ROC-анализ используется для оценки качества диагностических тестов и моделей классификации. Он показывает, насколько хорошо метод способен отличать положительные случаи от отрицательных. Результат представляется в виде кривой и числового показателя (AUC), где значение ближе к 1 означает высокую точность.

Пример: можно оценить, насколько точно анализ крови определяет наличие заболевания у пациента.

Корреляция Спирмена используется для определения связи между показателями в случаях, когда зависимость может быть нелинейной или данные не соответствуют нормальному распределению. В отличие от корреляции Пирсона, она анализирует не сами значения, а их ранги, что делает её более устойчивой к выбросам и нестандартным данным. Этот метод подходит для медицинских исследований, где показатели могут изменяться неравномерно.

Пример: можно определить, увеличивается ли уровень боли пациента по мере увеличения стадии заболевания.

Метод, который показывает, насколько сильно два числовых показателя связаны между собой и меняются ли они вместе по прямой зависимости. Он помогает понять, увеличивается ли один показатель при увеличении другого или, наоборот, уменьшается. Значение коэффициента варьируется от -1 до 1, где 1 означает сильную положительную связь, -1 — сильную отрицательную, а 0 — отсутствие связи. Этот метод используется, когда данные имеют нормальное распределение и линейную зависимость.

Пример: можно проверить, увеличивается ли артериальное давление по мере роста массы тела пациента.

Хи-квадрат тест применяется для анализа взаимосвязи между категориальными переменными. Он позволяет понять, зависит ли один признак от другого или распределение происходит случайным образом. Метод широко используется в медицине для анализа групп пациентов, распределённых по категориям, таким как пол, наличие заболевания или тип лечения.

Пример: можно проверить, связан ли пол пациента с наличием определённого заболевания.

Независимый t-тест используется для сравнения средних значений двух независимых групп и определения, существует ли между ними статистически значимая разница. Этот метод применяется, когда данные имеют нормальное распределение и позволяют оценить влияние фактора на показатель. Он часто используется для анализа эффективности лечения.

Пример: можно сравнить средний уровень холестерина у пациентов, принимающих препарат, и у тех, кто его не принимает.

Тест Манна-Уитни является альтернативой t-тесту и используется в случаях, когда данные не соответствуют нормальному распределению. Он сравнивает не средние значения, а распределение данных между двумя группами, что делает его более универсальным для реальных медицинских данных. Метод особенно полезен при небольших выборках или наличии выбросов.

Пример: можно сравнить уровень боли у пациентов до и после лечения, если значения сильно различаются и неравномерны.

Однофакторная ANOVA применяется для сравнения средних значений в трёх и более группах одновременно. Этот метод позволяет определить, есть ли различия между группами, но не указывает, между какими именно — для этого требуются дополнительные тесты. ANOVA широко используется при анализе различных методов лечения или условий.

Пример: можно сравнить эффективность трёх различных препаратов по уровню снижения давления.

Тест Краскела-Уоллиса является непараметрическим аналогом ANOVA и используется для сравнения трёх и более групп в случаях, когда данные не имеют нормального распределения. Он анализирует ранги значений и позволяет выявить различия между группами даже при сложной структуре данных. Этот метод часто применяется в медицинских исследованиях с неоднородными выборками.

Пример: можно сравнить уровень симптомов у пациентов, получающих разные виды терапии, если данные распределены неравномерно.

Описательная статистика представляет собой базовый этап анализа данных, позволяющий получить общее представление о наборе данных. Она включает расчёт таких показателей, как среднее значение, медиана, стандартное отклонение, минимум и максимум. Это помогает быстро оценить структуру данных, выявить выбросы и понять, как распределены значения.

Пример: можно определить средний возраст пациентов, диапазон значений и разброс показателей.

Отношение шансов показывает, насколько наличие определённого фактора влияет на вероятность наступления события. Этот показатель широко используется в медицинских исследованиях для оценки риска и сравнения групп. Значение больше 1 указывает на повышенный риск, меньше 1 — на сниженный.

Пример: можно оценить, насколько увеличивается вероятность развития заболеваний у курящих по сравнению с некурящими пациентами.

Альфа Кронбаха используется для оценки надёжности и внутренней согласованности опросников и тестов. Он показывает, насколько вопросы в анкете измеряют одно и то же явление. Высокое значение коэффициента означает, что данные можно считать надёжными и пригодными для анализа.

Пример: можно проверить, насколько согласованы ответы пациентов в анкете качества жизни.

Импутация линейной регрессией применяется для заполнения пропущенных числовых данных на основе существующих взаимосвязей между переменными. Метод строит модель и предсказывает недостающие значения, что позволяет сохранить полноту данных и повысить точность анализа.

Пример: если отсутствует показатель веса пациента, система может рассчитать его на основе роста и возраста.

Импутация логистической регрессией используется для восстановления пропущенных категориальных данных, таких как наличие или отсутствие признака. Метод оценивает вероятность принадлежности к категории и на основе этого заполняет пропущенные значения.

Пример: можно определить вероятность наличия заболевания у пациента при отсутствии части данных.

Импутация с использованием CatBoost представляет собой более продвинутый метод восстановления пропущенных данных с применением алгоритмов машинного обучения. Он учитывает сложные зависимости между переменными и обеспечивает более точные результаты по сравнению с классическими методами.

Пример: восстановление недостающих медицинских показателей с учётом множества факторов, таких как возраст, диагноз и результаты анализов.