У цих дослідженнях визначення середньоквадратичного відхилення не є важливим саме по собі, воно служить лише еталоном. Це свого роду параметр, який висить як стовпець у статистичному тесті.

стандартне відхилення

У попередній частині нашої серії ми побачили, як розрахувати довірчий інтервал розрахункових значень, обмежуючи, наприклад, величину невідомої середньої сукупності (із заданою надійністю) показника впливу. Він є точним, оскільки найчастіше його вимірюють на основі середнього ефекту (хоча метод доказу, тобто статистичний тест, порівнює середнє з деяким іншим параметром, стандартним відхиленням або стандартною помилкою). У цих дослідженнях визначення середньоквадратичного відхилення не є важливим саме по собі, воно служить лише еталоном. Своєрідний параметр сусла, який висить як стовпець у статистичному тесті (параметр неприємності).

Однак для людини, яка приймає ліки, вона навіть не включає середній ефект, прикрашений довірчим інтервалом забагато інформації. Перефразовуючи Карінті: "Велика епідемія закінчилася. Ура, тільки я сьогодні помер!" Я зібрав і дізнався, що я не пересічна людина ”. (Підозра, що іноді виникає щодо дженериків, також базується на тому, що вони лише повинні бути "середніми" такими ж, як оригінальний препарат.)

Якщо ми знаємо нормально розподілений показник ефекту a середнє населення та стандартне відхилення, тоді ми можемо точно сказати, який відсоток населення належить до даного інтервалу. Наприклад, якщо продукт для схуднення призводить до середньої втрати ваги на 5 кг, а стандартне відхилення знижень становить 2 кг, то 95 відсотків споживачів наркотиків матимуть втрату ваги більше 1 кг і менше 9 кг. При обчисленні кінцевих точок інтервалу стандартне відхилення - це вже не стовпець, а повноцінний параметр. Але ми можемо обчислити за допомогою цього методу, лише якщо ми знаємо „реальне” значення параметрів для сукупності.

Однак у більшості випадків ми знаємо лише одне значення, оцінене за зразком, замість реального (хоча ми також «вгадуємо» передбачуваний діапазон справжнього значення). Якщо з розрахункових значень ми обчислюємо, вищезазначений інтервал, який містить дані для 95 відсотків населення, може бути визначений лише за „маржею”. У цій надбавці т. Зв. повна помилка ми повинні врахувати, що включає стандартну похибку як середнього значення, так і стандартного відхилення. Нарешті, можна сказати такий тип результату: існує 90 відсотків ймовірності того, що 95 відсотків населення втратять вагу від -1 кг до 11 кг. Цей - очевидно, визначений нігтями інтервал є інтервал допуску. Він також включає два відсотки: рівень допуску (90 відсотків у нашому прикладі) та вміст або рівень охоплення (95 відсотків у нашому прикладі).

Однак складним визначенням є a часто з’являються в повсякденному житті охоплює концепції. Якщо ви вирізаєте теслярське крісло, ви плануєте зробити його найбільш зручним для більшості людей. Кількісно: Існує 95 відсотків ймовірності того, що люди повинні бути добрими до 99 відсотків. Тобто він підлаштовується під зріст людей, точніше до 95-відсоткового діапазону допусків висот із 99-відсотковим покриттям (хоча навряд чи він так скаже на роботі).

Переходячи до біостатистичних прикладів, ось як визначити, наприклад, а нормальна межа лабораторних значень. Вимірювання проводяться на вибірці здорової популяції, а потім розраховуються кінцеві точки інтервалу допуску 95% із покриттям 99% - це буде нормальні межі. У випадку випробувань наркотиків це також був би найзаспокійливішим методом для лабораторних досліджень безпеки, хоча його використання ще не встановлене.

Подібний принцип застосовується до стандартів безпеки м’яса та молока тварин, призначених для споживання людиною, та до інших тестів забезпечення якості для перевірки належності вимірювань.

Трохи вужчим за інтервал допуску є т. Зв. інтервал передбачення, який забезпечує охоплення певного відсотка населення не з заданою ймовірністю, а в середньому. Якщо з тієї самої сукупності було відібрано багато зразків і для кожної проби розраховано відсоток вибірки в даному інтервалі, середнє значення отриманих таким чином відсотків відповідало б критерію охоплення (тоді як для інтервалу допуску 95% 95 відсотків зразки відповідали б одному критерію).

Якщо критерій виконується на майбутнє для великої (вважається нескінченною) сукупності - напр. для всіх майбутніх споживачів наркотиків - швидше за все, ви хочете знати, тоді a підхід інтервалу допусків найкращий. Якщо ми хочемо надати той самий критерій лише для меншої, обмеженої сукупності (наприклад, 5 з 6 людей втратять вагу більше 2 кг), тоді цього достатньо інтервал передбачення рахувати).

Значення цих інтервалів давно відомо в технічних науках, але діапазон біостатистичних застосувань останнім часом вона лише починає розширюватися.