Πιθανότητες και Βιοστατιστική (Θ) Ενότητα 6: Έλεγχοι υποθέσεων - Διαστήματα εμπιστοσύνης Δρ.Ευσταθία Παπαγεωργίου, Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Tμήμα Μηχανικών.

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
Τέλος Ενότητας.
Advertisements

Η ανοσοαποτύπωση ως επιβεβαιωτική μέθοδος
Τριφασικά συμμετρικά δίκτυα σε συνδεσμολογία Υ (1/2)
Αυτοματοποιημένη ευρετηρίαση
Άσκηση με αντίσταση Είναι ο οποιοσδήποτε τύπος ενεργητικής άσκησης στον οποίο η δυναμική ή στατική μυϊκή σύσπαση βρίσκει αντίσταση από μία εξωτερική.
Γενικά Ανιχνεύει μη αναμενόμενα (όχι του συστήματος ΑΒΟ) αλλοαντισώματα ή/και αυτοαντισώματα σε δείγμα ορού ασθενή. Ελέγχεται ο ορός σε 2-3 δείγματα.
Αρχή μεθόδου Αποτελεί ευαίσθητη, αξιόπιστη και ταχεία μέθοδο προσδιορισμού αντιγόνων των ερυθρών αιμοσφαιρίων. Κάθε κάρτα περιέχει πέντε ή έξι (ανάλογα.
Η αναγκαιότητα συνθετικής προσέγγισης 1/6
Διάνοιξη πόρων Με ακτινοβολούμενη θερμότητα. Θερμαινόμενα σίδερα.
Μυϊκή χαλάρωση Όσο ελαττώνεται η μυϊκή ενέργεια τόσο χαλαρός γίνεται ο μυς. Όταν ένας μυς βρίσκεται σε ανεπιθύμητη σύσπαση δεν μπορεί να εργασθεί φυσιολογικά.
Έλεγχος Ροής με την Εντολή Επανάληψης FOR 1/9
Καμπυλότητα Φακού P c
Παράγοντες που επηρεάζουν τη δύναμη ενός μυός 1/2
Ορισμός Μάλαξη είναι ένα σύστημα μηχανικών χειρισμών που εκτελούνται στην επιφάνεια του ανθρώπινου σώματος (εδώ στο πρόσωπο), με τα χέρια ή με ειδικά μηχανήματα.
Αλκίνια Χαρακτηριστική ομάδα: τριπλός δεσμός.
Αλδεΰδες και Κετόνες Δομή και ιδιότητες.
Σύσταση και Ανάλυση Γλευκών και Οίνων (Θ)
Συστήματα Θεματικής Πρόσβασης (Θ) Ενότητα 5: Θεματική επεξεργασία απεικονιστικών τεκμηρίων Δάφνη Κυριάκη-Μάνεση Τμήμα Βιβλιοθηκονομίας και Συστημάτων Πληροφόρησης.
Μέρη μηχανής φύλλου όφσετ
Τεχνικές μάλαξης (Θ) Ενότητα 12: Μάλαξη και εναλλακτικές θεραπευτικές προσεγγίσεις Γεωργία Πέττα Τμήμα Φυσικοθεραπείας Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο.
Ψυχιατρική Ενότητα 17: Θεραπευτικές παρεμβάσεις στην ψυχιατρική Ευάγγελος Γ. Παπαγεωργίου Τμήμα Κοινωνικής Εργασίας Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ.
Τεχνικές Μάλαξης (Ε) Ενότητα 10: Αποτελέσματα μάλαξης – Κοιλιακή χώρα Δωροθέα Μακρυγιάννη Pt MSc Τμήμα Φυσικοθεραπείας Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο.
Υπηρεσίες Πληροφόρησης Ενότητα 7: Είδη υπηρεσιών πληροφόρησης – Εξυπηρέτηση (β’ μέρος) Δρ. Ευγενία Βασιλακάκη Τμήμα Βιβλιοθηκονομίας και Συστημάτων Πληροφόρησης.
Διατροφή- Διαιτολογία Ενότητα 18: Διατροφή και δυσλιπιδαιμίες Αναστασία Κανέλλου, καθηγήτρια Τμήμα Νοσηλευτικής Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Αθήνας.
Αξιολόγηση επενδύσεων Ενότητα 2: Απλός και σύνθετος τόκος και Εισαγωγή στο EXCEL Εργαστήριο 2 ης Εβδομάδας Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ιονίων Νήσων.
Εκτυπωτικά Υποστρώματα (Ε) Ενότητα 8: Μέτρηση της μεταβολής των διαστάσεων του χαρτιού μετά από βύθιση σε νερό Βασιλική Μπέλεση Επίκ. Καθηγήτρια Τμήμα.
Τεχνολογία οφθαλμικών φακών Ι (Ε) Ενότητα 2: Διόρθωση αμετρωπιών με οφθαλμικούς φακούς Θεμιστοκλής Γιαλελής, Οπτικός, MSc, PhD candidate ΕΔΙΠ του τμήματος.
Τεχνολογία οφθαλμικών φακών Ι (Ε) Ενότητα 5: Έγχρωμοι φακοί Θεμιστοκλής Γιαλελής, Οπτικός, MSc, PhD candidate ΕΔΙΠ του τμήματος Οπτικής και Οπτομετρίας.
Έλεγχος ανεξαρτησίας (συσχέτισης) 2 κατηγορικών μεταβλητών
Eιδικά θέματα βάσεων χωρικών δεδομένων και θεωρία συστημάτων
Κανόνες Ασφαλείας Εργοταξίων
Παράγοντες που επηρεάζουν ένα σύστημα Υγείας
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΑ ΤΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ ΤΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ
Διάρκεια της άσκησης Η διάρκεια και η ένταση της άσκησης είναι σχετικές: Μεγαλύτερο διάλειμμα κατά την άσκηση παραπέμπει σε αερόβια διαδικασία. Μικρότερο.
Άλλες μορφές νευρώσεων
Γιατί τρεφόμαστε ; Ενέργεια Απαραίτητα θρεπτικά συστατικά (nutrients)
Επικοινωνιακός Προγραμματισμός Ι
Άσκηση 8 (1 από 3) Προβολές 1. Να επιλέξετε ένα θέμα βασισμένο σε κάποια παράγραφο / υποπαράγραφο του κεφαλαίου 6 των σημειώσεων και να κάνετε μια εργασία.
Υπολογιστική Γεωμετρία και Εφαρμογές στις ΒΧΔ
Εκτίμηση σωματικού βάρους
Η ανάγκη χρήσης μεταβλητών
Βασικά δεδομένα Το σύστημα υγείας δεν αποτελεί απλά άθροισμα επιμέρους μερών. Τα επιμέρους στοιχεία του συστήματος βρίσκονται σε συνεχή αλληλεξάρτηση.
Ταυτότητα και περίγραμμα μαθήματος
ΠΡΟΤΥΠΟ ΕΛΟΤ EN ISO 3251 Ζύγιση μάζας υγρού μελανιού (m1 g)
Ενότητα 13 Αξιολόγηση μαθήματος και διδάσκοντος από την εφαρμογή της Μονάδας Ολικής Ποιότητας (ΜΟΔΙΠ) του ΤΕΙ Αθήνας Αξιολόγηση του μαθήματος Αξιολόγηση.
Εκτίμηση σωματικού βάρους
Εκτίμηση σωματικού βάρους
Άσκηση 9 (1 από 2) Ανακαλύψτε στο χάρτη σας μερικά χαρτογραφικά αντικείμενα που να ανήκουν στις παρακάτω κατηγορίες : φυσικά, τεχνητές κατασκευές, αφηρημένα.
Εκτίμηση σωματικού βάρους
Τοπολογικές σχέσεις 1/3 Βρείτε και περιγράψτε τις τοπολογικές σχέσεις σύμφωνα με τους (Pantazis, Donnay 1996) για τα παρακάτω γεω-γραφικά αντικείμενα:
Επικοινωνιακός Προγραμματισμός Ι
Εικαστικές συνθέσεις - Χρώμα στο χώρο
Γενική και Μαθηματική Χαρτογραφία (Ε)
Οργάνωση και Διοίκηση Πρωτοβάθμιας (Θ)
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Αθήνας
Λιθογραφία – Όφσετ (Θ) Ενότητα 8.2: Εκτυπωτική Διαδικασία Μηχανής
Επικοινωνιακός Προγραμματισμός Ι
Ενότητα 9: Συστήματα Υγείας στην Ευρώπη: Σουηδία
Αισθητική Σώματος Ι (Ε)
Ειδικά θέματα βάσεων χωρικών δεδομένων και θεωρία συστημάτων -E
Γενική και Μαθηματική Χαρτογραφία (Ε)
Αισθητική Σώματος Ι (Ε)
Ενότητα 8: Συστήματα Υγείας στην Ευρώπη: Γαλλία
Ψυχιατρική Ενότητα 7: Συνέχεια σταδίων
Γενική και Μαθηματική Χαρτογραφία (Ε)
Οργανική Χημεία (Ε) Ενότητα 2: Προσδιορισμός σημείου τήξης
Ενότητα 1: ……………….. Όνομα Επώνυμο Τμήμα __
Σύσταση και Ανάλυση Γλευκών και Οίνων (Θ)
ΤΕΙ Αθήνας Βιοστατιστική (Θ)
Επικοινωνιακός Προγραμματισμός Ι
Μεταγράφημα παρουσίασης:

Πιθανότητες και Βιοστατιστική (Θ) Ενότητα 6: Έλεγχοι υποθέσεων - Διαστήματα εμπιστοσύνης Δρ.Ευσταθία Παπαγεωργίου, Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Tμήμα Μηχανικών Βιοϊατρικής Τεχνολογίας T.E. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Αθήνας Το περιεχόμενο του μαθήματος διατίθεται με άδεια Creative Commons εκτός και αν αναφέρεται διαφορετικά Το έργο υλοποιείται στο πλαίσιο του Επιχειρησιακού Προγράμματος «Εκπαίδευση και Δια Βίου Μάθηση» και συγχρηματοδοτείται από την Ευρωπαϊκή Ένωση (Ευρωπαϊκό Κοινωνικό Ταμείο) και από εθνικούς πόρους.

Στην έρευνα ελέγχουμε υποθέσεις, με βάση τα πραγματικά δεδομένα μας. o π.χ. ο μεγάλος χρόνος εισόδου στο Νοσοκομείο από την έναρξη των συμπτωμάτων, συσχετίζεται με αυξημένο κίνδυνο θανάτου; o Μια διατροφή πλούσια σε υδατάνθρακες συσχετίζεται με μειωμένο σωματικό βάρος; 1 Οι ερευνητικές υποθέσεις

2

Αποδοχή υπόθεσης Η ο από το δείγμα Απόρριψη υπόθεσης Η O από το δείγμα Υπόθεση Ηο αληθής στον πληθυσμό Σφάλμα τύπου Ι Υπόθεση Ηο ψευδής στον πληθυσμό Σφάλμα τύπου ΙΙ Στατιστική ισχύς 3 Σφάλματα στη λήψη απόφασης

4 Τιμές στατιστικού κριτηρίου Περιοχή μη- απόρριψης Ηο Περιοχή απόρριψης Ηο Σωστή απόφαση Ηο αληθής στον Πληθυσμό Ηο ψευδής στον Πληθυσμό Σφάλμα Τύπου-Ι Σφάλμα Τύπου-ΙΙ Στατιστική Ισχύς Έλεγχοι Υποθέσεων

5 Εάν για παράδειγμα σε έναν έλεγχο επιλέξουμε επίπεδο σημαντικότητας α=0.05 και απορρίψουμε την υπόθεση, αυτό σημαίνει ότι σε 100 όμοιες περιπτώσεις, είναι δυνατό έχουμε κάνει λάθος και να απορρίψουμε την Ηο ενώ είναι αληθής, μόνο σε 5. Σε μια τέτοια περίπτωση λέμε ότι η υπόθεση απορρίπτεται σε επίπεδο σημαντικότητας 0.05

6 Statistical Tests –Confidence Intervals Κριτήριο για την αποδοχή ή όχι της Ηο είναι το p-value. Το μικρότερο επίπεδο σημαντικότητας για το οποίο απορρίπτεται η Ηο ονομάζεται p-value. Απορρίπτεται η Ηο αν η τιμή του p-value είναι μικρή. Συγκεκριμένα, απορρίπτεται η Ηο αν η τιμή του p-value είναι μικρότερη του α για αυτό το επίπεδο σημαντικότητας. Όσο μειώνεται το α τόσο δυσκολεύει η απόφαση της απόρριψης.

Το p-value δεν είναι η πιθανότητα να επαληθευθεί η μηδενική υπόθεση o και αυτό γιατί οι υποθέσεις δεν εκφράζονται με πιθανότητες στην στατιστική. 7 Τι δεν είναι το p-value

Το p-value δεν είναι η πιθανότητα να απορριφθεί λανθασμένα η μηδενική υπόθεση. o Το να απορριφθεί λανθασμένα η μηδενική υπόθεση είναι το σφάλμα Τύπου Ι. Αυτό το σφάλμα είναι μια εκδοχή της καλούμενης «σφάλμα του εισαγγελέα» (“prosecutor's fallacy”) όπου κρίνει αθώο τον κατηγορούμενο ενώ έχει διαπράξει το έγκλημα. – Το σφάλμα Τύπου Ι είναι στενά συνυφασμένο με το p-value, αφού απορρίπτουμε τη μηδενική υπόθεση όταν το p-value είναι μικρότερο από κάποιο προκαθορισμένο όριο α (επίπεδο σημαντικότητας) του σφάλματος τύπου-Ι. 8 Τι δεν είναι το p-value

o Το p-value επηρεάζεται ισχυρά από το μέγεθος του δείγματος. Συγκεκριμένα Υπάρχει αντίστροφη συσχέτιση μεταξύ του μεγέθους δείγματος και του p-value. 9 p-value και μέγεθος του δείγματος

10 p-value και μέγεθος του δείγματος για μια δεδομένη συσχέτιση

Το επαρκές μέγεθος του δείγματος είναι μεγίστης σημασίας για την αξιοπιστία της έρευνας. 11 Το μέγεθος του δείγματος

Πρέπει όμως να ληφθεί υπόψη ότι σχετικά μεγάλο δείγμα συνεπάγεται και μεγάλο κόστος o χωρίς αυτό να σημαίνει και απαραίτητα αξιόπιστα αποτελέσματα, ενώ πολύ μικρό δείγμα μπορεί να οδηγήσει σε συστηματικό σφάλμα και μεροληπτικές αποφάσεις για τον πληθυσμό. 12 Οι «αρχές» της δειγματοληψίας

13 Το μέγεθος του δείγματος καθορίζεται από: Το επίπεδο στατιστικής σημαντικότητας των ελέγχων, το οποίο συμβολίζεται με α και στο χώρο των επιστημών έχει καθοριστεί να είναι < 0,01 ή < 0,05. Το μέγεθος της αναζητούμενης σχέσης, π.χ. πόσο μεγάλη θα πρέπει να είναι η διαφορά στα επίπεδα ολικής χοληστερόλης μεταξύ της θεραπευτικής προσέγγισης Α και της θεραπευτικής προσέγγισης Β έτσι ώστε να θεωρείται κλινικά αξιόλογη. Τη στατιστική ισχύ των ελέγχων, η οποία συμβολίζεται με γ και στο χώρο των επιστημών της Υγείας έχει καθοριστεί να είναι > 0,80 ή > 0,90. Το επίπεδο ακρίβειας στις μετρήσεις, το οποίο εξαρτάται και από την συνείδηση των ερευνητών που διεξάγουν την έρευνα. Το μέγεθος του πληθυσμού αναφοράς. Τη μεταβλητότητα στα χαρακτηριστικά του πληθυσμού, η οποία αν είναι μεγάλη συνεπάγεται και ανάλογη αύξηση του μεγέθους του δείγματος. Το διαθέσιμο χρηματικό ποσό για την έρευνα.

Τα διαστήματα εμπιστοσύνης αποτελούν έναν εναλλακτικό τρόπο εκτίμησης παραμέτρων. Εκτιμάμε μία παράμετρο, με ένα διάστημα που έχει άκρα τυχαίες μεταβλητές. Το διάστημα θα έχει την μορφή: P[L≤θ≤U] =γ Ένα τέτοιο διάστημα ονομάζεται διάστημα εμπιστοσύνης με βαθμό εμπιστοσύνης γ. Ο αριθμός γ=1-α εκφράζει την ακρίβεια με την οποία θέλουμε να γίνει η εκτίμηση, ενώ ο α εκφράζει τον βαθμό ανεκτικότητας ώστε το διάστημα να μην περιέχει την πραγματική τιμή της παραμέτρου. Για παράδειγμα αν γ=0.95 αναμένεται σε 100 δείγματα της μορφής [L,U] τα 95 να περιλαμβάνουν την σωστή τιμή. 14

Παράδειγμα 15 Μετρήθηκε το κάλιο του ορού σε 9 υγιή άτομα και σε 4 άτομα που έπασχαν από μία νόσο. Στα υγιή άτομα βρέθηκε μέση τιμή 4 m Eq/L και σταθερή απόκλιση 0.9 m Eq/L, ενώ στους ασθενείς βρέθηκε μέση τιμή 5 m Eq/L και σταθερή απόκλιση 0.8 m Eq/L. Υπάρχει διαφορά των μέσων τιμών του καλίου του ορού στις δύο αυτές ομάδες;

Το κριτήριο t δίνεται από τον τύπο: 16

17

18

Όπως διαπιστώνουμε επίσης το 95% διάστημα εμπιστοσύνης για την διαφορά των μέσων τιμών μ1-μ2 του καλίου του ορού στις δύο αυτές ομάδες είναι: [-2,1558;0,155798] 19 Statistical Tests –Confidence Intervals Statistical tests I

Παράδειγμα: Σε τέσσερα άτομα με αυξημένες τιμές των τριγλυκεριδίων του ορού (mg/dl) χορηγήθηκε για ένα μήνα φάρμακο που πιστεύεται ότι ελαττώνει τα επίπεδα των τριγλυκεριδίων. Οι τιμές των τριγλυκεριδίων στα τέσσερα αυτά άτομα πριν και μετά τη χορήγηση του φαρμάκου ήταν: 20 ΆτομοΠριν τη χορήγησηΜετά τη χορήγηση 1o1o o2o o3o o4o Βρείτε ένα 95% δ.ε. για την διαφορά των μέσων μ1-μ2 στα επίπεδα των τριγλυκεριδίων πριν και μετά την χορήγηση. Ελαττώνει τα επίπεδα των τριγλυκεριδίων το φάρμακο αυτό; (Άσκηση 65 σελ. 16 του Βιβλίου Ασκήσεων Βιοστατιστικής Α. Τζώνου & Κ. Κατσουγιάννη) Statistical Tests –Confidence Intervals Statistical tests I

21 Statistical Tests –Confidence Intervals Statistical tests I

Όπως φαίνεται και στην παρακάτω εικόνα το 95% διάστημα εμπιστοσύνης για την διαφορά των μέσων στα επίπεδα τριγλικεριδίων πριν και μετά την χορήγηση είναι: 55,0 +/- 86,6694 = [-31,6694;141,669] 22 Statistical Tests –Confidence Intervals Statistical tests I

23 Statistical Tests –Confidence Intervals Statistical tests I

Όπως παρατηρούμε παράγονται τα εξής συμπεράσματα: Null hypothesis: mean = 0,0 Alternative: greater than Computed t statistic = 2,01957 P-Value = 0, Do not reject the null hypothesis for alpha = 0,05. Δηλ. δεχόμαστε (δεν απορρίπτουμε) την μηδενική υπόθεση σε επίπεδο σημαντικότητας α=5% και συνεπώς το φάρμακο δεν ελαττώνει τα επίπεδα των τριγλυκεριδίων. Αυτό συμβαίνει διότι η τιμή του P είναι 0,068>0,05 και άρα δέχομαι την Ηο: μ1=μ2. Ταυτόχρονα υπολογίζεται και η τιμή του κριτηρίου t statistic ίση με 2, Statistical Tests –Confidence Intervals Statistical tests I

Τέλος Ενότητας

Σημειώματα

Σημείωμα Αναφοράς Copyright Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας, Ευσταθία Παπαγεωργίου Ευσταθία Παπαγεωργίου. «Πιθανότητες και Βιοστατιστική (Θ). Ενότητα 6: Έλεγχοι υποθέσεων - Διαστήματα εμπιστοσύνης». Έκδοση: 1.0. Αθήνα Διαθέσιμο από τη δικτυακή διεύθυνση: ocp.teiath.gr.ocp.teiath.gr

Σημείωμα Αδειοδότησης Το παρόν υλικό διατίθεται με τους όρους της άδειας χρήσης Creative Commons Αναφορά, Μη Εμπορική Χρήση Παρόμοια Διανομή 4.0 [1] ή μεταγενέστερη, Διεθνής Έκδοση. Εξαιρούνται τα αυτοτελή έργα τρίτων π.χ. φωτογραφίες, διαγράμματα κ.λ.π., τα οποία εμπεριέχονται σε αυτό. Οι όροι χρήσης των έργων τρίτων επεξηγούνται στη διαφάνεια «Επεξήγηση όρων χρήσης έργων τρίτων». Τα έργα για τα οποία έχει ζητηθεί και δοθεί άδεια αναφέρονται στο «Σημείωμα Χρήσης Έργων Τρίτων». [1] Ως Μη Εμπορική ορίζεται η χρήση: που δεν περιλαμβάνει άμεσο ή έμμεσο οικονομικό όφελος από την χρήση του έργου, για το διανομέα του έργου και αδειοδόχο που δεν περιλαμβάνει οικονομική συναλλαγή ως προϋπόθεση για τη χρήση ή πρόσβαση στο έργο που δεν προσπορίζει στο διανομέα του έργου και αδειοδόχο έμμεσο οικονομικό όφελος (π.χ. διαφημίσεις) από την προβολή του έργου σε διαδικτυακό τόπο Ο δικαιούχος μπορεί να παρέχει στον αδειοδόχο ξεχωριστή άδεια να χρησιμοποιεί το έργο για εμπορική χρήση, εφόσον αυτό του ζητηθεί.

Επεξήγηση όρων χρήσης έργων τρίτων Δεν επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου, παρά μόνο εάν ζητηθεί εκ νέου άδεια από το δημιουργό. © διαθέσιμο με άδεια CC-BY διαθέσιμο με άδεια CC-BY-SA διαθέσιμο με άδεια CC-BY-NC-SA διαθέσιμο με άδεια CC-BY-NC Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου και η δημιουργία παραγώγων αυτού με απλή αναφορά του δημιουργού. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου με αναφορά του δημιουργού, και διάθεση του έργου ή του παράγωγου αυτού με την ίδια άδεια. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου με αναφορά του δημιουργού. Δεν επιτρέπεται η εμπορική χρήση του έργου. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου με αναφορά του δημιουργού. και διάθεση του έργου ή του παράγωγου αυτού με την ίδια άδεια Δεν επιτρέπεται η εμπορική χρήση του έργου. διαθέσιμο με άδεια CC-BY-ND Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου με αναφορά του δημιουργού. Δεν επιτρέπεται η δημιουργία παραγώγων του έργου. διαθέσιμο με άδεια CC-BY-NC-ND Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου με αναφορά του δημιουργού. Δεν επιτρέπεται η εμπορική χρήση του έργου και η δημιουργία παραγώγων του. διαθέσιμο με άδεια CC0 Public Domain διαθέσιμο ως κοινό κτήμα Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου, η δημιουργία παραγώγων αυτού και η εμπορική του χρήση, χωρίς αναφορά του δημιουργού. χωρίς σήμανσηΣυνήθως δεν επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου.

Διατήρηση Σημειωμάτων Οποιαδήποτε αναπαραγωγή ή διασκευή του υλικού θα πρέπει να συμπεριλαμβάνει:  το Σημείωμα Αναφοράς  το Σημείωμα Αδειοδότησης  τη δήλωση Διατήρησης Σημειωμάτων  το Σημείωμα Χρήσης Έργων Τρίτων (εφόσον υπάρχει) μαζί με τους συνοδευόμενους υπερσυνδέσμους.

Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί στo πλαίσιo του εκπαιδευτικού έργου του διδάσκοντα. Το έργο «Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Αθηνών» έχει χρηματοδοτήσει μόνο την αναδιαμόρφωση του εκπαιδευτικού υλικού. Το έργο υλοποιείται στο πλαίσιο του Επιχειρησιακού Προγράμματος «Εκπαίδευση και Δια Βίου Μάθηση» και συγχρηματοδοτείται από την Ευρωπαϊκή Ένωση (Ευρωπαϊκό Κοινωνικό Ταμείο) και από εθνικούς πόρους.