Что значит интерпретация результатов: Интерпретация результатов – SYNLAB Eesti

Чем отличается анализ мазка инфекций ИППП от анализа крови на ИППП?
В анализе мазка исследуется наличие ДНК возбудителей инфекций методом ПЦР, а в анализе крови — антитела к данным возбудителям.

Какой анализ необходимо сдать для определения наличия вирусных инфекций?
Это может быть исследование на наличие антител IgM, IgG, а также обнаружение ДНК или РНК методом ПЦР.

Сдавала посев на микрофлору и чувствительность к антибиотикам (отделяемое цервикального канала). Результат: бактериальные возбудители не обнаружены, присутствует рост лактобактерий. Чувствительность к антибиотикам не указана.
Лактобактерии — это нормальная флора организма, поэтому подбор антибиотиков не требуется.

Можно ли у вас сдать анализы кала на определение глистов и прочих паразитов годовалому ребенку? И как нужно к этому подготовиться?

Сдал анализ «Посев на микрофлору и чувствительность к а/б, выделямое из зева». Результат: Получен рост Streptococcus group viridans, Staphylococcus spp коагулазонегативные — представители нормальной бактериальной микрофлоры зева. Прошу вас расшифровать данный результат анализа и дать рекомендации по лечению.
В результате анализа получен рост нормальной бактериальной микрофлоры, которая не требует назначения лечения. Возможно, анализ был взят в не стадии воспаления. Вопрос назначения лечения в компетенции лечащего врача.

В какие дни цикла можно сдать мочу на бак.посев?
В любой день, кроме дней менструации. Однако необходимо учесть, если Вы лечились антибиотиками, то анализ надо сдавать не ранее, чем через 2 недели после окончания курса.

Возможна ли ошибка по результатам анализа на определении группы крови и резус-фактора? У родителей 1(+) и 4 (-), анализ же показал, что у меня 2 (+). Такое возможно или это ошибка?
Такой вариант возможен.

Подскажите, пожалуйста, в следующем вопросе: У моего отца вторая группа крови, резус положительный, у матери третья положительная. У меня четвертая положительная, пересдавала 2 раза. Слышала, что такого не может быть и группа крови должна быть такая, как у одного из родителей. Действительно ли это так?
Нет, это не так. Если у родителей вторая и третья группы крови, то у детей может быть в равной степени и первая, и вторая, и третья, и четвёртая группа.

Вчера получила результаты ПЦР. Обнаружены скрининг папилломы: 16, 18, 31, 33, 35, 39, 45, 52, 53, 56, 58, 59, 66, 70. Прочитала в интернете, что это — РАК ШЕЙКИ МАТКИ. Лечится ли это? Как им заражаются? Сдавала анализы в полной уверенности, что все прекрасно, ничего не болит, ничего не беспокоит. Пожалуйста, прокомментируйте.
Обнаружение ВПЧ перечисленных типов свидетельствует лишь о том, что имеется риск развития онкологического процесса. Диагноз не может быть поставлен только по одному результату анализа, необходимы дополнительные исследования и наличие клиники. Сдайте анализ мазка на онкоцитологию и, при возможности, на онкобелок Е7.

Здравствуйте! Объясните, пожалуйста, что означает «результат на Антитела к антигенам лямблий, Антитела к антигенам описторхисов IgG (кач.) — положительный, а референтные значения — отрицательный»?
Это означает, что в норме этих антител быть не должно. Необходима консультация лечащего врача, который сможет интерпретировать данные результаты анализов с учётом анамнеза, и, возможно, придется повторить данные исследования, но только в титре.

Какой анализ необходимо сдать, чтобы исключить мысль об онкологических заболеваниях? Никаких предпосылок нет, просто хочется перестраховаться. И можно ли сдавать такой анализ детям?
Такого универсального онкомаркёра нет. Единственное, в перечень услуг лаборатории СИТИЛАБ включены тесты для исследования генетической предрасположенности к риску развития нескольких отдельных видов злокачественных новообразований.

Здравствуйте! Сдавала анализ на флору и чувствительность к антибиотикам. Поясните, пожалуйста, результат чувствительности к а/б. Например, Меропенем — S, MIC = 4. Что обозначают: S, R, I? Какое значение цифры обозначает наибольшую чувствительность?
S — микроорганизм чувствителен к данному антибиотику, R -микроорганизм нечувствителен к данному антибиотику, I-промежуточная чувствительность. MIC- минимальная концентрация антибиотика в питательной среде, при которой отсутствуют признаки размножения выделенного штамма микроорганизма. Она характеризует степень чувствительности возбудителя к антибиотику: чем ниже MIC, тем выше чувствительность.

Здравствуйте! Сколько должно пройти времени, чтоб можно было выявить наличие в организме наркотиков? Что нужно сдавать? Можно ли у вас сдать такой анализ?
В перечне услуг лаборатории СИТИЛАБ есть тесты на определение наркотиков в моче (каннабиноиды , кокаин, метамфетамин, опиаты, амфетамин). Оптимально установить факт употребления наркотика по анализу мочи можно, если он имел место до 5 дней назад, а на некоторые наркотики, такие как каннабиноиды, кокаин — до 10 дней.

У меня вопрос — в результатах анализа пришло, что ДНК Трихомонас Вагиналис обнаружен. Подскажите, какой пройти курс лечения или какое лекарство нужно купить, чтобы вылечить данное заболевание. P.S.: На что влияет у меня данное заболевание, ведь, насколько мне стало известно, это женская болезнь.
Трихомониаз занимает одно из ведущих мест среди инфекций, передающихся половым путём. Хотя по статистике женщины и болеют чаще, однако мужчины также подвержены данной инфекции, при этом характер заболевания часто бывает бессимптомным. Последствие инфекции — бесплодие. Вам необходима консультация врача-уролога или дерматовенеролога для назначения курса лечения.

Антитела к Treponema pallidum ИФА (суммарный) 5.2 положительный ед (0 — 0,9 ). РМП (микрореакция) отрицательно. Пожалуйста, прокомментируйте результаты анализов, есть все-таки заболевание или нет?
Результат анализа может свидетельствовать о перенесённой ранее инфекции. Антитела класса IgG сохраняются в крови у вылечившихся пациентов пожизненно.

Понятие, этапы и специфика интерпретации результатов исследования

Интерпретация результатов, полученных в ходе психолого-педагогических исследований, имеет свою специфику. Давайте разберем эту темы подробнее с тем, чтобы в последующем студенты не имели проблем с тем, чтобы сделать правильные выводы на основа имеющихся данных.

Понятие интерпретации

Начнем с определения.

Интерпретация результатов – это толкование, изъяснение, объяснение смысла данных, полученных в ходе исследования.

Фактически – интерпретация – это важный этап любых теоретических и эмпирических методов исследования. Она давно и плодотворно применяется в научной деятельности и позволяет:

• оценить степень воздействия на испытуемого в ходе выполнения различных тестов;
• привести к общему знаменателю ответы, полученные в ходе опросов;
• грамотно подойти к выбору испытуемых и подобрать подходящие методы исследования (для ребенка это могут быть рисуночные испытания, для взрослых целесообразно использовать документальные материалы).

Объяснение, которое исследователь дает объектам, действиям или процессам, должны учитывать соответствия между чувственными состояниями человека и его невербальными проявлениями, между содержанием рисунка и реальным отношением ребенка к окружающим людям, между условиями, в которых живет человек, и доступными способами выражения мыслей и переживаний.

Основное назначение интерпретации – это преобразование разрозненных данных в познание. При этом необходимо учитывать возможные нюансы полученной информации, оценивать ее значимость в решении задач исследования, выдвигать догадки о вероятных мотивах поступков участников педагогической ситуации.

Интерпретация результатов педагогического исследования – это процесс анализа и синтеза фактов с учетом их полезности и значимости, актуальная часть всей совокупности методологии психолого-педагогического исследования.

В ряде научных направлений интерпретация может использоваться как самостоятельный метод исследования. Без нее не обойтись в ситуациях, когда появляется множественность содержаний происходящего и множество возможных вариантов оценки полученных данных.

Психолого-педагогическая ситуация практически всегда многовариантна. В связи с этим в психолого-педагогическом исследовании интерпретация базируется на множественности ценностных установок и смыслов, готовности к свободному обмену между участниками, доктринами, парадигмами и концепциями.

Нужна помощь преподавателя?

Опиши задание — и наши эксперты тебе помогут!

Этапы интерпретации

Существует некоторая последовательность действий, которая применяется для проведения интерпретации тех или иных данных:

• выдвижение предположения;
• проверка достоверности фактов;
• определение личной позиции исследователя путем рефлексии и погружения в ситуацию;
• структурирование информации, сопоставление полученных данных с данными из других источников;
• проведение многоаспектного анализа;
• определение причин и следствий;
• формулирование заключительных выводов на основе синтеза полученной информации;
• получение обратной связи: подтверждение или опровержение выдвинутой в ходе исследования гипотезы.

Специфика интерпретации результатов исследования

Психология и педагогика – это гуманитарные дисциплины. Соответственно и направленность исследований в психологии и педагогике будет носить гуманитарный характер. И тут на первый план выходит необходимость осмысления фактов с позиции их соотношения с трудностями человека. В связи с этим научное знание необходимо многократно соотнести с эмпирическим опытом.

Гуманитарные науки, в частности психология и педагогика, в основе своей имеют установка на то, что каждый человек является ценностью сам по себе, он уникален и неповторим. И эта уникальность и ценность не могут быть постигнуты в рамках научных закономерностей. К ним можно прийти лишь опытным путем.

Какие бы новые методы исследования не внедрялись в практику педагогов, на первом месте всегда стоит понимание. На сегодняшний день это самый действенный способ постижения педагогической действительности.

Понимание – это уникальная форма освоения реальности, которая являет собой постижение и восстановление смыслового содержания явлений исторической, социальной, культурной и природной действительности.

Если говорить о понимании как о методе исследования в педагогике, то в его основе лежит постижение исследователем образовательных феноменов во всей их целостности. По этому признаку понимание значительно превосходит другие естественнонаучные приемы исследования окружающей действительности, такие как классификация, измерения, дедукция и индукция. Также понимание подразумевает явное отношение к изучаемому предмету или явлению.

Понимание не равно интерпретации. Между этими двумя понятиями существует значительная разница. Интерпретация – это более сухое и отстраненное объяснение фактов или явлений, тгда как понимание всегда затрагивает эмоциональную сферу участников пелагогического взаимодействия, их отношение к людям и миру.

В понимании больше субъективизма. Если говорить про педагогические прецеденты, по пытаясь понять, исследователь основывается на имеющемся опыте, известных ему доктринах и концепциях. Это позволяет исследователю приблизиться к постижению педагогической действительности во всей ее целостности, рассмотреть интересующую часть с позиции мыслей, чувств, интуиции, в общем, всего того, что не поддается анализу с применением точных научных методов.

Оценка полученных результатов, будь они положительными или отрицательными, позволяет прийти к выводам. Осмысление выводов проводится в системе уже известных теоретических раскладов, что позволяет прийти к обобщениям и уточнениям смыслов.

Только после интерпретации результатов и формулировки выводов есть смысл переходить к обсуждениям и литературному оформлению работы.

Анализ крови на антитела IgM и IgG к коронавирусу (SARS-CoV-2) методом ИХГА

Интерпретация результатов исследования врачом

Предоставим расшифровку результатов исследований, выполненных в LIST LAB, определим специализацию врача, которому необходимо обратиться для постановки диагноза и назначения лечения.

Наши специалисты: 

*Услуга не предполагает постановку диагноза, назначение лекарственных препаратов, корректировку уже назначенного лечения.
**Не распостраняется на акционные предложения 

принцип действия и интерпретация результатов

Анализы на COVID-19 делятся на две группы:

1. Выявление самого вируса

Тестирование методом полимеразной цепной реакции (ПЦР) – это метод, который позволяет выявить присутствие вируса в организме. Для исследования берется мазок из носа и ротоглотки. В случае выявления положительного результата, анализ отправляется на подтверждение в Роспотребнадзор, пациент обязан самоизолироваться до получения результатов. Согласно требованиям Роспотребнадзора, если у пациента выявлен коронавирус, для выписки и подтверждения выздоровления необходимо два отрицательных результата. Пациенты с подтвержденным положительным анализом обязаны сообщить об этом в поликлинику по месту жительства. В случае выявления симптомов будет выдан больничный лист по заболеванию, назначено лечение инфекции – амбулаторное либо стационарное. В случае отсутствия симптомов при положительном результате ПЦР пациент находится на больничном листе «по карантину» до получения двух отрицательных результатов ПЦР.

2. Определение иммунитета к вирусу

ИФА (ИХЛА) (иммуноферментный и иммунохемилюминесцентный анализ) – это лабораторное исследование по крови из вены, с помощью которого выявляют иммуноглобулины.

Иммуноглобулины (Ig) или антитела – это особый вид белков, которые вырабатываются под влиянием антигенов (микробные белки, например) и обладают способностью специфически связываться с ними.

• IgG играет основную роль в формировании длительного гуморального иммунитета после перенесенных инфекционных заболеваний. Наличие IgG к COVID-19 говорит о том, что человек уже переболел, и у него выработался иммунитет к вирусу.
• IgM говорят об активном иммунном ответе, то есть о том, что человек сейчас болеет коронавирусом. ⁣⁣⠀
• IgA синтезируются, в основном, лимфоцитами слизистых оболочек в ответ на местное воздействие вируса. При высоком титре этих антител человек борется с вирусом без общих проявлений (высокая температура, слабость, потливость).

Интерпретация результатов

Результаты исследований не могут служить единственным основанием для постановки диагноза. Наличие специфических IgG к SARS-CoV-2 в отсутствие признаков заболевания и при отрицательных результатах исследования вирусной РНК (методом ПЦР) в биоматериале из верхних дыхательных путей может быть свидетельством того, что пациент контактировал с вирусом SARS-CoV-2, что привело к выработке антител класса IgG, и вероятность заражения такого пациента ниже, чем у пациентов, у которых антитела не определяются.

С другой стороны, прекращение выявления вируса в мазках с ротоглотки может свидетельствовать не об излечении пациента, а, наоборот, о переходе заболевания в активную фазу, когда вирус инактивируется вырабатывающимися антителами, а в организме запускаются воспалительные процессы, которые сами в свою очередь угрожают жизни и здоровью пациента.

Отсутствие каких-либо антител – не гарантия того, что человек еще не контактировал с вирусом, а при встрече с ним обязательно заразится. Кроме антител в организме имеются и другие механизмы клеточного и гуморального иммунитета, делающие человека невосприимчивым к коронавирусной инфекции.

Таким образом, интерпретация результатов исследования антител к вирусу SARS-CoV-2 осуществляется врачом в комплексе с клинической картиной, результатами других видов исследований (рентген легких и т.д.) и в контексте эпидемиологической ситуации.

Таблица 1. Виды тестов на COVID-19

Примечания

— экспресс-тесты (сейчас самые распространенные по выполнению). Результат в течение 15 минут, показывают сразу IgG и IgM. Очень низкая результативность. Много ошибочных результатов в сторону выявления антител при отсутствии заболевания и, наоборот, отсутствия реакции у пациентов с подтвержденным COVIDом. См. ниже пояснения по этим тестам от Минздрава РФ.

— немецкие тесты – высокая точность. Уникальный набор для тестирования антител класса А!!!

— российские тесты – высокая точность тест-систем Вектор-Бест, которые выявляют раздельно антитела класса М и G. Есть возможность выполнить тест количественно (оценить титр антител) для IgG. Цена титрования уточняется.

Письмо Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения от 20 мая 2020 г. N 01и-945/20 «О применении экспресс-тестов на выявление антител к COVID-19»

1. Результаты тестирования на антитела не должны использоваться в качестве единственного основания, подтверждающего наличие SARS-CoV-2 или для информирования о статусе инфекции. В случае, если результаты тестирования отрицательные, а клинические симптомы сохраняются, необходимо провести дополнительное повторное тестирование с использованием других методов. Отрицательный результат не исключает возможности заражения COVID-19.

2. Положительные результаты могут быть связаны как с текущим штаммом коронавируса, так и с другими ранее выявленными типами коронавируса, такими как HKUl, NL63, OC43, 229E.

3. Экспресс-тесты являются скрининговыми и не рекомендованы для лабораторной диагностики COVID-19. Как и во всех диагностических тестах, полученные результаты должны рассматриваться вместе с другой клинической информацией, доступной врачу.

Интерпретация ваших результатов: роль литературного обзора

Итак, у вас есть результаты. Тебе хорошо. Хотя есть над чем поработать, конец вашей диссертации не за горами. Осталось только одно… глава для обсуждения.

Многие люди не уверены, о чем идет речь и что в ней должно содержаться. Это особенно верно в отношении раздела «Интерпретация результатов», который составляет основу главы обсуждения.Люди часто просто обобщают свои результаты, потому что не знают, как их интерпретировать. Резюме, однако, не интерпретация.

[/ et_pb_text]

Интерпретация ваших результатов — это проверка того, подтверждает ли то, что вы нашли, результаты предыдущих исследований в вашем обзоре литературы. Ваши выводы могут также предложить новые идеи или информацию.

Для количественных исследований организуйте раздел «Интерпретация результатов» вокруг своих исследовательских вопросов или гипотез.Для качественных исследований организуйте этот раздел вокруг своих тем. По каждому вопросу или теме вернитесь к обзору литературы и ознакомьтесь с основными выводами предыдущих исследований. Свяжите свои выводы с выводами этих предыдущих исследований и укажите, где ваши выводы совпадают, а где нет. Предложите возможные объяснения того, почему ваши результаты подтвердили или опровергли результаты предыдущих исследований.

Если ваши открытия новы, упомяните и расширите их. Короче говоря, раздел «Интерпретация результатов» — это ваша возможность осмыслить свои выводы, сопоставив их с предыдущими выводами.

Но что, если результаты вашего количественного исследования не были значительными? Интерпретация несущественных результатов может быть сложной задачей. Однако ваша работа как академического исследователя — объяснять незначительные результаты, которые могут дать представление о вашем исследовании или явлении.

Методологические недостатки, например, могут частично объяснить несущественные результаты. Незначительные результаты также могут указывать на то, что вмешательство неэффективно или что переменная, конструкция или инструмент могут не подходить для изучения конкретного явления.

Очень важно интерпретировать ваши результаты. Вся ваша работа по настройке предложения и сбору данных привела к интерпретации ваших выводов. Кроме того, другие ключевые разделы вашего обсуждения вытекают из ваших интерпретаций, включая последствия, рекомендации для дальнейших исследований и выводы.

Наконец, это также помогает думать о вашей дискуссии не как о последнем препятствии, которое необходимо преодолеть, а как о возможности для вас осмыслить свои выводы и предложить читателям заключительное сообщение о значении вашего исследования.

[/ et_pb_text]

Во время этих занятий студенты могут ответить на вопросы об интерпретации результатов, ограничениях исследования, рекомендациях, теоретических и практических выводах и заключениях.

[/ et_pb_text] [/ et_pb_column] [/ et_pb_row] [/ et_pb_section]

Получите одобрение диссертации

Мы ежедневно работаем с аспирантами и знаем, что нужно сделать, чтобы ваше исследование было одобрено.

• Отзыв адресной комиссии
• Дорожная карта до завершения
• Разберитесь с вашими потребностями и сроками

Интерпретация результатов и рекомендации

Многие из целевых рекомендаций сводятся к запросу проблемы и планировщику разработчиков, чтобы быть более точными в отношении требований и ожиданий их вклады.Потому что планировщики чрезвычайно сложны, а время затрат на сборку, документация может быть неадекватной, чтобы определить, как следующая версия отличается от предыдущей или при каких условиях (например, настройки параметров, типы задач) планировщик можно честно сравнить. С текущая положительная тенденция в доступности планировщиков, разработчику надлежит включить такую ​​информацию в рассылку системы.

Самая радикальная рекомендация — сместить фокус исследования в сторону. от разработки лучший универсальный планировщик .Даже в соревнований, некоторые из планировщиков, определенных как вышестоящие, были предназначенные для конкретных классов задач, например, FF и IPP. В соревнования проделали большую работу, вызывая интерес и поощрение развития и доступности планировщиков, которые включают такое же представление.

Однако для продвижения исследования наиболее информативная сравнительная оценки — это те, которые предназначены для конкретной цели — для проверки некоторых гипотеза или прогноз о производительности Планировщик ¹⁰ .Экспериментальная гипотеза фокусируется анализ и часто естественным образом приводит к обоснованным проектным решениям о самом эксперименте. Например, Хоффманн и Небель, авторы системы Fast-Forward (FF) констатируют во введении к в их статье JAIR говорится, что разработка FF была мотивирована определенным набором тестовых доменов; поскольку система эвристическая, они разработали эвристику, чтобы соответствовать ожиданиям / потребностям этих областей [Хоффманн Небель 2001].Кроме того, в рамках своей оценки они сравнить с конкретной системой, в которой их собственная система общности и указать на различные преимущества или недостатки свои дизайнерские решения по конкретным задачам. Последующая работа или исследователи, сравнивающие свои собственные системы с FF, теперь имеют четко определенный отправная точка для любого сравнения.

Рекомендация 1: Эксперименты должны основываться на гипотезах. Перед экспериментом исследователи должны четко сформулировать свои ожидания в отношении того, как их новый планировщик или дополнения к существующему планировщику вносят свой вклад в современное состояние дел.Эти ожидания должны, в свою очередь, оправдать выбор проблем, других планировщиков и показателей, которые составляют основу сравнительной оценки.

Рекомендация 2: Так же, как ввод был стандартизирован с помощью PDDL, вывод должен быть стандартизирован, по крайней мере, в формате возвращаемого планы.

Рекомендация 3: Наборы эталонных задач должны быть оценены и тщательно проанализированы. Проблемы, которые можно легко решить, следует устранять. Исследователи должны изучить эталонные проблемы / области, чтобы классифицировать их по типам проблем и ключевым характеристикам. Разработчики должны вносить проблемы приложений и их реалистичные версии в развивающийся набор.

Что такое интерпретация данных? Определение, методы и примеры

Анализ и интерпретация данных заняли центральное место с приходом цифровой эры… и огромное количество данных может пугать.Фактически, исследование Digital Universe показало, что общий объем данных в 2012 году составил 2,8 триллиона гигабайт! Если судить только по этому количеству данных, становится ясно, что визитной карточкой любого успешного предприятия в современном глобальном мире будет способность анализировать сложные данные, получать действенные идеи и адаптироваться к новым потребностям рынка… и все это со скоростью мысли.

Информационные панели для бизнеса — это инструменты цифровой эры для больших данных. Способные отображать ключевые показатели эффективности (KPI) как для количественного, так и для качественного анализа данных, они идеально подходят для принятия быстрых рыночных решений на основе данных, которые подталкивают сегодняшних лидеров отрасли к устойчивому успеху.Благодаря искусству оптимизированной визуальной коммуникации информационные панели позволяют предприятиям принимать обоснованные решения в режиме реального времени и являются ключевыми инструментами интерпретации данных. Прежде всего, давайте найдем определение, чтобы понять, что скрывается за значением интерпретации данных.

Что такое интерпретация данных?

Интерпретация данных относится к реализации процессов, посредством которых данные анализируются с целью прийти к обоснованному выводу. Интерпретация данных придает смысл анализируемой информации и определяет ее значение и значение.

Важность интерпретации данных очевидна, и поэтому ее нужно делать правильно. Данные с большой вероятностью поступают из нескольких источников и имеют тенденцию попадать в процесс анализа со случайным упорядочением. Анализ данных имеет тенденцию быть чрезвычайно субъективным. То есть характер и цель интерпретации будут варьироваться от бизнеса к бизнесу, вероятно, в зависимости от типа анализируемых данных. Хотя существует несколько различных типов процессов, которые реализуются в зависимости от характера индивидуальных данных, две самые широкие и наиболее распространенные категории — это «количественный анализ» и «качественный анализ».

Тем не менее, прежде чем можно будет начать какое-либо серьезное исследование интерпретации данных, следует понять, что визуальное представление результатов данных не имеет значения, если не будет принято обоснованное решение относительно масштабов измерения. Прежде чем приступить к серьезному анализу данных, необходимо определить масштаб измерения для данных, поскольку это будет иметь долгосрочное влияние на рентабельность инвестиций при интерпретации данных. Различные шкалы включают:

• Номинальная шкала: нечисловых категорий, которые нельзя ранжировать или сравнивать количественно.Переменные являются исключительными и исчерпывающими.
• Порядковая шкала: исключительных категорий, которые являются исключительными и исчерпывающими, но с логическим порядком. Рейтинги качества и рейтинги согласия являются примерами порядковых шкал (т.е. хорошо, очень хорошо, удовлетворительно и т. Д., ИЛИ согласен, полностью согласен, не согласен и т. Д.).
• Интервал: шкала измерения, в которой данные сгруппированы по категориям с упорядоченными и равными расстояниями между категориями. Всегда есть произвольная нулевая точка.
• Соотношение : содержит характеристики всех трех.

Для более глубокого обзора шкал измерения прочтите нашу статью по вопросам анализа данных. После того, как шкала измерения выбрана, пора выбрать, какой из двух общих процессов интерпретации лучше всего соответствует вашим потребностям в данных. Давайте подробнее рассмотрим эти конкретные методы интерпретации данных и возможные проблемы интерпретации данных.

Как интерпретировать данные?

При интерпретации данных аналитик должен попытаться различить различия между корреляцией, причинно-следственной связью и совпадениями, а также многие другие предубеждения — но он также должен учитывать все факторы, которые могли привести к результату.Можно использовать различные методы интерпретации данных.

Интерпретация данных призвана помочь людям разобраться в числовых данных, которые были собраны, проанализированы и представлены. Наличие базового метода (или методов) интерпретации данных предоставит вашим аналитическим командам структуру и согласованную основу. Действительно, если несколько отделов используют разные подходы к интерпретации одних и тех же данных, разделяя одни и те же цели, это может привести к несовпадению целей. Несопоставимые методы приведут к дублированию усилий, непоследовательным решениям, потере энергии и неизбежно — времени и денег.В этой части мы рассмотрим два основных метода интерпретации данных: качественный и количественный анализ.

Качественная интерпретация данных

Качественный анализ данных можно резюмировать одним словом — категориальный. При качественном анализе данные описываются не с помощью числовых значений или шаблонов, а с использованием описательного контекста (т. Е. Текста). Как правило, повествовательные данные собираются с использованием самых разных методов личного общения. Эти методы включают:

• Наблюдения: детализируют поведенческие модели, возникающие в группе наблюдения.Эти закономерности могут быть количеством времени, потраченного на деятельность, типом деятельности и используемым методом общения.
• Документы: Подобно тому, как можно наблюдать модели поведения, различные типы ресурсов документации могут быть закодированы и разделены в зависимости от типа материала, который они содержат.
• Интервью: один из лучших методов сбора повествовательных данных. Ответы на запросы можно сгруппировать по теме, теме или категории. Подход интервью позволяет сфокусировать сегментацию данных.

Ключевое различие между качественным и количественным анализом отчетливо заметно на этапе интерпретации. Качественные данные, широко открытые для интерпретации, должны быть «закодированы», чтобы облегчить группировку и маркировку данных по идентифицируемым темам. Поскольку методы личного сбора данных часто могут приводить к спорам, касающимся надлежащего анализа, качественный анализ данных часто резюмируется с помощью трех основных принципов: замечать вещи, собирать вещи, думать о вещах.

Интерпретация количественных данных

Если бы количественную интерпретацию данных можно было выразить одним словом (а это действительно невозможно), то это слово было бы «числовым». Когда дело доходит до анализа данных, нет определенности, но вы можете быть уверены, что если в исследовании, в котором вы участвуете, нет цифр, это не количественное исследование. Под количественным анализом понимается набор процессов, с помощью которых анализируются числовые данные. Чаще всего он включает использование статистического моделирования, такого как стандартное отклонение, среднее и медианное значение.Давайте быстро рассмотрим наиболее распространенные статистические термины:

• Среднее значение: среднее значение представляет собой среднее значение для набора ответов. При работе с набором данных (или несколькими наборами данных) среднее значение будет представлять центральное значение определенного набора чисел. Это сумма значений, деленная на количество значений в наборе данных. Другие термины, которые можно использовать для описания концепции, — это среднее арифметическое, среднее и математическое ожидание.
• Стандартное отклонение: это еще один статистический термин, часто встречающийся в количественном анализе.Стандартное отклонение показывает распределение ответов вокруг среднего. Он описывает степень последовательности ответов; вместе со средним значением он дает представление о наборах данных.
• Распределение частот: это измерение, измеряющее скорость появления ответа в наборе данных. При использовании опроса, например, частотное распределение может определять, сколько раз появляется конкретный ответ по порядковой шкале (т. Е. Согласен, полностью согласен, не согласен и т. Д.). Распределение частот чрезвычайно важно для определения степени согласия между точками данных.

Обычно количественные данные измеряются путем визуального представления тестов корреляции между двумя или более значимыми переменными. Различные процессы можно использовать вместе или по отдельности, и можно проводить сравнения, чтобы в конечном итоге прийти к заключению. Другие процессы сигнатурной интерпретации количественных данных включают:

• Регрессионный анализ
• Когортный анализ
• Прогностический и предписывающий анализ

Теперь, когда мы увидели, как интерпретировать данные, давайте продолжим и зададим себе несколько вопросов: каковы преимущества интерпретации данных? Почему все отрасли занимаются исследованием и анализом данных? Это основные вопросы, но зачастую им не уделяется должного внимания.

Почему важна интерпретация данных

Целью сбора и интерпретации является получение полезной и полезной информации и принятие наиболее обоснованных возможных решений. От предприятий до молодоженов, исследующих свой первый дом, сбор и интерпретация данных обеспечивает безграничные преимущества для широкого круга учреждений и отдельных лиц.

Анализ и интерпретация данных, независимо от метода и качественного / количественного статуса, может включать следующие характеристики:

• Обозначение и объяснение данных
• Сравнение и сопоставление данных
• Идентификация выбросов в данных
• Предсказания на будущее

Анализ и интерпретация данных, в конце концов, помогает улучшить процессы и выявлять проблемы.Трудно развиваться и вносить надежные улучшения без, по крайней мере, минимального сбора и интерпретации данных. Какое ключевое слово? Надежный. Расплывчатые идеи относительно повышения производительности существуют во всех учреждениях и отраслях. Тем не менее, без надлежащего исследования и анализа идея, скорее всего, навсегда останется в застойном состоянии (то есть при минимальном росте). Итак … каковы некоторые из бизнес-преимуществ анализа и интерпретации данных эпохи цифровых технологий? Давайте взглянем!

1) Принятие осознанного решения: Решение настолько хорошо, насколько хороши знания, которые его сформировали.Принятие решений на основе обоснованных данных может выделить лидеров отрасли среди остальных участников рынка. Исследования показали, что компании, входящие в верхнюю треть своих отраслей, в среднем на 5% производительнее и на 6% прибыльнее при внедрении процессов принятия решений на основе информации. Наиболее решительные действия возникнут только после того, как будет выявлена ​​проблема или определена цель. Анализ данных должен включать идентификацию, разработку диссертации и сбор данных с последующей передачей данных.

Если учебные заведения будут следовать только этому простому порядку, с которым мы все должны быть знакомы на научных ярмарках в начальной школе, то они смогут решать проблемы по мере их возникновения в реальном времени. Информированное принятие решений имеет тенденцию быть цикличным. Это означает, что на самом деле нет конца, и, в конце концов, в процессе возникают новые вопросы и условия, которые требуют дальнейшего изучения. Мониторинг результатов данных неизбежно вернет процесс к началу с новыми данными и взглядами.

2) Прогнозирование потребностей с выявлением тенденций: анализ данных дает знания, а знания — сила. Понимание, полученное в результате анализа рыночных и потребительских данных, может определять тенденции для аналогов в аналогичных сегментах рынка. Прекрасным примером того, как анализ данных может повлиять на прогнозирование тенденций, может служить приложение для идентификации музыки Shazam. Приложение позволяет пользователям загружать аудиоклип на песню, которая им нравится, но их невозможно идентифицировать.Пользователи делают 15 миллионов идентификаций песен в день. Обладая этими данными, Shazam сыграл важную роль в предсказании будущих популярных артистов.

Когда отраслевые тенденции определены, они могут служить более важным отраслевым целям. Например, выводы мониторинга Shazam помогают не только Shazam понять, как удовлетворить потребности потребителей, но и позволяют руководителям музыкальных компаний и звукозаписывающим компаниям лучше понять современную сцену поп-культуры. Процессы сбора и интерпретации данных могут позволить прогнозировать климат в масштабах всей отрасли и привести к увеличению потоков доходов на рынке.По этой причине все учреждения должны следовать базовому циклу сбора, интерпретации, принятия решений и мониторинга данных.

3) Экономическая эффективность: Надлежащее внедрение процессов анализа данных может обеспечить предприятиям значительные преимущества в затратах в их отраслях. Недавнее исследование данных, проведенное Deloitte, наглядно демонстрирует это: рентабельность инвестиций в анализ данных определяется эффективным сокращением затрат. Часто это преимущество упускается из виду, потому что зарабатывание денег обычно считается «более привлекательным», чем экономия денег.Тем не менее, надежный анализ данных может предупредить руководство о возможностях снижения затрат без каких-либо значительных усилий со стороны человеческого капитала.

Отличным примером потенциала экономической эффективности за счет анализа данных является корпорация Intel. До 2012 года Intel проведет более 19 000 производственных функциональных тестов своих чипов, прежде чем они будут признаны приемлемыми для выпуска. Чтобы сократить расходы и сократить время тестирования, корпорация Intel внедрила прогнозный анализ данных. Используя исторические и текущие данные, Intel теперь избегает тестирования каждого чипа 19 000 раз, сосредотачиваясь на конкретных и индивидуальных тестах чипа.После его внедрения в 2012 году Intel сэкономила более 3 миллионов долларов на производственных затратах. Снижение затрат может быть не таким «привлекательным», как прибыль от данных, но, как доказывает Intel, это преимущество анализа данных, которым нельзя пренебрегать.

4) Четкое предвидение: компаний, которые собирают и анализируют свои данные, лучше узнают о себе, своих процессах и производительности. Они могут выявлять проблемы с производительностью, когда они возникают, и принимать меры для их решения. Интерпретация данных посредством визуального представления позволяет им быстрее обрабатывать свои выводы и принимать более обоснованные решения о будущем компании.

Проблемы интерпретации данных

Часто повторяемая мантра тех, кто опасается развития данных в цифровую эпоху, звучит так: «большие данные — это большие проблемы». Хотя это утверждение не является точным, можно с уверенностью сказать, что определенные проблемы интерпретации данных или «подводные камни» существуют и могут возникнуть при анализе данных, особенно со скоростью мысли. Давайте определим три наиболее распространенных риска неправильной интерпретации данных и пролим свет на то, как их можно избежать:

1) Корреляция, ошибочно принятая за причинную связь: наша первая неверная интерпретация данных относится к тенденции аналитиков данных смешивать причину явления с корреляцией.Предполагается, что, поскольку два действия произошли вместе, одно вызвало другое. Это неточно, поскольку действия могут происходить вместе, при отсутствии причинно-следственной связи.

• Пример цифровой эпохи: если предположить, что рост доходов является результатом увеличения числа подписчиков в социальных сетях… между ними может быть определенная корреляция, особенно с учетом сегодняшнего опыта многоканальных покупок. Но это не означает, что увеличение числа подписчиков является прямой причиной увеличения доходов.Может быть как общая причина, так и косвенная причинность.
• Средство устранения: попытайтесь устранить переменную, которая, по вашему мнению, является причиной явления.

2) Предвзятость подтверждения: наша вторая проблема интерпретации данных возникает, когда у вас есть теория или гипотеза, но вы намерены только обнаружить шаблоны данных, которые обеспечивают поддержку, и отвергать те, которые этого не делают.

• Пример цифровой эпохи: ваш начальник просит вас проанализировать успех недавней мультиплатформенной маркетинговой кампании в социальных сетях.Анализируя потенциальные переменные данных из кампании (которая, по вашему мнению, показала хорошие результаты), вы видите, что доля публикаций публикаций в Facebook была высокой, а доля публикаций твитов в Twitter — нет. Использование только сообщений Facebook для доказательства вашей гипотезы об успешности кампании будет прекрасным проявлением предвзятости подтверждения.
• Средство правовой защиты: , поскольку эта ловушка часто основана на субъективных желаниях, одним из средств правовой защиты может быть анализ данных с группой объективных людей.Если это невозможно, другое решение — противостоять побуждению сделать вывод до того, как исследование данных будет завершено. Не забывайте всегда опровергать гипотезу, а не доказывать ее.

3) Неактуальные данные: третья и последняя ловушка неверной интерпретации данных особенно важна в эпоху цифровых технологий. Поскольку большие данные больше не хранятся централизованно и продолжают анализироваться со скоростью мысли, аналитики неизбежно сосредоточатся на данных, которые не имеют отношения к проблеме, которую они пытаются исправить.

• Пример цифровой эпохи: Пытаясь измерить успех кампании по привлечению потенциальных клиентов по электронной почте, вы замечаете, что количество просмотров домашней страницы, непосредственно связанное с кампанией, увеличилось, а количество ежемесячных подписчиков на новостную рассылку — нет. Основываясь на количестве просмотров домашней страницы, вы решаете, что кампания была успешной, хотя на самом деле она не привела к нулю потенциальных клиентов.
• Средство правовой защиты: заблаговременно и четко сформулируйте любые переменные анализа данных и ключевые показатели эффективности до начала анализа данных.Если показатель, который вы используете для измерения успеха кампании по привлечению потенциальных клиентов, — это подписчики на рассылку новостей, нет необходимости проверять количество посещений домашней страницы. Обязательно сосредоточьтесь на переменной данных, которая отвечает на ваш вопрос или решает вашу проблему, а не на нерелевантных данных.

Интерпретация данных: использование информационных панелей для преодоления разрыва

Как мы видели, количественные и качественные методы представляют собой разные типы анализа данных. Оба предлагают разную степень окупаемости инвестиций (ROI) в отношении исследования данных, тестирования и принятия решений.Из-за их различий важно понимать, как можно реализовать информационные панели, чтобы восполнить пробел в количественной и качественной информации. Как решения для панели управления цифровыми данными играют ключевую роль в устранении разногласий по данным? Вот несколько способов:

1) Соединение и смешивание данных. При нынешних темпах инноваций больше нецелесообразно (и желательно) хранить большие объемы данных в центре. По мере того, как предприятия продолжают глобализоваться, а границы продолжают растворяться, для предприятий будет становиться все более важным обладать способностью проводить разнообразный анализ данных без ограничений местоположения.Панели мониторинга данных децентрализовали данные без ущерба для необходимой скорости мышления, сочетая как количественные, так и качественные данные. Независимо от того, хотите ли вы измерить тенденции клиентов или эффективность организации, теперь у вас есть возможность делать и то, и другое без необходимости делать выбор по отдельности.

2) Мобильные данные. С понятием «соединенные и смешанные данные» связаны мобильные данные. В современном цифровом мире сотрудники проводят меньше времени за своими рабочими столами и одновременно увеличивают объем производства.Это стало возможным благодаря тому, что мобильные решения для аналитических инструментов больше не являются автономными. Сегодня мобильные аналитические приложения легко интегрируются с повседневными бизнес-инструментами. В свою очередь, как количественные, так и качественные данные теперь доступны по запросу, где они нужны, когда они нужны и по мере необходимости.

3) Визуализация. Информационные панели объединяют пробелы в данных между качественными и количественными методами интерпретации данных с помощью науки визуализации.Решения для информационных панелей поставляются «из коробки», хорошо оснащенные для создания простых для понимания демонстраций данных. Современные онлайн-инструменты визуализации данных предоставляют различные цвета и шаблоны фильтров, способствуют взаимодействию с пользователем и спроектированы так, чтобы помочь повысить предсказуемость будущих тенденций. Все эти визуальные характеристики упрощают переход между методами данных — вам нужно только найти правильные типы визуализации данных, чтобы рассказать историю данных наилучшим образом.

Чтобы дать вам представление о том, как информационная панель исследования рынка удовлетворяет потребность в соединении количественного и качественного анализа и помогает понять, как интерпретировать данные в исследовании благодаря визуализации, взгляните на следующую.Он объединяет качественные и количественные данные, проанализированные со знанием дела, и визуализирует их значимым образом, понятным каждому, что дает возможность любому зрителю интерпретировать их:

** нажмите для увеличения **

Сводный список методов интерпретации данных и советы

Анализ и интерпретация данных имеют решающее значение для выработки обоснованных выводов и принятия более обоснованных решений. Как мы видели на протяжении всей этой статьи, интерпретация данных — это искусство и наука. Ниже приводится краткий список того, как интерпретировать данные, и некоторые советы:

• Соберите свои данные и сделайте их максимально чистыми.
• Выберите тип анализа: качественный или количественный и примените методы соответственно к каждому.
• Качественный анализ: наблюдайте, документируйте и собеседуйте уведомления, собирайте и думайте о вещах.
• Количественный анализ: вы проводите исследование с большим количеством числовых данных, которые необходимо проанализировать с помощью различных статистических методов — например, среднего значения, стандартного отклонения или частотного распределения.
• Сделайте шаг назад: подумайте о своих данных с разных точек зрения и о том, что они значат для различных участников или участников проекта.
• Подумайте о своем собственном мышлении и рассуждениях и помните о многих подводных камнях, которые несет анализ и интерпретация данных.Корреляция против причинно-следственной связи, субъективная предвзятость, ложная информация и неточные данные и т. Д.

В заключение…

Важность интерпретации данных неоспорима. Информационные панели не только устраняют информационный разрыв между традиционными методами и технологиями интерпретации данных, но и могут помочь исправить и предотвратить основные ошибки интерпретации. В качестве решения эпохи цифровых технологий они сочетают в себе лучшее из прошлого и настоящего, позволяя принимать обоснованные решения с максимальной рентабельностью инвестиций в интерпретацию данных.

Чтобы начать визуализировать свою аналитическую информацию значимым и действенным способом, протестируйте наше программное обеспечение для онлайн-отчетов бесплатно с помощью нашей 14-дневной пробной версии!

результатов интерпретации | Биология для майоров I

Результаты обучения

• Анализируйте простые данные и отображайте результаты

Сбор данных

После завершения эксперимента собранные данные тщательно интерпретируются. Это включает в себя измерение зависимой переменной.Помните, что в случае нашего эксперимента с ВПЧ зависимой переменной является частота инфицирования ВПЧ.

Практический вопрос

Исследователи обнаружили, что из 1200 женщин в контрольной группе девять были инфицированы ВПЧ в конце исследования. Из 1200 женщин в экспериментальной группе ноль были инфицированы ВПЧ. Подтверждает ли этот результат первоначальную гипотезу о том, что вакцина против ВПЧ уменьшит инфицирование ВПЧ?

Результаты показывают, что меньше людей, получивших вакцину, были инфицированы ВПЧ, по сравнению с количеством инфицированных людей, которые не получили вакцину.Это подтверждает гипотезу о том, что новая вакцина защищает от ВПЧ.

Значение

Хотя исследование HPV предполагает, что вакцина защищает от заражения HPV, является ли это открытие значительным? В науке, как и в жизни, все может происходить по разным причинам. Убедительное исследование исключит «удачу» (случайный шанс) как объяснение результатов. Считается, что сильные результаты имеют большое значение: очень маловероятно, что это произойдет случайно или случайными событиями.

Важность результата часто зависит от размера исследования; чем больше число участников, тем более убедительными будут результаты.Например, представьте, что в исследовании приняли участие только 10 женщин. В контрольной группе заразились 2 из 5 женщин. В опытной группе 0 из 5 были инфицированы. Сначала вы можете подумать, что это доказывает эффективность вакцины, но это НЕ убедительный или значимый результат. Почему нет? Случайные события могут легко объяснить разницу между группами. Например, возможно, ни одна из пяти женщин экспериментальной группы не была сексуально активной в течение периода исследования. Таким образом, у них не было шансов заразиться ВПЧ.Может показаться, что вакцина работает, но скептически настроенный читатель может объяснить результаты, предложив множество других сценариев.

Однако представьте себе, если бы такое же исследование было проведено с 10 000 женщин, и уровень инфицирования составил бы 2 000 из 5 000 в контрольной группе и ноль из 5 000 в экспериментальной группе. Случайные события будут распределены среди очень большой группы людей в этом исследовании; в среднем две большие группы должны иметь схожее сексуальное поведение и другие факторы, влияющие на уровень инфицирования.Если в конце исследования будет большая разница, очень маловероятно, что результат и получились случайно.

Статистический анализ подтвердил значимость результата вакцины против ВПЧ.

Практический вопрос

Исследователи сообщили о значительных результатах эксперимента с вакциной против ВПЧ. Если бы результаты НЕ были значительными, что бы это значило?

Если бы результаты этого эксперимента не были значимыми, это означало бы, что количество женщин, не заразившихся ВПЧ после вакцинации, было таким же, как если бы они были получены случайно.

После того, как результаты интерпретированы и сделаны выводы, исследователи часто возвращаются к своей работе и начинают задавать дополнительные вопросы. Таким образом, научное исследование является мощным инструментом исследования.

Практический вопрос

Какой следующий хороший вопрос исследователи вакцины против ВПЧ захотят проверить? ( Правильно несколько ответов. )

1. В каком возрасте эта вакцина наиболее эффективна (в какой возрастной группе следует вакцинировать)?
2. Защищает ли вакцина против ВПЧ как мужчин, так и женщин?
3. Защищает ли защита от ВПЧ от рака?
4. Следует ли принуждать девочек к вакцинации против воли родителей?

Вопросы a, b, anc c — лучшие вопросы.Эти вопросы в настоящее время изучаются.

Хотя вопрос d важен и вызвал большой политический резонанс, это не научный вопрос. Ученые могут предсказать, что произойдет, если девочки будут вакцинированы или нет, но не могут решить, что важнее: риск заболевания или родительский авторитет.

Графические данные

Посмотрите этот десятиминутный видеоролик о простом построении графиков:

Вы можете просмотреть стенограмму «Руководства для начинающих по построению графиков» здесь (ссылка откроется в новом окне).

Внесите свой вклад!

У вас была идея улучшить этот контент? Нам очень понравится ваш вклад.

Улучшить эту страницуПодробнее

Что такое интерпретация данных? + [Типы, методы и инструменты]

Интерпретация и анализ данных быстро становятся все более ценными с развитием цифровой связи, которая отвечает за ежедневный обмен большого количества данных. Согласно отчету WEF «A Day in Data» , накопленный объем цифровых данных достигнет 44 ЗБ (зеттабайт) в 2020 году.

Исходя из этого отчета, ясно, что для успеха любого бизнеса в современном цифровом мире учредители должны знать или нанимать людей, которые знают, как анализировать сложные данные, получать действенные идеи и адаптироваться к новым рыночным тенденциям. Кроме того, все это нужно делать за миллисекунды.

Итак, что такое интерпретация и анализ данных, и как вы можете использовать эти знания, чтобы помочь своему бизнесу или исследованиям? Обо всем этом и многом другом мы расскажем в этой статье.

Интерпретация данных — это процесс проверки данных с помощью некоторых предопределенных процессов, которые помогут придать данным определенный смысл и прийти к соответствующему выводу.Он включает в себя получение результатов анализа данных, выводы об изученных отношениях и их использование для заключения.

Следовательно, прежде чем можно будет говорить об интерпретации данных, их необходимо сначала проанализировать. Что же тогда такое анализ данных?

Анализ данных — это процесс упорядочивания, категоризации, обработки и обобщения данных для получения ответов на вопросы исследования. Обычно это первый шаг к интерпретации данных.

Очевидно, что интерпретация данных очень важна и, как таковая, должна выполняться должным образом.Поэтому исследователи определили некоторые методы интерпретации данных, чтобы помочь этому процессу.

Методы интерпретации данных — это то, как аналитики помогают людям разобраться в числовых данных, которые были собраны, проанализированы и представлены. Данные, собранные в необработанной форме, могут быть трудными для понимания непрофессионала, поэтому аналитикам необходимо разбивать собранную информацию, чтобы другие могли ее понять.

Например, когда учредители обращаются к потенциальным инвесторам, они должны интерпретировать данные (например, размер рынка, темпы роста и т. Д.) Для лучшего понимания. Есть 2 основных метода, которыми это можно сделать, а именно: количественные методы и качественные методы.

Метод интерпретации качественных данных используется для анализа качественных данных, которые также известны как категориальные данные. В этом методе для описания данных используются тексты, а не числа или шаблоны.

Качественные данные обычно собираются с использованием широкого спектра методов личного общения, которые может быть трудно анализировать по сравнению с методом количественного исследования.

В отличие от количественных данных, которые можно анализировать непосредственно после того, как они были собраны и отсортированы, качественные данные необходимо сначала закодировать в числа, прежде чем их можно будет анализировать. Это связано с тем, что тексты обычно громоздки, занимают больше времени и приводят к большому количеству ошибок при анализе в исходном состоянии.Кодирование, выполненное аналитиком, также должно быть задокументировано, чтобы его могли повторно использовать другие, а также проанализировать.

Есть 2 основных типа качественных данных, а именно; именные и порядковые данные. Эти 2 типа данных интерпретируются одним и тем же методом, но интерпретация порядковых данных намного проще, чем интерпретация номинальных данных.

В большинстве случаев порядковые данные обычно помечаются числами в процессе сбора данных, и кодирование может не требоваться. Это отличается от номинальных данных, которые все еще необходимо кодировать для правильной интерпретации.

Метод интерпретации количественных данных используется для анализа количественных данных, которые также известны как числовые данные. Этот тип данных содержит числа и поэтому анализируется с использованием чисел, а не текста.

Количественные данные бывают двух основных типов, а именно; дискретные и непрерывные данные. Непрерывные данные далее делятся на данные интервалов и данные отношения, причем все типы данных являются числовыми.

Благодаря естественному существованию числа, аналитикам не нужно применять метод кодирования количественных данных перед их анализом. Процесс анализа количественных данных включает методы статистического моделирования, такие как стандартное отклонение, среднее и медианное значение.

Некоторые из статистических методов, используемых при анализе количественных данных, выделены ниже:

Среднее значение — это среднее числовое значение для набора данных, которое вычисляется путем деления суммы значений на количество значений в наборе данных.Он используется для получения оценки большой совокупности из набора данных, полученного из выборки совокупности.

Например, онлайн-доски объявлений о вакансиях в США используют данные, собранные от группы зарегистрированных пользователей, для оценки заработной платы, выплачиваемой людям определенной профессии. Оценка обычно производится с использованием средней заработной платы, представленной на их платформе для каждой профессии.

Этот метод используется для измерения того, насколько хорошо ответы совпадают со средним значением или отклоняются от него. Он описывает степень последовательности ответов; вместе со средним значением он дает представление о наборах данных.

В приведенном выше примере доски объявлений о вакансиях, если средняя зарплата писателей в США составляет 20 000 долларов в год, а стандартное отклонение составляет 5,0, мы можем легко сделать вывод, что зарплаты профессионалов далеко друг от друга. Это породит другие вопросы, например, почему зарплаты так сильно отличаются друг от друга.

Задавая этот вопрос, мы можем заключить, что в выборку входят люди с несколькими годами опыта, что означает более низкую зарплату, и людей с многолетним опытом, что означает более высокую зарплату.Однако в него не входят люди со средним опытом.

Этот метод используется для оценки демографии респондентов или количества раз, когда тот или иной ответ появляется в исследовании. Он очень заинтересован в определении степени пересечения между точками данных.

Некоторые другие процессы интерпретации количественных данных включают:

• Регрессионный анализ
• Когортный анализ
• Прогностический и предписывающий анализ

• Определите требуемый тип данных

Исследователям необходимо определить тип данных, необходимых для конкретного исследования.Это номинальные, порядковые, интервальные или относительные данные?

Ключом к сбору необходимых данных для проведения исследования является правильное понимание вопроса исследования. Если исследователь может понять вопрос исследования, он может определить, какие данные необходимы для проведения исследования.

Например, при сборе отзывов клиентов лучше всего использовать порядковый тип данных. Порядковые данные можно использовать для получения доступа к впечатлениям покупателя о бренде, а также их легко интерпретировать.

Существуют различные предубеждения, с которыми исследователь может столкнуться при сборе данных для анализа. Хотя предубеждения иногда исходят от исследователя, большинство предубеждений, встречающихся в процессе сбора данных, вызвано респондентом.

Есть 2 основных предубеждения, которые могут быть вызваны Президентом, а именно: систематическая ошибка ответа и ошибка отсутствия ответа. Возможно, исследователи не смогут устранить эти предубеждения, но есть способы их избежать и свести к минимуму.

Ошибки в ответах — это ошибки, которые вызваны тем, что респонденты намеренно дают неправильные ответы на ответы, в то время как систематическая ошибка отсутствия ответов возникает, когда респонденты вообще не отвечают на вопросы. Предубеждения могут повлиять на процесс интерпретации данных.

Хотя открытые опросы могут дать подробную информацию о вопросах и позволить респондентам полностью выразить свое мнение, это не лучший вид опроса для интерпретации данных. Перед анализом данных требуется много кода.

Закрытые опросы, с другой стороны, ограничивают ответы респондентов некоторыми предопределенными вариантами, одновременно удаляя нерелевантные данные. Таким образом, исследователи могут легко анализировать и интерпретировать данные.

Однако закрытые опросы могут быть неприменимы в некоторых случаях, например, при сборе личной информации респондента, такой как имя, данные кредитной карты, номер телефона и т. Д.

Одна из лучших практик интерпретации данных — это визуализация набора данных.Визуализация облегчает непрофессионалу понимание данных, а также побуждает людей просматривать данные, поскольку обеспечивает визуально привлекательную сводку данных.

Существуют различные методы визуализации данных, некоторые из которых описаны ниже.

Гистограммы — это графики, которые интерпретируют взаимосвязь между 2 или более переменными с помощью прямоугольных столбцов. Эти прямоугольные полосы можно рисовать вертикально или горизонтально, но в основном они рисуются вертикально.

График содержит горизонтальную ось (x) и вертикальную ось (y), первая из которых представляет независимую переменную, а вторая — зависимую переменную. Гистограммы можно сгруппировать по разным типам, в зависимости от того, как прямоугольные столбцы расположены на графике.

Некоторые типы гистограмм выделены ниже:

Сгруппированная гистограмма используется для отображения дополнительной информации о переменных, которые являются подгруппами одной группы, при этом каждая полоса подгруппы расположена рядом, как на гистограмме.Например, давайте рассмотрим подгруппы среднего CGPA студентов факультета математики и статистики учебного заведения.

Гистограмма с накоплением — это сгруппированная гистограмма, прямоугольные полосы которой расположены друг над другом, а не рядом. Представляя выделенный выше пример CGPA с помощью гистограммы с накоплением, мы получаем график ниже.

На этом графике прямоугольные столбцы, представляющие факультет математики и статистики, наложены друг на друга, причем каждая группа представляет студентов первого, второго и третьего курсов.

Сегментированные гистограммы представляют собой составные гистограммы, где каждая прямоугольная полоса показывает 100% зависимой переменной. Это в основном используется, когда есть пересечение между категориями переменных.

Сегментированная гистограмма показывает процент среднего CGPA, накопленного отделом математики и статистики учреждения.

• Помогает резюмировать большие данные
• Оценки ключевых значений c.можно сделать с первого взгляда
• Легко понять

• Может потребоваться дополнительное объяснение.
• Легко манипулировать.
• Он неправильно описывает набор данных.

Круговая диаграмма — это круговая диаграмма, используемая для представления процента появления переменной с использованием секторов. Размер каждого сектора зависит от частоты или процента соответствующих переменных.

Существуют разные варианты круговых диаграмм, но в рамках данной статьи мы ограничимся только 3. Для лучшей иллюстрации этих типов рассмотрим следующие примеры.

Пример круговой диаграммы : Всего в классе 50 студентов, из них 10 студентов любят футбол, 25 студентов любят снукер и 15 студентов любят бадминтон.

Простая круговая диаграмма — это самый простой тип круговой диаграммы, который используется для отображения общего представления гистограммы.

Пончиковый пирог — это вариант круговой диаграммы с пустым центром, позволяющим включить дополнительную информацию о данных в целом.

Трехмерная круговая диаграмма используется для придания диаграмме трехмерного вида и часто используется в эстетических целях. Обычно этого трудно достичь из-за искажения перспективы из-за третьего измерения.

• Это визуально привлекательно.
• Лучше всего для сравнения небольших выборок данных.

• Можно сравнивать только небольшие размеры выборки.
• Бесполезно при отслеживании тенденций с течением времени.

Таблицы используются для представления статистических данных путем их размещения в строках и столбцах. Они являются одним из наиболее распространенных методов статистической визуализации и бывают двух основных типов, а именно; простые и сложные таблицы.

Простые таблицы суммируют информацию по одной характеристике и могут также называться одномерной таблицей. Пример простой таблицы, показывающей количество занятых в сообществе с учетом их возрастной группы.

Как следует из названия, сложные таблицы суммируют сложную информацию и представляют ее в двух или более пересекающихся категориях. Пример сложной таблицы — это таблица, показывающая количество занятых в населении с учетом их возрастной группы и пола, как показано в таблице ниже.

• Может содержать большие наборы данных
• Полезно для сравнения двух или более похожих вещей

• Они не дают подробной информации.
• Может занять много времени.

Линейные графики или диаграммы — это тип графика, который отображает информацию в виде серии точек, обычно соединенных прямой линией.Некоторые типы линейных графиков выделены ниже.

Простые линейные графики показывают тенденцию изменения данных во времени, а также могут использоваться для сравнения категорий. Предположим, мы получили данные о продажах фирмы за каждый квартал и должны визуализировать их с помощью линейного графика для оценки продаж на следующий год.

Они похожи на линейные графики, но имеют видимые маркеры, иллюстрирующие точки данных.

Составные линейные графики — это линейные графики, на которых точки не перекрываются, и поэтому графики располагаются друг над другом.Предположим, мы получили квартальные данные о продажах для каждого продукта, проданного компанией, и должны визуализировать их, чтобы спрогнозировать продажи компании на следующий год.

• Отлично подходит для визуализации тенденций и изменений во времени.
• Строить и читать просто.

• Он не может сравнивать разные переменные в одном месте или в одно время.

Как владелец бизнеса, который хочет регулярно отслеживать количество продаж, сделанных в вашем бизнесе, вам необходимо знать, как собирать данные.Следуйте этим 4 простым шагам, чтобы в реальном времени собирать данные о продажах вашего бизнеса с помощью Formplus.

• Посетите Formplus на своем ПК или мобильном устройстве.
• Нажмите кнопку Начать бесплатно , чтобы начать сбор данных для вашего бизнеса.
• Зарегистрируйтесь, используя свой адрес электронной почты или Google за 2 секунды

• Перейдите на вкладку Forms рядом с панелью инструментов в меню Formplus.
• Щелкните Создать форму , чтобы начать создание опроса

• Воспользуйтесь преимуществами полей динамической формы, чтобы добавить вопросы в опрос.
• Вы также можете добавить варианты оплаты, которые позволяют получать платежи через Paypal, Flutterwave и Stripe.

• Перейдите на вкладку Настройка , чтобы украсить свой опрос, добавив цвета, фоновые изображения, шрифты или даже собственный CSS.
• Вы также можете добавить логотип вашего бренда, цвет и другие элементы, чтобы определить идентичность вашего бренда.
• Просмотрите форму, поделитесь и начните сбор данных.

• Отслеживайте данные о продажах в реальном времени в разделе Analytics .

Ответы на каждую форму доступны через раздел аналитики, который автоматически анализирует ответы, собранные с помощью форм Formplus.В этом разделе собранные данные визуализируются с помощью таблиц и графиков, что позволяет аналитикам легко прийти к практическому выводу, не прибегая к строгому процессу анализа данных.

Нет ограничений на тип данных, которые могут собираться исследователями через доступные поля формы. Исследователи могут собирать как количественные, так и качественные типы данных одновременно с помощью единой анкеты.

Данные, собранные с помощью Formplus, надежно хранятся и надежно хранятся в базе данных Formplus.Вы также можете сохранить эти данные на внешнем запоминающем устройстве.

Formplus обеспечивает доступ к информации в режиме реального времени, гарантируя, что исследователи всегда будут в курсе текущих тенденций и изменений в данных. Таким образом, исследователи могут легко измерить изменения рыночных тенденций, которые влияют на важные решения.

Теперь пользователи могут встраивать формы Formplus в свои записи и страницы WordPress с помощью шорткода. Это можно сделать, установив плагин Formplus на свои веб-сайты WordPress.

• Это помогает принимать обоснованные решения, а не только путем предположений или прогнозов.
• Это рентабельно
• Полученные данные можно использовать для установления и выявления тенденций в данных.

Интерпретация и анализ данных — важный аспект работы с наборами данных в любой области исследований и статистики. Оба они идут рука об руку, поскольку процесс интерпретации данных включает в себя анализ данных.

Процесс интерпретации данных обычно обременительный и, естественно, должен усложняться с учетом максимального количества данных, которые обрабатываются ежедневно. Однако с доступностью инструментов анализа данных и методов машинного обучения аналитикам постепенно становится легче интерпретировать данные.

Интерпретация данных очень важна, поскольку помогает получить полезную информацию из пула неактуальных при принятии обоснованных решений. Это полезно для частных лиц, предприятий и исследователей.

Интерпретация статистических результатов | Медицина Интенсив

Клинические исследования — это незаменимое средство для развития научных знаний и их внедрения в повседневную клиническую практику, чтобы предоставить пациентам наилучшие возможности для восстановления или улучшения своего здоровья, понимаемого как количество лет и качество жизни.1

Но для этого нам понадобятся инструменты, позволяющие проводить исследования, описывать биологическую реальность, облегчать понимание клинических исследований и позволять манипулировать посредством экспериментов, чтобы установить связи между стимулами (лекарствами, хирургической техникой и т.) и интересные результаты.

Статистические методы — это математические модели, требующие определенных знаний для их интерпретации. 2.3 Без адекватного понимания обобщение результатов исследования может быть бесполезным или опасным. С этической точки зрения4 очень важно приложить усилия для понимания, если мы хотим быть в курсе научных достижений4. знать, как интерпретировать статистические результаты, чтобы отличать важные вещи от неважных, развивать аналитический дух 5 и оценивать любые возможные последствия для нашей клинической и исследовательской практики.

Цель этого исследования — предоставить общую точку зрения на интерпретацию наиболее распространенных статистических результатов и выделить все ограничения и потенциальные ошибки (Таблица 1) для адекватного понимания таких результатов. Информация может быть более базовой или более сложной, не очень полной, но она всегда необходима и всегда будет относиться к ее использованию в клинических исследованиях тяжелобольного пациента.

Сводная статистика позволяет нам визуализировать характеристики распределения данных, синтезируя измерение изменения переменной, и они являются базовыми понятиями в статистике.Среднее арифметическое — это сумма каждого значения, деленная на общее количество особей в данной популяции. На него влияет наличие экстремальных значений, поэтому он не подходит для не очень однородных распределений 6, таких как пребывание в отделении интенсивной терапии. Усеченное среднее исключает экстремальные значения, а режим соответствует наиболее распространенному значению в распределении; однако полезность обоих ограничена.

Дисперсия — это индикатор, используемый для определения степени разделения одного массива (набора данных) по отношению к его среднему арифметическому, хотя обычно мы используем стандартное отклонение (SD) как квадратный корень из дисперсии, выраженной в тех же единицах измерения. переменная.7 SD показывает дисперсию распределения, которая на один SD выше среднего обычно указывает на асимметричное распределение (когда количество случаев выше при высоких или низких значениях, таких как пребывание в отделении интенсивной терапии). Если распределение нормальное, оно покажет значения, где мы находим 68% (± 1SD), 95% (± 2SD) или 99,7% (± 3SD) данных. Отсюда и популярное выражение «среднее ± стандартное отклонение», хотя здесь предпочтение отдается термину «среднее значение» (SD).

Когда распределение переменной асимметрично, мы используем меры, основанные на порядке.Среднее значение — это основное значение, полученное после упорядочивания значений. Квартили, децили или процентили являются результатом деления упорядоченной выборки на 4, 10 или 100 равных частей. Среднее значение соответствует 2-му квартилю, 5-му децилю и 50-му процентилю. В этих случаях предпочтительными средними значениями дисперсии являются процентили 25 и 75 или разница между ними, называемая межквартильным интервалом (IQR). Это не то же самое, что диапазон переменной, указывающий на верхний и нижний пределы переменной. Пребывание в ОИТ или количество дней на ИВЛ — это значения асимметричного распределения, которые мы скорее выражаем, используя средние значения и процентили 25–75 или IQR.8

Распределения количественных переменных обычно представлены в виде гистограмм (столбчатых диаграмм) или диаграмм дисперсии (точечная диаграмма). Коробчатые диаграммы (рис. 1) очень указывают на распределение одной переменной. Поле ограничено снизу вверх квартилями Q1 и Q3 со средним значением в центре. Крылья коробки содержат даже самое низкое меньшее значение и предел Q3, по крайней мере, в 1,5 раза превышающий IQR. Значения выше этого запаса являются отдаленными значениями (выше Q3 + 1.5 × IQR) и экстремальные значения (выше Q3 + 3 × IQR).

Распространенность — это доля случаев в данной популяции, демонстрирующих определенный признак или заболевание. Распространенность может быть точечной распространенностью или распространенностью периода, когда анализируется промежуток времени от t0 до t1 и популяция подсчитывается в середине интервала. Исследования реестра ENVIN-UCI являются примером последнего типа дизайна.9 Исследования распространенности оценивают глобальные тенденции и позволяют нам генерировать гипотезы, но не причинно-следственные связи.

Заболеваемость — это количество новых случаев данного заболевания или признака в популяции за период времени. Кумулятивная заболеваемость — это доля пациентов из группы риска, у которых не было болезни в течение определенного периода времени. Уровень заболеваемости (также называемый плотностью заболеваемости [ID]) — это количество новых случаев за определенный период времени, деленное на сумму единиц времени, подверженных риску, для каждого из лиц, подвергшихся воздействию.

Например, в популяции из 200 пациентов в критическом состоянии, интубированных по крайней мере в течение 48 часов, в течение одного месяца наблюдается 16 связанных с ИВЛ пневмоний (ВАП).Риск или кумулятивная частота ВАП составит 16/200 = 8% для каждого человека или 8 на каждые 100 пациентов, которым ежемесячно проводится ИВЛ. У пациентов в критическом состоянии измерение совокупной заболеваемости может быть малоинформативным, поскольку меняются факторы риска и возникают потери (умершие пациенты или пациенты, у которых отсутствует фактор риска, например, искусственная вентиляция легких). В этом случае мы можем использовать актуарную модель, которая учитывает эти потери, или ID. Последний показатель, который мы используем для инфекций, связанных с устройствами (ИВЛ, катетеры).Он измеряется в обратных единицах времени (6 ВАП на каждые 1000 пациентов в день на ИВЛ, 3 инфекции, связанные с катетером, на каждые 1000 пациентов, носящих катетер в день). Оценка единиц времени, связанных с риском, может быть очень важной, поскольку она не добавляет кумулятивных эффектов, вызванных сохранением факторов. Это не то же самое, что 500 пациентов, проводящих 3 дня на ИВЛ, чем 300 пациентов, проводящих 5 дней, и это не то же самое, что один пациент с несколькими катетерами и в общей сложности 6 люменов, что пациент с двухпросветным катетером, даже если в знаменателе тоже самое.По договоренности здесь учитывается общая сумма дней, потраченных на ИВЛ, и общая сумма дней ношения катетера.10

Меры ассоциации количественно определяют существующую взаимосвязь между двумя различными переменными. Их цель — установить, существует ли реальная связь между воздействием или признаком и данным состоянием или заболеванием, хотя это не предполагает причинной связи. Эти меры позволяют установить, различается ли частота признака (заболевания) у пациентов, подвергшихся воздействию данной переменной.

Абсолютная разница в процентах. Также известен как разница рисков, связанный риск, избыточный риск или абсолютное снижение риска. Он показывает, насколько увеличился или уменьшился риск данного события в зависимости от группы событий. Это абсолютный показатель, который предоставляет ограниченную информацию, потому что снижение на 1% может быть очень важным, когда базальный риск составляет 2%, но незначительным, когда начальный риск достигает 30%.

Отношение шансов заболевания. Шансы — это термин, используемый в азартных играх, и он показывает, каковы шансы получить тот или иной результат.Например, если вероятность выживания пациента составляет 75%, а вероятность смерти — 25%, шансы на выживание будут составлять 75% / 25%, или 3-1, или просто 3, чтобы упростить. Это означает, что вероятность выживания пациента в три раза выше, чем вероятность его смерти.

Относительная разница в процентах. Также называется относительной разницей риска (RRD) или относительным снижением риска (RRR). Это разница риска или заболеваемости, деленная на заболеваемость в группе сравнения. Он показывает, насколько реально варьируется риск смены группы сравнения.Он используется для расчета величины эффекта. Например, переход от уровня заболеваемости 0,99% к уровню заболеваемости 0,75% может быть более или менее клинически значимым, но снижение относительного риска на 24% (те же данные) гораздо более впечатляюще, особенно если доверительный интервал такой оценки не равен включены.11

Соотношение пропорций. Также называется относительным риском или степенью риска (ОР). Это наиболее успешный индикатор из всех, и он оценивается как соотношение заболеваемости в группе, подвергшейся воздействию, по сравнению с долей заболеваемости в группе, не подвергшейся воздействию.Он интерпретируется как количество раз, когда риск возникновения события увеличивается или уменьшается в зависимости от воздействия. RR> 1 указывает на более высокий риск; нулевой эффект при значении 1;

Продольные исследования и клинические испытания используют одну статистическую концепцию, известную как число, необходимое для лечения (NNT). Он говорит нам, сколько людей нужно будет пролечить, чтобы добиться дополнительного положительного результата или избежать отрицательного. Он оценивается с использованием обратной величины абсолютной разности заболеваемости.

Отношение шансов. Его интерпретация зависит от контекста дизайна исследования, в котором он используется.В случае исследований и контрольных исследований фактический уровень заболеваемости в группе, не подвергавшейся воздействию, неизвестен, поскольку не проводится последующее наблюдение за всей популяцией, вместо этого выбирается одна репрезентативная выборка из этой популяции. При этом невозможно узнать реальный RR, так как у нас нет данных о заболеваемости не подвергшихся воздействию. Тем не менее, мы можем знать вероятность воздействия фактора риска в группах, подвергшихся и не подвергавшихся воздействию; то есть самые высокие шансы облучения пациента и самые высокие шансы облучения не-пациента.Это отношение шансов мы называем ИЛИ в клинических и контрольных исследованиях. Его интерпретация представляет собой оценку коэффициента заболеваемости в исходной популяции при условии, что выбор средств контроля происходил независимо от воздействия.

Все меры, принятые в выборке субъектов, представляют собой оценку фактических показателей в общей популяции, что мы и хотим знать. Каждый раз, когда мы выбираем выборку, мы хотим, чтобы она была репрезентативной для всей совокупности, поэтому мы используем критерии включения и исключения, которые облегчают проведение определенного исследования и не создают чрезмерных различий с целевой группой, поэтому мы можем обобщить результаты.

Чтобы оценить оценку показателя, мы используем доверительные интервалы (ДИ), обычно равные 95%. Девяносто пять процентов (95%) доверительных интервалов не означают, что существует 95% -ная вероятность обнаружения этого показателя в этом интервале в реальной популяции. ДИ девяноста пять процентов (95%) означает, что мы уверены, что используемый метод даст нам выборки, которые в 95% случаев должны генерировать оценку, включенную в этот интервал. Но это не означает, что в реальной совокупности показатель включен в этот интервал.Он может быть включен, а может и не быть (рис. 2).

Линейная регрессия — это процедура, которую мы используем для установления линейной корреляции (y = a + bx) в поведении двух переменных. Это можно увидеть графически, когда облако точек, созданное с помощью пар переменных, приближается к прямой линии, что поможет нам определить значения одной переменной на основе другой.

Корреляция — это линейная связь между двумя независимыми переменными, которая устанавливается как асимметрия в поведении обеих.Важно подчеркнуть, что корреляции не подразумевают наличие причинно-следственной связи, но что между двумя переменными существует какая-то связь с промежуточной переменной.12

Чтобы измерить корреляцию между двумя переменными, мы используем ковариацию или ее стандартизацию, то есть коэффициент корреляции Пирсона r. Этот индекс требует нормального распределения переменных и варьируется от -1 (отрицательная корреляция) до +1 (положительная корреляция). Когда его значение близко к 0, линейной корреляции нет.В случаях, когда распределение не является нормальным, мы можем использовать коэффициенты ранговой корреляции Спирмена или Кендалла, чтобы найти нелинейные корреляции.

Чтобы интерпретировать корреляции, мы не должны забывать, что коэффициент Пирсона r измеряет линейную корреляцию, но мы также можем иметь нелинейные корреляции между различными переменными. Важно иметь объективные меры и проверять влияние экстремальных значений. Корреляции должны иметь определенную логику при создании ассоциации, избегая ложных ассоциаций, отношений «часть-целое» (APACHE II с почечной дисфункцией) или переменных с расчетными значениями (pH и избыток оснований).Корреляции также часто и неправильно используются в качестве анализа соответствия между различными инструментами для измерения одной переменной.

Исследования надежности анализируют вариации при измерении одной переменной с использованием одного инструмента измерения и одного и того же наблюдателя (внутри наблюдателя) или нескольких наблюдателей (между наблюдателями) или согласования между двумя инструментами измерения.13 Эти исследования распространены в медицине интенсивной терапии, и они оценивают инвазивные параметры неинвазивными средствами. Соответствие между различными показателями качественных переменных использует индекс каппа, который измеряет согласие между экспертами, вычитая возможность совпадения, возникающего случайно.Он колеблется от 1 (максимальное соответствие) до значений, которые могут быть отрицательными. Подсчитано, что значения индекса каппа> 0,6 указывают на хорошее соответствие, а значения 14 Индекс каппа не следует использовать в качественных группах количественных переменных.

Соответствие количественных переменных измеряет коэффициент межклассовой корреляции (ICC), который анализирует дисперсию субъектов, инструмент измерения и ошибки, допущенные при измерении.15 Было согласовано, что хорошее соответствие должно быть больше нуля.75. Одним из наглядных и простых способов проверить соответствие количественных переменных является график Бланда – Альтмана, который показывает индивидуальные различия между показателями и их отношение к их среднему значению16. Мы не должны забывать, что в этих исследованиях, даже если он может совпадать с ICC, корреляция — не лучший метод анализа (рис. 3).

В исследовании валидность можно определить как внутреннюю и внешнюю согласованность результатов. Это вселяет уверенность в том, что полученные данные представляют реальность, которую мы хотим наблюдать.Если мы проводим исследование тяжелобольных пациентов с сепсисом и используем критерии сепсиса, которые не обновлялись, то согласованность результатов нарушается и, как следствие, внутренняя достоверность. Если не включить пациентов с ослабленным иммунитетом, то выборка может не быть репрезентативной для всей популяции пациентов с сепсисом, что поставит под угрозу внешнюю валидность. Внутренняя валидность является непременным условием исследования, а внешняя валидность дает нам возможность обобщить полученные результаты.Кроме того, мы должны быть осторожны с ошибками отбора (таблица 2). Одно из этих предубеждений рассматривает тяжелобольного пациента как пациента определенного типа, а не как клиническую ситуацию как таковую, возникающую при различных заболеваниях. У нас могут быть систематические ошибки в информации из-за разного количества регистров в отделении интенсивной терапии и предшествующих госпитализациях, что может создавать проблемы при оценке представляющих интерес переменных среди пациентов с разным предыдущим пребыванием в отделении интенсивной терапии17.

Точность исследования — это предел погрешности. с которыми были получены результаты.В основном это зависит от размера выборки, но не только от этого. Существуют конструкции и методы реестров, а также эффективный анализ, который мы можем использовать для большей точности, например, количественные переменные вместо качественных или проведение анализа выживаемости вместо анализа результата как одной дихотомической переменной.

Тесты статистической значимости стали популярными у Фишера, который использовал байесовский подход, чтобы предложить следующую аналитическую модель: принимая одну нулевую гипотезу H0 (отсутствие различий между двумя вариантами лечения) как истинную, проводится эксперимент, который даст определенные результаты, а затем вероятность p оценивается так, как если бы H0 было истинным.Очень маленькое значение p заставит нас искать альтернативу H0, хотя оно не будет автоматически отклонять его.

Почти одновременно Нейман и Пирсон предложили альтернативный метод, основанный на существовании двух (2) гипотез — нулевой гипотезы H0 (нет различий между двумя вариантами лечения) и альтернативы h2 (есть некоторые различия) — и ошибки типа I (сделанные при рассмотрении h2 действительным, когда H0 истинно) и ошибки типа II (сделанные при рассмотрении H0 действительным, когда h2 истинно). Цель эксперимента состояла в том, чтобы выбрать один из двух вариантов, основанный на вероятности совершения ошибок типа I (риск α) или ошибок типа II (риск β).

Сегодня мы используем один комбинированный метод18, определяя одну нулевую гипотезу H0 и планируя эксперимент для обнаружения некоторой разницы. Затем оценивается вероятность p получения таких результатов, считая H0 истинным. Если значение p небольшое, то действительность H0 будет отклонена (то есть нет различий), а если нет, то не будет, но и не будет принята. Это означает, что отсутствие статистической значимости в исследовании не интерпретируется как терапевтическая эквивалентность.19

Конечная навязчивая идея исследователей получить p

Одномерный анализ изучает одну и ту же переменную в разных группах людей, у которых есть одна характеристика, такая как фактор риска, или которые получают терапию.Мы используем тесты, которые могут применяться к количественным переменным, когда распределения являются нормальными (t-критерий Стьюдента для 2 выборок, ANOVA для нескольких выборок) или нет (U-критерий Манна – Уитни для 2 выборок, критерий Краскела – Уоллиса для нескольких выборок, Вилкоксона. тест на повторные измерения). Чтобы определить, следует ли одна переменная модели нормального распределения, используются тест Колмогорова-Смирнова и тест Шапиро-Уилка. Для качественных переменных мы будем использовать критерий хи-квадрат Пирсона или точный критерий Фишера.

Для статистиков становится все более популярным продвигать байесовскую статистику как наиболее адекватный метод приближения к реальности клинических исследований26.

Эти методы используются для изучения математической взаимосвязи нескольких переменных в одном массиве ( набор данных). Появление пакетов статистического программного обеспечения с мощными анализаторами популяризировало их и придало их результатам более убедительную силу. Однако сложность многомерного анализа заключается не в необходимых математических инструментах, а в последовательности выдвигаемых гипотез, адекватном выборе переменных, применении соответствующих методов и тщательной интерпретации таких гипотез.

Адекватный методологический подход включает характеристику исследуемой популяции, анализируемые переменные, ассоциацию, которая должна быть изучена, и определение критериев включения для получения репрезентативной выборки такой популяции. При интерпретации многомерного анализа важнее всего знать, включены ли в модель соответствующие переменные, а не понимать значение результатов. Однако многомерный анализ не решит проблему отсутствия важного фактора в искомой связи.Напротив, включение многих переменных не улучшает модель. Рекомендуется не менее 10 случаев инцидентов для каждой включенной переменной27. Как сила, так и корректировка полученной модели очень важны и могут быть оценены с помощью таких тестов, как критерий согласия Хосмера-Лемешоу (хотя он подвергался критике, потому что он ищет «несущественность»), тест логарифмического отношения правдоподобия -2 (-2LL), который тем ниже, чем больше он приспособлен к модели данных, и R в квадрате Нагелькерке, который оценивает процент вариации объясняемой переменной по модели.

Связь между переменными, определенными многомерным анализом, не подразумевает причинно-следственной связи. Классические критерии причинно-следственной связи Брэдфорд-Хилла основаны на научном здравом смысле, а не на математических результатах28 (таблица 3). Важно проявлять осторожность при интерпретации статистически значимых результатов, которые могут иметь ложную связь с независимой переменной. Эти методы помогают нам оценить смешанные переменные, которые затрудняют установление и понимание причинно-следственной связи, но их следует использовать сознательно в анализе.29

Множественная регрессия пытается установить связь с использованием одного уравнения, обычно линейного, между различными значениями количественных переменных. Он ищет математические ассоциации, применяя одну функцию между значением одной переменной (зависимой) и значением других (независимой). В условиях интенсивной терапии его можно использовать для косвенной оценки интересующего значения (альвеолярно-артериальный градиент кислорода) на основе значений других переменных, полученных с помощью неинвазивных методов (PaO2 / FiO2, PEEP, APACHE IV и ДИВАН).30 Сгенерированные коэффициенты показывают, как зависимая переменная изменяется в зависимости от значений независимых переменных.

Он изучает взаимосвязь между независимыми качественными или количественными переменными и одной независимой качественной переменной, обычно дихотомической, такой как уровень смертности. ИЛИ, созданное для независимых переменных, показывает, насколько вероятно, что определенное значение встречается в зависимой переменной на основе значения этой переменной. Например, если исследование показывает, что существует связь между неадекватной эмпирической антибактериальной терапией и уровнем смертности от сепсиса через 30 дней с OR 2, то считается, что риск смертности через 30 дней удваивается у пациентов с сепсисом плюс неадекватный режим приема антибиотиков.Как характеристика выбранной выборки, так и выбор переменных имеют первостепенное значение для оценки влияния других переменных, которые могут создать путаницу или взаимодействие с моделью. Смешивающие переменные — это внешние переменные в отношении до воздействия, связанные как с воздействием, так и с заболеванием. Они вызывают предвзятость при оценке эффекта и могут создавать ложные эффекты, маскировать фактический эффект или даже обращать его вспять, а также возникают из-за неравномерного распределения в группах риска.В нашем примере, если в отобранной выборке высок процент хирургического сепсиса, влияние неадекватной эмпирической схемы приема антибиотиков будет намного меньше, чем если бы в выбранной выборке был высокий процент медицинского сепсиса.31 Взаимодействие происходит всякий раз, когда переменные изменяют интенсивность или направление связи между фактором риска и эффектом. Взаимодействие не означает неразбериху, потому что в группах риска распределение не отличается.

Многовариантный анализ логистической регрессии также является инструментом для генерации баллов, которые используются для перспективной оценки шансов события.Бета-оценки, генерируемые логистической моделью, на основе которой оценивается OR, используются для ранжирования определенных значений переменных, а затем генерируют балл для оценки риска данного пациента.32 Это случай прогностических оценок, таких как APACHE, MPM или SAPS. Однако это не относится к шкале SOFA или шкале травматизма легких, хотя их связь с уровнем смертности была недавно подтверждена.33

Базовый анализ выживаемости проводится с использованием метода Каплана-Мейера, который Функция выживания определяет предполагаемую вероятность дожить до времени t.Кривые можно сравнить с тестом логарифмического ранга (Мантела – Кокса), но этот метод не изучает другие связанные переменные.

Модель регрессии Кокса создает связь между независимыми переменными и другой зависящей от времени переменной: выживаемостью. Статистическая выживаемость показывает не только время до смерти, но и исследуемое время без событий. Оценщики, генерируемые этой моделью, называются степенью риска или отношением (HR), и они интерпретируются в зависимости от того, насколько высока HR, когда переменная увеличивается на одну единицу.Интерпретация HR отличается от интерпретации OR логистической регрессии.34 OR измеряет повышенный риск результата, возникающего независимо от времени, в то время как HR измеряет повышенные риски в единицу времени. Таким образом, результаты этих двух методов не взаимозаменяемы. Модель регрессии Кокса предполагает, что анализируемые переменные риска будут присутствовать в течение всего времени наблюдения, чтобы оказывать свое влияние. Это может быть диабет или возраст, но не другие переменные, которые измеряются время от времени, такие как оценка APACHE II, измеренная при поступлении, или реанимационный сепсис.Тем не менее, в наши дни это широко используемый метод35, который очень хорошо приспособлен к реальным потребностям анализа выживаемости у критически больных пациентов.

Инструменты, используемые для оценки диагностических возможностей тестов, несложны, но их необходимо внедрять без промедления. Чувствительность — это доля больных с положительным результатом теста. Специфичность — это доля здоровых испытуемых с отрицательным результатом теста. Эти значения не зависят от распространенности заболевания, но меняются в зависимости от тяжести первоначальной клинической картины.Чувствительность и специфичность основаны на предметах, которые, как мы уже знаем, больны или нет, и классифицируют тест в зависимости от того, попали ли они в цель. В процессе лечения чаще используются прогнозные значения. Они основаны на результатах анализов для определения вероятности заболевания. Прогнозирующая ценность положительного результата (PPV) показывает долю испытуемых с положительным результатом теста, которые действительно болеют. Прогнозирующая ценность отрицательного результата (NPV) показывает долю субъектов с отрицательным результатом теста, но не больных.

Прогностические значения напрямую связаны с распространенностью заболевания среди населения, к которому они применяются. Это называется вероятностью предварительного тестирования и обусловливает результаты этих индикаторов. Например, PPV прокальцитонина для лечения инфекций в амбулаторных популяциях отличается от популяций пациентов ER или ICU36. Другой способ анализа результатов диагностического теста — использование отношений правдоподобия. Положительные отношения правдоподобия показывают, насколько вероятно, что диагностический тест будет положительным у реального пациента по сравнению с не пациентом.Это эквивалентно чувствительности и отношению правдоподобия специфичности. Отрицательные отношения правдоподобия являются обратными отношениям правдоподобия положительных результатов, и они показывают, насколько вероятно, что диагностический тест будет отрицательным у пациента, не являющегося пациентом, по сравнению с фактическим пациентом. Коэффициенты правдоподобия не зависят от распространенности и очень полезны в клинической практике.

Кривые ROC (рабочие характеристики приемника) используются в количественных тестах, и мы можем назначить одну диагностическую чувствительность и отношение правдоподобия специфичности к каждому значению или интервалу результатов.Это позволяет нам построить одну кривую с парами диагностической чувствительности и 1-специфичности, что эквивалентно положительным отношениям правдоподобия.37 Они измеряются с использованием площади под кривой (AUC). AUC интерпретируется как вероятность того, что при случайном выборе одного больного человека и одного здорового человека больной имеет диагностическую ценность по сравнению со здоровым. Диагональ кривой представляет AUC 0,5 с вероятностью 50%, что классификация верна, что эквивалентно сценарию случайного возникновения.Таким образом, чем ближе ROC-кривая подходит к диагонали, тем более показательным является диагностический тест с низкой ценностью. Кривые ROC устанавливают точку отсечения максимальной чувствительности и специфичности для данного теста (рис. 4). Кроме того, AUC можно сравнивать с помощью непараметрических тестов, таких как тест Делонга.

Статистические инструменты должны улучшить нашу способность понимать биологическую реальность и результаты, которые приносят наши вмешательства. Их адекватное использование и интерпретация имеют важное значение для улучшения здоровья наших пациентов.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, связанного с этой рукописью.

Результаты / Выводы и интерпретация

Введение

Ведутся споры о том, возможно ли объективно сообщить о результатах , без какой-либо интерпретации этих результатов.Даже если это — это возможно, это делает чтение очень скучным.

Зачем использовать прошедшее время при сообщении результатов ?

Так же, как метод дает отчет о том, что вы сделали , результаты В разделе представлен отчет о том, что вы нашли .В разделе результатов требуется описать учетную запись так, как если бы она история: это было , в прошлом , а сейчас сообщается как-то в прошлом. Это также относится к тому, что ваши респонденты ответили или сообщили в любом интервью или ответах на анкету.