Данные, которые были математически преобразованы, чтобы приблизительно соответствовать известному распределению. Часто используется, чтобы создать более нормальное распределение из заметно ненормально распределенных данных. Распространенные преобразования в медицинской науке — логарифмическое преобразование, обратное преобразование, извлечение квадратного корня и экспоненциальное преобразование.
претестовые шансы pre-test odds
В диагностическом тестировании — шансы, что у участника исследования есть определенное состояние до того, как стали известны результаты диагностического теста; часто то же самое, что и преваленс болезни и априорная вероятность. теорема Байеса.
проблема множественных сравнений multiple testing problem
Проблема, которая возникает в результате выполнения большого количества статистических тестов на одних и тех же данных. Если статистическая значимость определена как р < 0,05, то у одиночного теста есть меньше 5 возможностей из 100 для того, чтобы оказаться ложно значимым. Однако если, скажем, 7 групп будут сравниваться по две за один раз, то потребуется 21 тест, что исказит уровень значимости. То есть при этих условиях шанс, что одиночный тест будет значимым (будет иметь значение, меньшее, чем 0,05), теперь станет равным 0,66, или 2/3. Авторы должны обратить внимание на возможность проблемы множественных сравнений и указать, была ли и как учтена эта проблема.
Математический процесс проверки гипотез на основе доказательства (данные), также называемый частотным подходом в статистике, в отличие от байесовского подхода. Процесс, в котором на основе вероятностей решается вопрос о принятии или отклонении нулевой гипотезы об отсутствии различий. Принятие нулевой гипотезы, по существу, означает объяснение результата случайностью; отклонение же нулевой гипотезы означает объяснение результата биологическими факторами. ошибки I и II типа и гл. 4 и 11.
(Пока оценок нет)
