Les distributions de probabilité en biostatistique
Les échantillons diffèrent des populations en raison de fluctuations aléatoires. Statisticiens comprendre quantitativement
Sommaire
Une distribution de probabilités peut être représenté de plusieurs manières:
Comme une équation mathématique qui donne la chance qu'une fluctuation sera d'une certaine ampleur. En utilisant le calcul, cette fonction peut être intégré - transformé en une autre fonction liée qui indique la probabilité qu'une fluctuation sera au moins aussi grand que d'une certaine ampleur.
Comme un graphique de la distribution, qui ressemble et fonctionne un peu comme un histogramme des données observées.
Comme un tableau de valeurs dit comment il est probable que les fluctuations aléatoires dépasser une certaine ampleur.
Au fil des ans, des centaines de différentes distributions de probabilité ont été décrits, mais les travaux statistiques plus pratique utilise seulement quelques-uns d'entre eux.
Les distributions qui décrivent vos données
Certaines distributions décrivent les fluctuations aléatoires que vous voyez dans vos données:
Normal: Le familier, en forme de cloche, normal Répartition décrit (au moins approximativement) un nombre énorme de variables que vous rencontrez dans la recherche biologique.
Log-normale: Le faussé, log-normale Répartition décrit de nombreux résultats de laboratoire (enzymes et des titres d'anticorps, par exemple), la durée des séjours à l'hôpital, et les choses connexes comme les coûts, l'utilisation de tests, les médicaments, et ainsi de suite.
Binomial: La binomial décrit la distribution des proportions telles que la fraction de sujets qui ont répondu au traitement.
Poisson: La Poisson décrit la répartition nombre d'occurrences d'événements aléatoires sporadiques, tels que clics dans un compteur de rayonnement gamma ou de décès pendant une certaine période de temps.
Les distributions qui surgissent au cours des tests statistiques
Certaines distributions de fréquences ne décrivent pas les fluctuations dans les données observées, mais plutôt de décrire les fluctuations dans les nombres que vous calculez le cadre d'un test d'hypothèse statistique. Ces distributions incluent le t de Student, chi-carré, et les distributions de Fisher F, qui sont utilisés pour obtenir les valeurs de p qui résultent des tests.
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