Проверка статистических гипотез – это путь установления биологических закономерностей. Закономерное означает не только повторяемое, но – в связи с известной причиной. "Установить закономерность" значит "установить причинную связь явлений", когда степень выраженности изучаемого свойства объекта определяется внешними или внутренними факторами. Однородность действия факторов определяет и сходство отклика, изменение факторов влечет за собой изменение характеристик наблюдаемого объекта. Параллельное изменение свойств объекта и его среды (признака и фактора) эмпирической наукой принимается как свидетельство зависимости признака от фактора, как закономерная связь явлений. Для регистрации такого рода зависимости необходимы наблюдения хотя бы двух состояний объекта – при разных уровнях действия фактора. Со статистической точки зрения это должны быть две группы значений (две выборки), характеризующие устойчивость реакции признака на разные уровни действия фактора (разные дозы). Так формируется первая задача поиска закономерностей – сравнение между собой групп вариант, полученных при разной силе воздействия внешних (или внутренних) условий. Если наличие фактора существенно для проявления признака, параметры выборок будут различаться, если фактор безразличен (не действует на объект), отличий между группами не будет. В терминах математической статистики эта задача формулируется как вопрос о принадлежности выборок к общей генеральной совокупности. Если выборки взяты из одной генеральной совокупности, то между ними не должно быть существенных отличий – только небольшие и случайные (ошибки репрезентативности). Если же выборки взяты из разных генеральных совокупностей, то отличия между выборками должны быть закономерными –достоверными, значимыми. Решая эту задачу, изначально предполагают, что "выборки взяты из одной и той же генеральной совокупности, отличия между средними незначимы". Отличия между выборочными параметрами рассматриваются как отличия по случайным причинам, как ошибки репрезентативности. Чтобы в этом убедиться, по всему объему данных вычисляются ошибки репрезентативности и затем различия между выборочными параметрами сравниваются с ошибками репрезентативности этих параметров; обычно это частное от деления "отличия"/"ошибка". Такое математическое выражение носит название статистического критерия. Если "отличия" немногим больше "ошибки" (небольшая величина критерия), то считается, что параметры действительно не отличаются друг от друга. Если же разность между параметрами много больше величины ошибки репрезентативности (высокое значение критерия), признают, что это не случайность, но результат действия фактора. Для разных статистических параметров разработаны соответствующие методы их сравнения с ошибками репрезентативности (критерии). Общим остается принцип формулирования статистического вывода: если величина критерия превышает некое "критическое" значение, то нулевая гипотеза отвергается, и тем самым признается – выборки взяты из разных генеральных совокупностей. Это значит, что некий фактор влияет на изменение признака, что удалось установить реальное (закономерное) биологическое явление. Если же величина критерия ниже критической, отличие между выборками признается несущественным, недоказанным. При всем кажущемся многообразии вариантов проявления различного рода закономерностей, можно выделить всего 4 класса статистических задач вида "доказать отличия": 1. Доказать чужеродность варианты в выборке (или "классифицировать объекты"). 2. Доказать отличие двух выборок. 3. Доказать отличие нескольких выборок (или "доказать влияние фактора на признак"). 4. Найти зависимость между признаками (или "доказать сопряженность варьирования признаков"). По своей статистической сути все многообразные методы количественной биологии не выйдут за рамки представленного списка задач, хотя в зависимости от конкретной постановки биологического вопроса, типа данных, метода их сбора, способа представления и пр. конкретные алгоритмы могут существенно отличаться. Приемы решения частных задач рассмотрены далее.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Проверка статистических гипотез» з дисципліни «Введення в кількісну біологію»
