2) 95 (верно)
3) 50
4) 68
Объяснение:
Вероятность безошибочного прогноза является одним из ключевых понятий в медицинских статистических исследованиях. Она отражает уровень достоверности результатов исследования, что имеет огромное значение для подтверждения или опровержения гипотезы.
Минимально достаточной для медицинских статистических исследований является вероятность безошибочного прогноза, равная 95%. Это означает, что при проведении исследования с участием большого количества пациентов можно настолько точно определить эффективность или неэффективность лечения, что вероятность ошибки будет всего лишь 5%.
Для достижения такой высокой вероятности безошибочного прогноза требуется использование качественных методов исследования, а также правильного выбора статистических критериев и методов анализа. Неправильное применение этих методов может привести к ошибочным выводам и неверным рекомендациям для лечения пациентов.
Таким образом, вероятность безошибочного прогноза является важным показателем в медицинских статистических исследованиях, который определяет уровень достоверности результатов. Ее минимально достаточное значение равно 95%, что гарантирует высокую точность и надежность получаемых данных.
Такая вероятность ошибки называется уровнем значимости и обычно выбирается на уровне 0,05. Это означает, что если наблюдаемое различие между двумя группами (например, пациентами с лечением и без лечения) не является статистически значимым на этом уровне значимости, то мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу о том, что нет различий между этими группами.
Для достижения такого уровня значимости используются различные статистические методы, такие как t-критерий Стьюдента и анализ дисперсии (ANOVA). Эти методы помогают сравнивать средние значения и определять, есть ли статистически значимые различия между группами.
Медицинские исследования играют важную роль в разработке новых методов лечения и профилактики заболеваний. Но для того чтобы получить достоверные данные, необходимо проводить их с использованием стандартизированных методов сбора данных и анализа результатов. Только такие данные можно использовать для принятия обоснованных решений в области здравоохранения.