2) определения необходимого объема выборки
3) характеристики нормальности распределения
4) характеристики однородности совокупности (+)
Коэффициент вариации (CV) — относительный показатель рассеяния, рассчитываемый как отношение среднеквадратического отклонения к среднему арифметическому: CV = s / x̄ × 100%. Он не имеет единицы измерения, поэтому позволяет сопоставлять вариабельность признаков, выраженных в разных единицах или имеющих различные средние значения. Чем меньше коэффициент вариации, тем более однородна статистическая совокупность; его увеличение указывает на большую относительную неоднородность значений.
Именно поэтому коэффициент вариации применяют для характеристики однородности совокупности, что соответствует отмеченному варианту ответа. Среднеквадратическое отклонение рассчитывают непосредственно по данным наблюдений, а CV является производным показателем. Оценка нормальности распределения требует специальных методов, например критерия Шапиро—Уилка, анализа асимметрии, эксцесса и графика квантилей; расчет объема выборки выполняют по соответствующим формулам, где CV может использоваться лишь как исходный параметр при планировании исследования.
| Показатель или метод | Что характеризует | Практическая интерпретация |
|---|---|---|
| Коэффициент вариации | Относительную изменчивость признака | Низкие значения соответствуют большей однородности совокупности, высокие — выраженной неоднородности |
| Среднеквадратическое отклонение | Абсолютную степень рассеяния наблюдений относительно среднего | Имеет те же единицы измерения, что и изучаемый признак; напрямую сравнивать его для разных шкал измерения затруднительно |
| CV менее 10% | Относительно небольшую вариабельность | Совокупность обычно рассматривают как достаточно однородную, если это соответствует особенностям исследуемого показателя |
| CV 10–20% | Умеренную вариабельность | Однородность оценивают с учетом клинической области, объема выборки и характера распределения |
| CV более 20% | Высокую относительную вариабельность | Возможна неоднородность совокупности; следует проверить наличие подгрупп, выбросов и ошибок измерения |
| Критерий Шапиро—Уилка | Соответствие распределения нормальному закону | Используется для проверки нормальности, а не для оценки однородности по величине относительного разброса |
| Расчет объема выборки | Необходимое число наблюдений для заданной точности и мощности исследования | Зависит от ожидаемого эффекта, вариабельности, уровня значимости и мощности; CV может быть вспомогательным входным параметром |
Коэффициент вариации корректно интерпретируют при положительном среднем значении, существенно отличном от нуля. Для признаков с нулевой или близкой к нулю средней величиной показатель становится нестабильным и может вводить в заблуждение. Границы низкой, умеренной и высокой вариабельности являются ориентировочными и должны учитывать специфику медицинского показателя. При выявлении высокого CV целесообразно дополнительно анализировать распределение данных и клинически значимые подгруппы.