Обоснование применимости параметрических методов СА (в случае их использования): различия между версиями
Nekit vlg (обсуждение | вклад) |
Nekit vlg (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
К параметрическим методам СА относятся такие методы как t-критерий Стьюдента, корреляционный анализ по Пирсону, ANOVA по Пирсону и другие. Данная рекомендация касается как как сравнения групп по исходным характеристикам, так и основного СА, по результатам которого формулируются выводы исследования). | К параметрическим методам СА относятся такие методы как t-критерий Стьюдента, корреляционный анализ по Пирсону, ANOVA по Пирсону и другие. Данная рекомендация касается как как сравнения групп по исходным характеристикам, так и основного СА, по результатам которого формулируются выводы исследования). | ||
В случае применения непараметрических методов СА проверки вида распределения признаков не требуется. | |||
В случае применения непараметрических методов СА проверки вида распределения признаков не требуется. | |||
Версия 18:57, 19 октября 2021
В случае использования параметрических методов СА в публикации о клиническом исследовании рекомендуется приводить обоснования их применимости.
Информация об обоснованности применения параметрических методов СА может быть приведена в разделе «Материалы и методы» или разделе «Результаты».
Обоснованием применимости параметрических методов СА является информация о том, что распределение признаков, анализируемых с помощью параметрических методов, является нормальным в каждой из групп сравнения. Рекомендуется приведение рассчитанных уровней статистической значимости и статистических критериев, на основании которых осуществлялась данная проверка.
К параметрическим методам СА относятся такие методы как t-критерий Стьюдента, корреляционный анализ по Пирсону, ANOVA по Пирсону и другие. Данная рекомендация касается как как сравнения групп по исходным характеристикам, так и основного СА, по результатам которого формулируются выводы исследования).
В случае применения непараметрических методов СА проверки вида распределения признаков не требуется.