення, знаходиться в межах 3% від того, що було отримано у вибірці (тобто між 62% і 68%). Наступний малюнок узагальнює приклад:
Структура курсу
Структура всього цього курсу базується на загальній картині.
Курс буде мати 4 одиниці; по одному для кожного з компонентів у загальній картині.
Як показано на малюнку нижче, хоча він є другим у процесі статистики, ми розпочнемо цей курс з дослідницького аналізу даних (EDA), продовжимо обговорювати отримання даних, а потім перейдемо до ймовірності, так що в кінці ми зможемо обговорити висновок.
Основними причинами, які ми починаємо з EDA, є те, що нам потрібно достатньо зрозуміти, що ми хочемо робити з нашими даними, перш ніж ми зможемо обговорити питання, пов'язані з тим, як їх збирати!!
Це також дозволяє нам ввести багато важливих понять на початку курсу, так що у вас буде достатньо часу, щоб освоїти їх, перш ніж ми повернемося до висновку в кінці курсу.
Наступний малюнок узагальнює структуру курсу.
Як ви побачите, Велика картина - це основа, на якій будується весь курс, як концептуально, так і структурно.
Ми будемо посилатися на це часто, і маючи на увазі це допоможе вам під час проходження курсу.
