مواضيع المحاضرة: Nutrition Biostatistics
background image

 

 

Mustafa Hatim Kadhim 

Baghdad University 

Al-kindy college of medicine 

Third Stage 

2013 - 2014 

 

 


background image

 

List of contents 

Nutrition (Theory)                                                          (P: 2 – 42) 

Lecture 
number 

Lecture name 

Doctor name 

Page 
number 

Introduction to nutrition 

 دكتورة وجدان

3 - 9 

2+3+4+5  Food Constituents 

10 - 29 

6+7 

Disorders of Malnutrition 

 دكتورة لجيه

30 - 36 

Nutrition in special diseases 

 دكتورة يسرى

37 - 38 

Nutrition in vulnerable groups 

39 - 42 

Nutrition (Practical)                                                     (P: 43 – 52) 

Lab 
number 

Lecture name 

Doctor name 

Page 
number 

Nutrition Assessment 

 دكتورة وجدان

44 - 46 

Energy 

 دكتور احمد

47 - 48 

Food Pyramid 

49 - 52 

Biostatistics (Theory & Practical)                               (P: 53 – 96)

 

Lecture 
number 

Lecture name 

Doctor name 

Page 
number 

1+2 

Introduction 

 دكتور احمد

 

54 - 63 

3+4+5 

Descriptive statistics  

64 - 71  

Probability 

72 - 75 

Probability Distribution 

76 - 79 

Sampling Distribution 

80 - 81 

Hypothesis Testing 

82 - 84 

10 

T-test 

85 - 86 

11 

Chi-square distribution (X

2

-test) 

87 - 93 

12+13 

Inferential Statistics  

94 - 95 

14 

Covariance & Correlation “Relation 
between 2 variables” 

96 


background image

 

 


background image

Lecture 1 - Introduction to Nutrition

 

 

 

 

 


background image

Lecture 1 - Introduction to Nutrition

 

 

 

 


background image

Lecture 1 - Introduction to Nutrition

 

 

 

 


background image

Lecture 1 - Introduction to Nutrition

 

 

 

 


background image

Lecture 1 - Introduction to Nutrition

 

 

 

 


background image

Lecture 1 - Introduction to Nutrition

 

 

 

 


background image

Lecture 1 - Introduction to Nutrition

 

 

 

 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

10 

 

1- Macronutrients 

1)  Protein 

 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

11 

 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

12 

 

 

2)  Carbohydrates 

 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

13 

 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

14 

 

 

3)  Fats 

 

 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

15 

 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

16 

 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

17 

 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

18 

2- Micronutrients  

Vitamins 

Vitamins are essential organic compounds needed for 
body functioning & metabolism. They are classified into: 

 

Fat-soluble: A, D, E and K. 

 

Water-soluble: B group and C. 

 

Fat-soluble: A, D, E and K. 

Vitamin A 

  Vitamin A is the name of a group of fat-soluble retinoid, 

including retinol, retinal, retinoic acid, and retinyl esters 

.

Vitamin A is involved in immune function, vision, 

reproduction, and cellular communication. Vitamin A is 
critical for vision as an essential component of rhodopsin, 
a protein that absorbs light in the retinal receptors, and 
because it supports the normal differentiation and 
functioning of the conjunctival membranes and cornea. 
Vitamin A also supports cell growth and differentiation, 
playing a critical role in the normal formation and 
maintenance of the heart, lungs, kidneys, & other organs

 

  2 forms of vitamin A are available in the human 

diet: 

1. 

preformed vitamin A (retinol and its esterified form, 
retinyl esters)
 is found in foods from animal sources, 
including dairy products, fish, and meat (especially liver). 
By far the most important 

2. 

 provitamin A carotenoids . Is beta-carotene; other 
provitamin A carotenoids are alpha-carotene and beta-
cryptoxanthin. The body converts these plant pigments 
into vitamin A. Both provitamin A and preformed vitamin 
A must be metabolized intracellularly to retinal and 
retinoic acid, the active forms of vitamin A, to support the 
vitamin's important biological functions. 

  Vitamin A is obtained from dietary sources, and 

nondietary when necessary. 

1- 

Dietary Sources: animal and plant foods. 

  Animal foods: liver and  liver  product  , egg yolk, whole-

milk & cheese, butter, cream, fatty fish & any animal fat. 

  Plant foods: not provide vitamin A, but the vitamin 

precursor {provitamin}. Carotenes are found in pigments 
of most vegetables and fruits {green, yellow, and red, 
orange: - carrots, red peppers, tomatoes). Beta – carotene 

in chlorophyll of dark – green leafy vegetables (spinach) 
is particularly important.     

2- 

Non dietary Source: cod-liver oil and other fish-liver oils 
can be given to supplement vitamin A for vulnerable 
groups when necessary. 

 

  Physiological Functions  

1-  Normal growth of healthy epithelial cells, of Skin and 

muous membranes, especially of respiratory passages and 
urinary tract. 
 Vitamin A is known as "anti-infection vitamin", because 
it is needed for formation of healthy epithelial surfaces, 
which are the first line of natural barriers of infection that 
resists invasion by pathogenic organisms. But once 
infection occurs, vitamin A has no effect against infection 
{i.e. anti-infection role is preventive, not therapeutic}. 

2-  vitaminA is  essential  for  the  production  of  

rhodopsin  in  the  rods  0f  the  retina.,  which  is  
important  for  the  adaptation  of  vision  in  the  dark. 

3-  growth 
4-  cell  differentiation 
5-  Emberyogenesis\ 
6-  Immun  response 

 

  Deficiency vitamin A 

  Eye  changes : night  blindness  when  vitamin  A status  

is  marginal , and  with  prolonged  or  sever  deficiency ,  
changes  to  the  cornea  and  congunctiva  occur ,  these  
eye  changes  are  known  collectively  as  Xerophthalmia 
.  these  changes  consist  of conjunctival  xerosis and  
lack of  tears ,  Bitot`s  spots ,  corneal  xerosis ,  corneal  
ulceration  and  corneal  scars  

  Epithelial  tissues – skin  keratinization  , horny  plugs  

block  the  sebaceous  glands  leading  to  follicular  
hyperkeratosis 

  Immunity:  vitamin  A  deficiency  results  in  increase  

susceptibility  to  infectious  diseases  such  as  diarrhea  
and  respiratory  infections  due  to  Pathological changes 
of mucous membranes that become more susceptible to 
infection. 

  Requirements : 

The established recommended dietary allowance standard 
for adults is 800 µg for women and 1000 µg for men. 
 
 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

19 

Table 1: Recommended Dietary Allowances (RDAs) for 
Vitamin A  

Age 

Male 

Female 

Pregnancy  Lactation 

0–6 
months* 

400 mcg 
RAE 

400 mcg 
RAE 

  

  

7–12 
months* 

500 mcg 
RAE 

500 mcg 
RAE 

  

  

1–3 years 

300 mcg 
RAE 

300 mcg 
RAE 

  

  

4–8 years 

400 mcg 
RAE 

400 mcg 
RAE 

  

  

9–13 years 

600 mcg 
RAE 

600 mcg 
RAE 

  

  

14–18 
years 

900 mcg 
RAE 

700 mcg 
RAE 

750 mcg 
RAE 

1,200 mcg 
RAE 

19–50 
years 

900 mcg 
RAE 

700 mcg 
RAE 

770 mcg 
RAE 

1,300 mcg 
RAE 

51+ years 

900 mcg 
RAE 

700 mcg 
RAE  

  

  

RDAs for vitamin A are given as mcg of retinol activity 
equivalents (RAE) to account for the different 
bioactivities of retinol and provitamin A carotenoids  

Pregnant and Lactating Women in Developing 
Countries 

  Pregnant women need extra vitamin A for fetal growth 

and tissue maintenance and for supporting their own 
metabolism. The World Health Organization estimates 
that 9.8 million pregnant women around the world have 
xerophthalmia as a result of vitamin A deficiency 

.

Other 

effects of vitamin A deficiency in pregnant and lactating 
women include increased maternal and infant morbidity 
and mortality, increased anemia risk, and slower infant 
growth and development. 

  The most common and readily recognized symptom of 

vitamin A deficiency in infants and children is 
xerophthalmia 

 

 

 

Vitamin D (calciferols){Antirachitic Vitamin} 

What is Vitamin D? 

  Vitamin D is a fat-soluble vitamin that's formed when 

skin is exposed to the sun's ultraviolet rays. Vitamin D is 
also found in food and dietary supplements. 

  There are two major types of vitamin D. Vitamin D3, also 

called cholecalciferol, is the type made in the body in 
response to sun exposure and found in certain foods. 
Vitamin D2 (ergocalciferol) is the most common form 
used in supplements. It's also used to fortify certain foods, 
such as milk. 

  Both typ\es of vitamin D must be converted in the liver 

and kidneys to the active form, 1,25 dihydroxyvitamin D, 
to be useful to the body. 

  Present in two forms: Vitamin D

2

 and Vitamin D

3.

 

Dietary  ergocalciferol  and  cholecalciferol  are  
biologically  inactive  and  are  activated  to  25- 
hydroxyvitamin D  in  the  liver ( this  has  limited  
amount  of  biological  activity ) . further  conversion  in  
the  kidney  in  the  production  of  more  active  form  
1,25- dihydroxyvitamin D ( Calciferol) 
 

Sources of Vitamin D: 

1-  Dietary Sources: 

  Oil-rich salt-water fish {e.g. sardines and salmon}, liver, 

egg yolk , ,  and other fat-containing animal foods: 
provide but little vitamin D, not satisfying body need. 

  Cod liver oil  

  D-fortified foods {vitamin D is added}: baby powder 

milk, and fortified butter and margarine. 

2-  Non dietary Sources: vitamin D supply is largely 

nondietary. 

a)  Ultraviolet radiation of skin: 

  Exposure of bare skin to sunlight. 
  Exposure to artificial ultraviolet rays: only 

occasionally used to treat rickets, if necessary. 

b)  Medicinal preparation of oral fish liver oil {provide 

vitamin D and A}, or vitamin D2, oral or parenteral, 
given, to supplement vitamin D 
  

 
 
 
 
 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

20 

What Does Vitamin D Do? 

  The main function of vitamin D is to maintain normal 

levels of calcium and phosphorus in the blood to support 
bone mineralization (hardening of bones), cell functions, 
and proper nerve and muscle function. Vitamin D acts as 
a hormone, enhancing the absorption of calcium and 
phosphorus in the small intestine. 

  Vitamin D is needed for normal growth. Without it, bones 

become weak and deformed, resulting in rickets in 
children and a condition called osteomalacia in adults. 

Osteoporosis 
Vitamin D deficiency can lead to the development of 
osteoporosis because it reduces calcium absorption. In 
older people, low vitamin D levels have been associated 
with an increased risk of falling. Higher vitamin D levels 
have been associated with stronger bones (greater bone 
mineral density). 

  Cancer 

Preliminary evidence suggests vitamin D may aid in 
cancer prevention by blocking cell growth and 
differentiation (cells mature and take on a specialized 
form and function).  
Since the late 1980s, the risk of developing and dying 
from breast, prostate, ovarian, and other cancers has been 
found to be increased in geographic areas located at 
higher latitudes, where there's less sun exposure, and with 
vitamin D deficiency.  

  Autoimmune Disease 

Because vitamin D is thought to influence the immune 
system, there is some evidence it may help with 
autoimmune disease. 

  Other Conditions 

Preliminary evidence suggests vitamin D may help with 
muscle and bone pain, diabetes prevention, 

fibromyalgiagum

mood disorders

, and proper immune 

function.  

Vitamin D supplements are also available. 
Multivitamins and calcium supplements provide vitamin 
D, but the amount varies widely so it's important to read 
labels. Vitamin D3 (cholecalciferol) is the preferred 
form
.  

Recommended Vitamin D Intake 
Recommendations for vitamin D intake are as follows: 

  Birth to 50 years -- 200 IU (5 mcg) 

  Between 51 and 70 years -- 400 IU (10 mcg) 

  Over 71 years -- 600 IU (15 mcg) 

  Pregnant and nursing women -- 200 IU (5 mcg).  

In a recent study that found a 7% reduction in mortality, 
the average intake was about 500 IU per day. 

Function: 

Vitamin D is needed for bone metabolism

  1,25 dihydroxyvitamin D  maintains  plasma  Ca  by  

controlling  Ca  absorption  and  excretion 

  Vitamin  D  and  it's  metabolites  are  involved  in  bone  

mineralization 
 

Deficiency: 

Arises mainly from nonexposure of bare skin to sunlight. 
Blood calcium and phosphorus level in blood is 
inadequate for mineralization of growing bone, and 
remineralization of mature bone, causing: 

  Rickets,  (which  is  characterized  by  reduced  

calcification  of  bone  epiphyses) , and late eruption and 
early decay of teeth in children. 

  Osteomalacia in adults: largely due to calcium 

deficiency, and occasionally vitamin D deficiency. 

  Osteoporosis: vitamin D deficiency may contribute to 

type II Osteoporosis of the elderly. 
 

Vitamin E 

Eight naturally occurring forms of Vit E are synthesized 
in plants 

Sources: 

 

Wheat- germ oil  

 

egg yolk and liver are rich sources. 

 

 Almonds. 

 

 sunflower seeds  and  oil   

 

peanuts  and  peanut  butter   

 

 corn  oil 

Recommended daily allowance

:  

the recommended daily allowance        
( RDA) standard for men and women age 14 and older is 
15 mg / day , with lesser amounts required in childhood. 
Needs during the first year of infancy do not have an 
RDA figure, but an adequate intake amount of 4-6 
mg/day is used .The UL ( Tolerable Upper Intake Level) 
for adults is set at 1,000 mg /day .   
 

 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

21 

 
Function: 

 

Antioxidant,  vitamin  E  is  a powerful  antioxidant  
and  protects  cell  membranes  and  lipoproteins  
from  damage  by  free  radicals 

 

Maintenance  of  cell  membrane  integrity 

 

Regulation  of  prostaglandin  synthesis 

 

DNA  synthesis  

 

Vitamin K 

Naturally  occurring  vitamin  K  can  be classified  into  
two  groups ,  the major  form  of  vitamin  K 1 is  found  
in  plants  while  the  vitamin  K2  group  of  compounds  
are  synthesized  by  intestinal  bacteria  

Sources: 

Dietary: fresh dark- green leafy vegetables (spinach, 
cabbage). 
Biosynthesis: intestinal flora form vit. K. 
Synthetic preparations: of K

3

, oral and parental 

therapeutic purposes. 
 

Function 

  Blood clotting: vitamin K is essential for maintaining 

normal levels of four of the 11 blood clotting factors.  
promotes  the  synthesis  of  γ  - carboxyglutamic  acid ( 
Gla ) in the liver . Gla  is  an  essential  part  of  
prothrombin ( factor II ) and  other  coagulation  factors ( 
VII, IX , and   X  ) .vitamin  K is  therefore  essential  for  
blood  coagulation 

  Bone development: spesific  proteins  found in bone and 

bone matrix require  vitamin  K  for  their  synthesis and 
are  involved with calcium in bone development ,these  
bone proteins bind calcium but function here to form bone 
crystals .  

 

 

 

 

 

 

 

Water-soluble Vitamins: B and C 

** B-Vitamins 
The B group of vitamin {water soluble} includes: 
Thiamine: vitamin B1, antiberiberi vitamin. 

Riboflavin: vitamin B2. 
Niacin: nicotinic acid, PP factor {pellagra- preventing factor}. 
Folic acid
Cyancobalamin: vitamin B12

Pyridoxine: vitamin B6. 
Biotin  
Pantothenic acid and others. 

Sources: 

  Biosynthesis: by intestinal flora and tissues, except 

B12 which is only dietary. 

  Dietary Sourcesplant and animal foods, except B12 

which is provided by animal foods only. 

  Plant foods: {yeast}, whole-grain cereals, pulses, nuts, 

green leafy vegetables 

  Animal foods: egg yolk, meat, organ meat. 

Physiological Role: B-vitamins are coenzymes of many 
enzymes systems of body metabolism. 

Thiamine {B1} 

Physiological Role:  
B1 is needed for carbohydrate metabolism 

Deficiency:  
Causes impaired carbohydrate metabolism, clinically 
manifested as: 
1- beriberi which  is  classified  as dry  beriberi  involves 
the nerves {peripheral neuropathy} and  wet  beriberi  
which involve myocardium. 
2- Wernicke- Korsakoff  syndrome in  chronic  
alcoholics , ( encephalopathy  and  psychosis ) 

Recommended daily allowance
Adult male 1.5 mg
Increased during pregnancy and lactation. 
Increased whenever dietary carbohydrate is increased to 
provide more energy, according to energy need. 
 

Riboflavin {B2} 

B2 has fluorescent yellow-green color. 
Sources


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

22 

  Milk is the richest source, hence also named "lactofavin". 

  Eggs, Liver & kidney, yeast extracts 

Function
1)  promotion of  normal  growth 
2)  assisting  of  synthesis  of  steroids , glycogen 
3)  maintenance  of  mucous  membranes , skin, eyes, and  

the  nervous  system 

4)  aiding  Fe  absorption 

 
Deficiency:  
Shows mouth and eye manifestations. 

  Mouth: angular stomatitis {formation and fissures of 

mouth angles}, cheilosis, glossitis & nasolabial dermatitis 

  Eyes: circumcorneal vascularization, with lacrimation, 

photophobia, irritation and sandy feeling. 

Recommended daily allowance:  
Adult male 1.7mg.Increased during pregnancy & lactation 
 

Niacin (nicotinamide, nicotinic acid ) 

Sources: dietary and biosynthesis. 

 
Biosynthesis: animal protein foods  provide the essential 
amino acid tryptophan which is converted , by 
biosynthesis, into niacin, and so tryptophan is 
considered "niacin precursor
". 

 
Niacin deficiency: causes pellagra which is 
characterized by: 
DermatitisDiarrheaDementia

 
Recommended daily allowance: 
Adult male nearly 20 mg of total niacin, that depends on 
dietary niacin and tryptophan. It is increased during 
pregnancy and lactation 

 

Vitamin B6 

There are three naturally occurring forms  of Vit B6 ,  
pyridoxinepyrridoxal,  and pyridoxamine 

Food sources: 
Meat, Wholegrain cereals, and fortified cereals, Bananas 
& Nuts  
Deficiency : lead to lesions of  the  lips and  corners  of  
the  mouth and  inflammation  of  the  tongue. Vit  B6  
deficiency  is  usually  associated  with  other  vitamin 
deficiency . 
 

Folic acid 

Physiological Role: 

1)  Folic acid is needed, together with B12, for development 

of red blood cells in the bone marrow

2)  Folates  are  essential  for  the  synthesis  of  DNA & RNA 

Deficiency:  
Causes "megaloblastic {macrocytic} anaemia", where 
development of RBCs in the bone marrow stops at 
megaloblast stage    
 

Vitamin B12   

  Vitamin B12, (cobalamin is  the  natural  form , &  

cyanocobalamin is  the  commercially  available  one),  is 
water-soluble, crystalline red cobalt-containing 
compound. It is absorbed in the small intestine; it needs 
an intrinsic factor secreted by healthy stomach mucosa. 

  The liver stores enough vitamin B12  for 3 years 

 
Sources: of B12 differ from other B-vitamins by being: 

  Only dietary, no biosynthesis.    

  Provided by animal foods only, especially liver, kidney, 

meat and fish . 

 
Physiological Role: B12 is involved in 
1)  Synthesis of nucleoproteins. 
2)  Formation of red cells in the bone marrow. 
3)  Normal myelination of nerves. 

 

Deficiency: 
Causes pernicious anemia (megaloblastic) & or nervous 
manifestations. Deficiency May be primary or secondary. 
Primary deficiency: dietary, with plant or largely plant diet. 
Secondary deficiency
  When intrinsic factor is lacking, and so dietary B12 is 

not absorbed in small intestine: with degeneration of 
gastric mucosa, or gastrectomy. 

  The intestinal parasite "D. latum" consumes B12. 

 

Recommended daily allowancemicrograms for adults. 
 Intake increased during pregnancy and lactation. 
 

Vitamin C {Ascorbic Acid} 

Sources:  
Plant foods, while animal foods, including milk, are poor 
sources.   
Citrus fruits {and their fresh juice}, Cauliflower, cabbage, 
tomatoes, sprouting beans  

 
Physiological Role: 

1)  Vit C  is  a powerful  reducing  agent (antioxidant) 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

23 

2)  Vit C is  required  for  the  synthesis  of  collagen , the  

main  protein  in  connective  tissue  and  therefore  it  is  
essential  for  the maintenance  of  muscles,  tendons,  
arteries , bone,  skin ,.  It  is  essential  for  the  normal  
functioning  of  enzymes  involved  in  collagen  synthesis 

3)  Facilitates absorption of iron in the intestine ,when  

consumed  in  the  same  meal. 

4)  Plays a role in amino acid metabolism. 
5)  Various  peptide  hormones  and  releasing  factors  

require  activation  by  Vit C  dependent  enzyme 

6)  The hydroxylation of dopamine to the neurotransmitter  

noradrenaline  require vitamin C  

 
Deficiency: 
Scurvy is the clinical syndrome of deficiency. Scurvy is 
characterized by bleeding anywhere in the body, specially 
the gums, skin and mucous membranes, and near joints 
and bones,  

 
Recommended daily allowance:  
60 mg for adults, and more during pregnancy & lactation. 
 

Calcium 

Ca. is the most abundant mineral in human body is about 
1.4 gm\ kg and  99% in bones and teeth, and 1% in soft 
tissues and body  fluids. 
The normal plasma range for Ca is 2.15 – 2.55 mmol \ l 

 
Sources: 
Caseinogen, of milk and cheese: the richest source. 
Shellfish, canned fish [with bones],some green 
vegetables, molasses, and sesame :good sources. 

 
Deficiency: 

1)  Deficiency disease and metabolic disorder of  bone:                         

Osteomalacia, rickets & osteoporosis. 

1)  Tetany: due to severe calcium deficiency, _ 

hypocalcaemia that causes increased irritability of motor 
nerves, usually in children and occasionally in adults. 

2)  Other hazards related to blood clotting, & regulation of 

pulse.  
 

Phosphorus 

The normal adult range of serum total phosphate level 
is 0.7-1.5 mmol \ l . 

 
Body phosphorus is found in: 

  Skelton, mainly: 80% 

  Body fluids and tissue cells: 20% 

 

Sources: 

  Calcium – rich foods. Specially milk and cheese: provide 

adequate phosphorus too. 

  Protein – rich animal foods. specially egg yolk and meat { 

of cattle{ fish and poultry}: rich sources of phosphorus. 

  Bran of cereal grains contains phosphorus that is mostly, 

however, as phytic acid: not only unutilizable, but also 
interferes with absorption of calcium. 

 
Physiological Role: 

1)  Bone and teeth formation, by complex calcium phosphate. 
2)  Phosphorus is a component of many enzymes of cell 

metabolism and functional activities. 

3)  Formation of phospholipids. 
4)  Phosphorus contributes to normal blood chemistry. 

 
Deficiency:  
Practically unknown, since phosphorus requirement is 
provided by animal and plant foods.  
No dietary allowance is specified  
 

Iron 

There is approximately 4 gm of Fe in the body of an 
adult man.
 
Sources: animal and plant foods. 

  Animal foods: organ meat {liver, heart, kidney}, lean 

meat, shellfish and egg, while milk is poor in iron. 

  Plant foods: dried beans, nuts, green leafy vegetables, molasses. 

 
Absorption: iron can be absorbed in the stomach and 
upper part of small intestine. Not all, but a certain percent 
only of dietary iron is absorbed: around 10%, normally. 

 
Iron Deficiency:  
Causes "hypochromic microcytic anaemia", with 
diminished hemoglobin content of red cells, & oxygen-
carrying capacity of blood 
 

Iodine 

Sources: 

  Chief source: vegetables & fruits grown on Iodine- rich soil.   

  Other sources: sea foods, specially fish, and milk when 

pasture is rich in iodine.  
Physiological Role:  
Iodine is essential component of thyroid hormones that 
are needed for tissue metabolism and regulation of 
metabolic rate. 
Deficiency: 

1)  Goitre: simple or endemic, with enlarged thyroid. 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

24 

2)  Cretinism: acquired, and occasionally congenital. 
3)  Congenital cretinism is due to inadequate supply of the 

fetus with iodine. 

Fluorine 

Fluorine is found in enamel of teeth, making it decay – 
resistant, and thus prevents dental caries {tooth decay}. 
Sources: 
Water supply: potable water is the chief source. 
Tea and seafood are relatively rich. 
Deficiency:  
When potable water supply contains inadequate fluorine, 
especially of less than 0.1 ppm. Children suffer high 
incidence of dental caries. 
 
 

Trace Elements 

Zinc: 

  Required zinc is provided by foods of balanced diet, 

especially muscle meats of farm animals and fish & 
seafood 

  Zinc is coenzymes of zinc – containing enzymes of 

protein and carbohydrate metabolism. They are essential 
for synthesis of DNA and RNA. 

 
Deficiency: 

  Balanced diet with adequate animal – protein foods 

provides zinc requirement. Deficiency may arise with: 

  Plant, or largely plant, diet. 

  Using low – extraction flour, where phytate interferes 

with absorption of zinc. 

  Morbidity associated with increased protein loss. 

  Deficiency causes growth retardation , failure to thrive , 

delayed sexual maturation{with hypogonadism, especially 
in males}. 

 
Relatively more dietary zinc is needed for

  Children below 10years. 

  Pregnant and lactating mothers. 

  Zinc intake can be assessed by zinc content of hair & nails. 

 

Copper:  

An adult has 80 mg of cu in their body  
Sources
liver, kidney, shellfish, dried beans, nuts and raisins are 
good sources, while milk is poor in copper. Average diet, 
however, provides copper requirement, and so dietary 
deficiency is uncommon, if any. 

 
Functions: 

1)  Plays a role in oxidation – reduction enzyme systems. 
2)  Haemopoietic role: 
  Better absorption of iron. 
  Synthesis of hemoglobin and cytochrome. 

 
Deficiency:  

  Not reported in adults. 

  Deficiency in infants {rare} shows impaired growth, 

mental retardation, brittle hair, anaemia {must be 
managed by iron and copper}, and contributes to 
manifestation of PEM. 
 

Magnesium: 

Sources: 
Magnesium is widely available in most foods, specially 
meat, organ meat, seafoods, green vegetables  
{Hard water contains magnesium}. 

 
Functions: 

1)  Extracellular magnesium: needed in neuromuscular 

transmission. 

2)  Intracellular magnesium: A component of matrix of bone. 

-  Essential cofactor of many enzyme systems, e.g. 
phosphorylation and synthesis of nucleic acid. 

 
Deficiency: 
Arises from some pathological conditions: 

1)  Acute diarrheal disease and PEM.  
2)  Chronic renal failure. 
3)  Chronic malabsorption syndrome. 
4)  Chronic alcoholism. 
5)  Manifestations: vary with the extent of deficiency that 

may be mild {usually asymptomatic}, moderate or severe. 
Cases may show irritability, emotional disturbance, 
muscle disorders and other hazards. 
 

Manganese: 

Sources: dietary content varies, for example: 
Cereals, whole unrefined grains, dried fruits, nuts and tea[ 
very rich], liver, peanuts and white bread [rich], 
vegetables and fruits [ moderate]. 
Function: managanese activates many enzymes. 
Deficiency: reported in animals not in man. 
 
 
 
 


background image

Lecture 2+3+4+5 - Food Constituents

 

 

 

25 

 
 
 

Water: 

Water forms about 70% of body weight. it is necessary 
for life, being a constituent of all body cells, that is 
needed for body functioning. 
Daily requirement:  
Not fixed, but varies with climate, physical activity and 
other factors. An adult in temperate climate needs about 
2.5 liters of water a day, obtained from potable water, and 
water, content of ingested fluids and foods. 
 

Fibers 

Fiber is material from plant cell walls that is resistant to 
digestion by enzymes of the human small intestine, and is 
often classified according to its solubility in water. Water 
soluble fibers tend to be efficiently broken by bacteria in the 
colon. Water insoluble fibers pass through the body mostly 
unchanged. Dietary fiber is a complex mixture of both. 

 
Sources: 
Fruits [banana], vegetables [potato], breads and cereals, 
nuts and seeds. 

 
Recommended daily intake: 
Infant: 6-20 weeks ---------------------9.1 gm of fiber/L of 
formula 
Children: age + 5 gm / day [beginning at age 2- age 18]. 
Adults:   20-35 gm / day. 

 
Conditions that can be improved by increasing fiber 
intake:
 

1)  Diseases of coln. 
2)  Diabetes mellitus: it improve glycemic control & increase 

sensitivity insulin -----decrease the dose of medication 

3)  Hyperlipidemia ------ it decreases serum lipid levels LDL. 
4)  Obesity:fullness. 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

26 

 

Protein Energy Malnutrition (PEM) 

 

 

 

 

 

A)  Kwashiorkor 

 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

27 

 

B)  Nutritional Marasmus 

 

 

 

 

Nutritional Anemia 

 

A)  Iron Deficiency Anemia 

 

 

 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

28 

 

 

 

 

 

 

B)  Folate-B12 Deficiency 

 

 

 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

29 

Clinical manifestations:- 

  Children who have vitamin B-12 deficiency often presents 

with nonspecific complaints such as:- 
Weakness, Fatigue, Lethargy & FTT. 

  Other common findings include :- 

Pallor, Glossitis (red smooth tongue), Vomiting, Diarrhea & 
Icterus. 

  And Neurological symptoms also occur:- 

Parasthesias, Sensory deficits, Hypotonia, Seizures & 
Developmental delay. 
 
 

Iodine Deficiency 

 

Goitrous Areas 

 

Endemic Goiter 

 

Cretinism 

 

 

 

 
 
 
 

 

 

Non-Goitrous Areas 

 

 

 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

30 

 

Overweight & Obesity 

 

 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

31 

 

 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

32 

 

 

 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

33 

 

 

 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

34 

 

 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

35 

 

 

 

 


background image

Lecture 6+7 - Disorders of Malnutrition

 

 

 

36 

 

 


background image

Lecture 8 – Nutrition in special diseases

 

 

 

37

 

1-  Diabetes mellitus 

 

Diabetes is present when the fasting plasma glucose is 
126 mg/dl {7 mmol/L} or greater on two occasions. 
Diabetes is a major source of disability. It is the most 
common cause of blindness among Americans. It is 
responsible for one third to one half of all cases of chronic 
renal failure requiring dialysis. Undiagnosed diabetes can 
be a life-threatening disease in children.  

  

Causes of diabetes: 

The two types of diabetes are 
Type 1, or insulin - dependent diabetes {IDDM}, and 
type 2, or non-insulin-dependent diabetes {NIDDM}. 

1)  Type 1 diabetes, which accounts for approximately 10% 

of cases, is believed to be the result of an autoimmune 
process in which a progressive destruction of pancreatic 
beta cells results in insulin deficiency. Its onset is 
typically in childhood. This form of diabetes was 
uniformly fatal until insulin was discovered in the 1920s. 

2)  Type 2 diabetes represents the remaining 90% of cases. It 

is also known as adult-onset diabetes. Obesity is present 
in 80-90% of individuals with type 2 diabetes and 
contributes to the insulin resistance, which is thought to 
be a key element in the pathogenesis of this condition. 
Impairment in insulin secretion is also a factor in the 
development of type 2 diabetes.  
 
The effect of weight loss on type 2 diabetes: 
Weight loss has been shown to lower plasma glucose, 
triglycerides and very low-density lipoprotein {VLDL} 
concentrations in a high proportion of individuals with 
type 2 diabetes. Weight loss also reduces blood pressure. 
Because elevated blood pressure, triglycerides, and VLDL 
are common in type 2 diabetes and because they are 
important risk indicators in this condition {which is 
accompanied by increased cardiovascular risk}. 
 
How can weight loss be achieved in individuals with 
type 2 diabetes? 
Although a reduction in energy intake is, in theory, the 
ideal treatment for type 2 diabetes, this is extremely 
difficult to achieve for long-term management, in part 
because of the accessibility of highly palatable, energy-
dense foods in modern culture. Also, most studies show 
that weights regain occurs in the majority of people who 
have lost weight, usually over a 1-2 year interval. 
Therefore, there has been considerable interest in formal, 
aerobic exercise
 as an adjunct to dietary measures for the 
purpose of losing weight, studies done over a period of 2-

3 years show that regular exercise, combined with a low-
fat diet, can result in sustained weight loss. 
 
Diabetes and   low-fat diet: 
A low-fat diet is still strongly recommended for the 
prevention and treatment of coronary artery disease. 
Several studies have shown that when an isocaloric high-
carbohydrate, low-fat diet is compared with a diet higher 
in fat and lower in carbohydrate, the high-carbohydrate 
diet tends to result in hypertriglyceridemia. Therefore it is 
probably still best to recommend a high-carbohydrate 
{50-60% of calories}, low-fat {20-30% of calories} diet 
for people with type 2 diabetes. 
 
Dietary protein requirements in diabetes: 
Diabetic patients should strive for a moderate protein 
intake. When diabetes is controlled, protein metabolism 
becomes normal. Studies have shown that restricting 
protein in patients with diabetic nephropathy reduces 
protienuria. It is, therefore, prudent for diabetic patients to 
avoid high-protein diets. The diabetic diet should contain 
moderate amounts of protein, usually 15-20% of total 
energy. 

 

Micronutrient supplementation in diabetes: 

  Supplementation of micronutrients not recommended in 

diabetes. Physicians are often asked about chromium 
picolinate, a preparation found in health food stores, 
which has been touted as a treatment for diabetes. 
Chromium is a cofactor of insulin. Chromium 
supplementation is not currently recommended. 

  Magnesium and zinc have been suggested as 

supplements but are also not generally indicated. A 
patient with poorly controlled diabetes, especially one 
who is taking diuretics, may become deficient in 
magnesium, but no benefit has been shown from 
magnesium therapy. It has been suggested that zinc 
supplementation might aid in the healing of leg ulcers, but 
zinc deficiency is extremely rare. 
 
General advice to patients with diabetes: 
Diet and exercise
 recommendations for diabetic patients. 
A diet high in complex carbohydrate {with emphasis on 
fiber} and low in fat with some limitations on simple 
sugar and alcohol content is recommended for everyone 
but especially for diabetics. Consistency of food intake is 
also important, to avoid episodes of hyperglycemia. 
Exercise, which is important for everyone, is especially 
important for the diabetic patient. Sadly, 


background image

Lecture 8 – Nutrition in special diseases

 

 

 

38

 

recommendations for weight loss and exercise too often 
fall upon deaf ears in the adult-onset diabetic. 

2-  Hypertension 

 

Dietary management of hypertension: 

Hypertension is one of the most common diseases of 
adults.. Nutritional factors are as important as 
pharmacologic therapy in the management of 
hypertension. Up until the past three decades, patients 
with hypertension generally died early, but, with modern 
pharmacologic, nutritional, and lifestyle management, 
patients with hypertension can live a normal life span.  
 

Dietary measures in prevention of hypertension: 

The incidence of hypertension can be reduced by 
modifying four predisposing factors, three of which are 
nutritional. These four factors are overweight, high salt 

intake, excess alcohol consumption, and lack of physical 
activity

 

The optimum weight for the management of 
hypertension

The weight should be normal. Using the BMI and RW 
indices to measure that. A reasonable definition is 20% 
above the upper limit of the normal range. 
 

Sodium restriction and hypertension: 

Prevention of HT is associated with moderate salt 
restriction, defined as 6 grams of salt/ day[ 2400 mg of 
sodium]. More severe degrees of salt restriction are not 
usually necessary for hypertension in the absence of heart 
failure, but, with heart failure it is necessary to have more 
restrictive sodium intake. 

 

Potassium intake with hypertension: 

There is an association between high potassium intake 
and lower blood pressure. An increased potassium intake 
is associated with reduced mortality from stroke. The 
mechanisms include  

  lowering of the peripheral resistance 
  suppression of the rennin- angiotensin 

mechanism 

  Useful substitute for sodium in achieving a low- 

sodium diet. 

Patients with hypertension are often treated with diuretics, 
these drugs especially the hypochlorthiazides, are 
associated with potassium loss therefore potassium should 
be supplemented to prevent negative potassium balance. 
 

Major drug- nutrient interactions in Hb: 

Most of the drugs used to control blood pressure either 
interact with nutrients or have gastrointestinal side effects, 
or both: 
 

Drugs 

Side-effect 

B – blockers 
[propanalol] 

Anorexia, dry mouth 
nausea, diarrhea, abdominal pain 

& and B- blockers [ 
labetalol] 

Dry mouth, taste change, nausea 
diarrhea. 

&

1

recepter 

blockers[prazocin] 

Dry mouth, nausea, diarrhea, 
constipation 

ACE inhibitors 
[enalapril] 

Anorexia Dry mouth, nausea, 
diarrhea, constipation, taste 
change, glossitis and stomatitis, 
abdominal pain. 

Calcium channel 
blockers [vepramil]  

nausea, constipation 

Vasodilator 
[hydralazin] 

Anorexia Dry mouth, nausea, 
diarrhea, constipation, taste 
change, 

 
 

Modification in lifestyle of hypertensive patients: 

 Physical activity: 
Exercise is the first major change, only 30minutes 
scheduled exercise three times a week can have a 
beneficial effect and the exercise need to be no more 
elaborate than brisk walking.exersice have three benefits: 

 

Lower blood pressure by 6 or 7 mmhg... 

 

Useful to the weight loss program. 

 

It helps to break the cycle of physical activity,  

Smoking: 
Many people think that smoking primarily damages the 
lung. but the excess cardiovascular mortality related to 
smoking is three times as large as the excess mortality 
related to lung cancer. 
 

Management of Hb in the elderly patients: 

The systolic blood pressure rises as people age. 
Management is as for younger patients. Weight reduction, 
sodium restriction, alcohol limitation, and exercise are all 
important components in the overall management.  
 

 


background image

Lecture 9 - Feeding of Vulnerable Groups

 

 

 

39

 

These groups are affected too much greater extent than 
the general population with nutritional deficiency due to 
their physiological status and these include: 

1. Feeding of infants 
2. Feeding of children 
3. Feeding of mothers [pregnant and lactating]. 
4. Feeding of adolescence 
5. Feeding of the elderly. 
 

1)  Feeding of the infants 

  Infants need adequate feeding for, normal growth and 

development and for promotion of health and more 
resistance to infection. 

  Principles of feeding: 

1)  Milk. 
2)  Dietary supplementation. 
3)  Weaning practice. 

 

1) Milk

the essential food and is either: 

-  human milk  
-  animal milk: this either powder milk , liquid milk 

 

Breast feeding 

Lactation is a physiological function with two processes: 
milk secretion and milk letdown each controlled by a 
special hormones of the posterior pituitary [prolactin and 
oxytocin]. 

 

Requirement of breast feeding: 

1)  Must be started very early after delivery, for: 

  Stimulates milk secretion and emptying of breasts 

  Allows sulking of colostrum that is of anti-

infection value. 

   Early mother/ baby bonding. 

2)  Baby must be given sufficient time for suckling. 
3)  Mother must be at comfort, and psychologically 

relaxed, to help the letdown. 

4)  Pattern of breast feeding: 

  Exclusive breast feeding giving breast milk only 

[no other food], for the first four months. It may be 
recommended for 6 months, especially in less 
developed areas. 

  Weaning is then started, and gradually progresses, 

together with dietary supplementation {given later} 

 
 

 
 

Advantage of Breast – feeding: 

Advantage to both baby and mother. 

 

I] Advantage to Baby: 

  Nutritional. 

  Non – nutritional: anti – infection, convenience, and 

psychological. 

 
Composition of Milk 

Milk Contents 

Human
{%} 

Cow 
{%} 

Buffalo
{%} 

Protein         gm 
Fat                gm 
Lactose        gm 
Water           ml 
Energy         kcal 
Calcium       mg 
Phosphorus  mg 
Iron              mg  
Vitamin A    IU 
Vitamin D    IU 
Vitamin C    mg 
Thiamine     mg 
Riboflavin    mg 
Niacin          mg 

1.1 
4.5 
6.8 
87.0 
68.0 
32.0 
14.0 
0.1 
190.0 
2.2 
4.5 
0.01 
0.04 
0.1 

3.5 
3.5 
4.9 
87.0 
69.0 
118.0 
92.0 
0.05 
102.0 
1.4 
1.1 
0.04 
0.02 
0.1 

4.0 
7.5 
4.5 
83.0 
101.0 
160.0 
 
0.2 
130.0 
 
1.0 
0.04 
0.12 
0.1 

 

1. Nutritional: 

  Except for deficient iron and vitamin D that can be 

supplemented, breast milk is of suitable composition and 
properties for optimal growth and development. It is 
readily digestible, and satisfies needs of infant in the first 
months. 

  Impact of nutrition status of lactating mother on 

composition of milk

  Adequately nourished mother: composition is more or 

less unchanged[ hind milk, however, is of more fat and 
protein content than fore milk] 

  Inadequate nutrition is mild/ moderate: quantity of milk 

may be somewhat affected while composition is not, due 
to physiological adaptation, with depletion of mother. 

   Severe malnutrition: both quantity and quality of secreted 

milk are affected. 

 

2. Non – nutritional Advantage: 

A.  Anti-infection value: incidence of infection, specially the 

diarrhoeal and respiratory, is significantly lower in the 
breast –fed then the bottle fed, due to 
  Presence of immunoglobulin in colostrum 
  The presence of lysozyme [antibacterial], 

macrophages [bactericidal], lactobacillus bifid us- 
promoting factor, lactoferritien [inactivates E. coli] 


background image

Lecture 9 - Feeding of Vulnerable Groups

 

 

 

40

 

B.  Convenient feeding: the baby can be nursed at any time. 

Breast milk is fresh and needs no preparation, of optimal 
temperature, and is usually sterile. 

C.  Psychological valuebreast –feeding allows intimate 

mother/ baby contact that are emotionally valuable for 
both. 

 

II] Advantages to BF to mother: 

  Postpartum value: suckling stimulates secretion of 

oxytocin that causes contraction of the uterus and 
enhances involution of uterus. 

  Lower risk of breast cancer. 

  Psychological/ emotional value. 

  Fertility regulation: exclusive breast feeding suppresses 

ovarian activity and postpartum ovulation, and is thus 
associated with lactation amenorrhea. 

 

Drew back of bottle feeding: 

  Milk borne infection,  

  Hyperosmolarity: increased serum similarity, causing 

hypertonic dehydration. 

  Hypocalcaemia, due to impaired utilization of calium by 

neonates in the first days or weeks--- neonatal tetany. 

  Allergy to caw milk, with more susceptibility to diarrhea, 

and intestinal and skin disorders. 

  Depriving the baby of the benefits of breast- feeding. 

 

2) Dietary Supplementation:

 

Milk feeding of infant and young children must be 
supplemented for: 

  Milk –deficient nutrients 

  Protein. 

  Vitamin A. 

 

1. Supplementation for milk –deficient nutrients: 

 Non powder milk is supplemented for 

  Iron: by iron rich food and medical preparations if 

necessary, green leafy vegetables, eeg  yolk, liver of 
chicken then cattle 

  Vitamin C: giving fresh orange or tomato juice, green 

vegetables. 

  Vitamin D: supplementation is non dietary by, proper 

sun exposure ,giving vit D [ oral, parental] 

 

2. Supplementation for protein: 

As the infant grows older, increasing protein requirement 
cannot be satisfied by milk, and so supplementary 
protein- rich weaning foods are needed. 

 

 

 

3. Vitamin A supplementation: 

It is recommended to give two oral massive doses of vit. 
A for healthy epithelial surfaces that support protection 
against infection, especially measles. 
Vitamin is available in blue capsules of 10000 IU, the 
first capsule, at 9 months, with measles vaccine and 
booster OPV. 
Second dose, AT 18 months with MMR vaccine and 
booster OPV, DPT vaccine. 
 

3) Weaning: 

  Weaning is the process of gradually replacing milk feeds 

of the baby, by a variety of foods until ultimately reaching 
regular diet, and principally milk feeding is stopped, it is 
recommended to start weaning from the 4

th

 month and 

progress to the age of 24 months. 

 

Months 

Given food 

4

th

 

  Orange or tomato juice: for vitamin C 

  Milk pudding: for protein, starch and other 

nutrients or yogurt. 

5

th

 

  Vegetable soup [by bottle]: for iron, iodine, in 

nongoitrous area and vit. C. 

  Yolk of boild egg: for protein, iron, Vitamins 

and others 

6

th

, 7

th

 

  Fruits, for vitamins and minerals: mashed 

bananas, or cooked. 

  Smashed vegetables by spoon. 

8th,9

th

 

  Boild potatoes or sweet potatoes 

  Piece of bread, or biscuits. 

10th to 12th 

  Mashed liver or chicken, or mined meat of 

chicken, cattle or fish. 

  Peeled mashed stewed beans[ with precaution 

for fauvism] 

 

  During the second year: mother is guided how to make a 

balanced diet from selected food plus milk feeds, until 
weaning completed. 

  The characteristic of weaning practice in traditional 

communities of developing countries: 

  Breast – feeding is usually stopped abruptly stopped, 

not gradually. 

  Onset of weaning varies widely: BF is continued for 

varied period that may be as short as 6 months- 3 years 
according to circumstances. 

  Milk feeds are largely replaced by sweetened fluids 

and starchy food, which are lack of protein. 

  Milk may be given but usually in small inadequate 

amount. 

 


background image

Lecture 9 - Feeding of Vulnerable Groups

 

 

 

41

 

2. Feeding of Children 

Includes preschool children, and schoolchildren. 

 

a) 

Feeding of preschool children: 

  Children of 1-5 years need special feeding that satisfies 

normal growth and development, and health promotion 
and body resistance to infection. 

 

Deficiency:

 infants [after the 6

 

months of age usually, or 

earlier sometimes] and preschool children are exposed to 
deficiency of protein, iron, vitamin D, and other nutrients. 
1)  Protein Deficiency: PEM, in infants and young 

children, underweight, in older children. 

2)  Vitamin D deficiency: causes rickets. Age incidence 

is usually 6 - 24 months. 

3)  Iron deficiency: causes iron-deficiency anemia, a 

common deficiency problem. 

4)  Others: 

    Ariboflavinosis. 

    Dental caries. 

    Vitamin A deficiency

 

b) 

Feeding of school children: 

Nutrition Deficiency Diseases 

  Protein deficiency: causes impaired growth and 

underweight. 

  Iron-deficiency anemia: common problem. 

  Riboflavin deficiency, causing ariboflavinosis, with eye 

and mouth manifestation, including cheilosis. 

  Dental caries: multifactorial problem, including 

neglecting regular oral hygiene {the most important}, and 
nutritional deficiency.  

  Vitamin A deficiency, giving skin and may be ocular 

manifestations: occasional problem. 

  {What about rickets: active rickets is a preschool disease, 

with age incidence of 6-24 months. Schoolchildren, 
however, may show sequelae of untreated rickets, termed 
"healed rickets"}. 

 

Predisposing factors: 

Inadequate home and school feeding. 

1)  Nutrition ignorance of child and family, including faulty 

food habits, as: 

  Going to school without taking breakfast. 

  Spoiling appetite for principal meals, by in between-

meal nibbling {sweets, soft drinks and others} 

  Preferring snacks than vegetables and fruits. 

2)  Parasitic infection. 

 

Manifestations: 

  General picture: impaired appetite, early fatigue, lowered 

alertness and body resistance, and weak muscles. 

  Specific nutritional deficiency, giving characteristic 

manifestations of missing or inadequate nutrient{s}.  

  

3. Feeding of adolescence  

There is a5-7 year period of rapid growth, during which 
the adolescent will gain about half of their final adult 
weight. The peak occurs at around 12 in girls and around 
15 in boys. It is associated with the onset of sexual 
maturity, after this is reached; growth tapers off until the 
late teens in girls and the early twenties in boys. 

 

Energy requirement for adolescents: 

Energy need in girls reach a level of 2200 kcal/day at age 
11-12 and stay at that level through adolescence. Boys, 
with their later growth peak, start out at 2500 kcal/day 
and go up to 3000 kcal/day during the period of maximum 
growth, dropping back to adult levels during the late teens 
and early twenties. 

 

Minerals: 

 Some 45% of the overall skeletal growth occurs during 
adolescence. Calcium requirement in adolescents is 
therefore elevated to 1200 mg/day, with boys requiring 
somewhat more than girls.  
Zinc and magnesium are also required, girls under the 
influence of estrogen, show an increase in bone density as 
well as bone size during adolescence. 

 

Iron: 

The requirement in girls as they go through menarche are 
somewhat greater, girls on the other hand, require adult 
female levels of Iron Age 12 onward. 

 

Vitamins: 

A number of the B complex vitamins, specially thiamin, 
riboflavin, niacin are required in large amounts to meet 
high energy requirements and to support muscle 
synthesis. Vitamin D is crucial to support the rapid 
skeletal growth, its requirement are above adult levels 
during adolescence. Vitamin A, C, E, B6 and foliate, are 
required in adult amounts. 
None of these should require supplementation in 
individuals consuming a healthy and balanced diet. 
 
 


background image

Lecture 9 - Feeding of Vulnerable Groups

 

 

 

42

 

 

4. Feeding of mothers 
{Pregnant and lactating} 

 
Extra allowances of nutrients and energy are needed 
during the latter half of pregnancy, and throughout 
lactation, to satisfy physiological requirements of mother, 
and needs of intrauterine growth and development. 
 

Special consideration is given to:   

  Nutrition education of mothers for principles and 

requirements of maternal and child feeding. 

  Dietary supplementation during pregnancy and lactation, 

if necessary. Usually no supplementation is fed mothers.  

  Family planning service for optimal pregnancy spacing, 

or postponing pregnancy for indicated period of time, for 
restoration and promotion maternal health, and favourable 
outcome of pregnancy.  

  Health appraisal of mothers, for: 

  Diagnosis and treatment of nutritional deficiency. 
  Morbidity that may predispose to malnutrition, if any, 

e.g. parasitism. 

 

Impact of malnutrition during pregnancy:

  

Impact on both the pregnant and fetus. 

 

Impact on the pregnant: 

  General impairment of health. 

  May predispose to some maternal hazards. 

  Nutritional deficiency diseases, specially: 

  Nutritional anaemia: iron-deficiency anaemia, 

pregnancy macrocytic anaemia  

  Osteomalacia. 
  Tetany, occasionally. 

Impact on fetus: 

  More incidence of LBW. 

  Tendency to premature onset of labor, and more risk of 

birth injuries. 

  Deficient body stores of the newborn, and susceptibility 

to deficiency early in life, specially iron-deficiency 
anemia and rickets. 

  Congenital cretinism in goitrous areas, when iodine 

supplementation is not given during pregnancy. 
 

Impact of malnutrition during lactation: 

Impact on mother

: mother is exposed to the same 

hazards of malnutrition of the pregnant, given before. 

Impact on nursed baby

: composition of breast-milk is 

unique, and not influenced by maternal malnutrition, 
except with severe advanced deficiency. 

5. Feeding of the elderly 

Malnutrition is one of the main health problems of the 
elderly. 
 

Predisposing Factors: 

  Impaired physiological functioning with aging, including 

digestion, absorption and metabolism. 

  Loss of teeth. 

  Chronic disease may be associated with anorexia. 

  Psychological disturbance may de associated with 

anorexia, and neglecting or refusing food. 
 

Deficiency Diseases

varied types and severity, according 

to nature and severity of deficiency. Important problems 
include general debility and loss of weight, anemia, and 
osteoporosis. 
 

Prevention: 

1)  Establishing geriatric health centers, to provide 

convenient accommodation, especially for the elderly 
deprived of family care. 

2)  Nutrition education, of the elderly and family, for: 

  Foods of high nutritive value, and easy preparation, 

consumption and digestion. Milk, cheese and yoghurt, 
mashed potatoes, fish and minced chicken and meat 
are valuable. 

  Diet therapy and restrictions, on medical prescription. 

3)  Dietary supplementation, by: 

  Powder milk, if regular liquid milk supply is not 

available. 

  Supplementary geriatric foods: made of balanced, 

readily digestible mixtures of HBV protein, vitamins 
and minerals. 

  Polyvitamins – minerals preparations.  

4)  Regular health appraisal: for diagnosis and treatment of 

morbidity, including nutritional deficiency and 
predisposing disease. 
 
 
  
   
 
 

 


background image

 

43 

 


background image

Lab 1 – Nutrition Assessment

 

 

 

44 

Nutrient as agent 

1.  according to type : 

a- under nutrition (quantity) starvation 
b- Mal nutrition (quality) protein, vitamins. 
c- over nutrition (quantity) 0besity. 
d- Food allergy. 

2.  according to relation to immune mechanism 

a- lower natural resistance (vitamin A Deficiency change 
in mucous membrane). 
b- Interfere with antibody productions. 
c- Increases in severity of diseases (vit C). 
 

To assess nutritional condition we need: 

A combination of  
1. Clinical examination and  
2. Epidemiological facts 
3. Anthropometric Data 
4. Biochemical testing is used to assess. Micronutrient 
deficiency diseases. 
 

The Nutrition Care Process: 

Identifying and meeting a person’s nutrient and nutrition 
education needs.  Five steps: 

1)  Assess  Assessment of nutritional status 
2)  Analyze  Analyze assessment data to determine nutrient 

requirements 

3)  Develop Develop a nutrition care plan to meet patient’s 

nutrient and education needs. 

4)  Implement:  Implement care plan 
5)  Evaluate:  Evaluate effectiveness of care plan:  ongoing 

follow-up, reassessment, and modification of care plan. 
 

Assessing Nutritional Status 

•Historical Information 
•Physical Examination 
•Anthropometric Data 
•Laboratory Analyses 

 

A- Historical Information: 

Health History (medical history) - current and past health 
status 
–diseases/ risk factors for disease 
–appetite/food intake–conditions affecting digestion, 
absorption, utilization, & excretion of nutrients–emotional 
and mental health 
 
 

Drug History  
– Prescription. 
– illicit drugs 
–nutrient supplements, HERBS and other “alternative” or 
homeopathic substances  
– Multiple meds (who’s at risk?) 
Meds can alter intake, absorption, metabolism, etc. 
Foods can alter absorption, metabolism, & excretion of 
meds. 
 
Socioeconomic History  
 Factors that affect one’s ability to purchase, prepare, & 
store food, as well as factors that affect food choices 
themselves. 
–Food availability (know local crops/produce) 
–occupation/income/education level 
–ethnicity/religious affiliations 
–kitchen facilities 
–transportation 
–personal mobility (ability to ambulate) 
–number of people in the household 
 

Diet History 
Analyzing eating habits, food intake, lifestyle, so that you 
can set individualized, attainable goals. 
–Amount of food taken in 
–Adequacy of intake – omission of foods/food groups 
–Frequency of eating out 
–IV fluids 
–Appetite 
–Restrictive/fad diets 
–Variety of foods 
–Supplements (overlaps) 
 

B- Physical Examination: 

-weight status 
-mobility 
-confusion 
-signs of nutrient deficiencies/malnutrition  
esp.  hair, skin, GI tract including mouth and tongue 
-Fluid Balance (dehydration/fluid retention). 
 
Limitations of Physical Findings 
–Depends on assessor! 
–Many physical signs are nonspecific:  ie. cracked lips 
from sun/windburn vs. from malnutrition, dehydration… 
 


background image

Lab 1 – Nutrition Assessment

 

 

 

45 

Nutritional status indicators 
There are three primary anthropometric indices for 
children under five years of age: Wasting; Stunting, and 
Underweight. 
 

 

 

 

Index/indicator  What it measures/what it is used for 

Body Mass Index 
(BMI) 

It measures thinness in adolescents, adults 
& the elderly.  

Low Birth 
Weight (LBW) 

  It measure newborn weight. 

  It associated with poor nutrition in 

mothers (although other factors can also 
contribute to low birth weight. 

Mid-Upper Arm 
Circumference 
(MUAC) 

  It is an index of body mass. 

  It is usually measured using a MUAC 

that is placed around the middle of the 
upper arm 

  It is particularly good for identifying 

with high risk of mortality 

 
 
Contexts in which these indicators are particularly 
useful: 
 

 

 

 
A combination of clinical examination and biochemical 
testing is used to assess micronutrient deficiency diseases. 
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 
 
 
Indicators used for assessing micronutrient 
deficiencies: 
 

 

 
 

Other micronutrient deficiencies & relevant indicators 
 

 

 
 

Biochemical testing is carried out on blood or 

urine samples. 

 

It is vital in situations where there is a strong 

indication of risk of micronutrient deficiency but a 

lack of clinical evidence.

 


background image

Lab 1 – Nutrition Assessment

 

 

 

46 

 

Key indicators for rapid assessment: 

 

Mortality rates and causes of mortality  

Demographic profile  

Morbidity data on the most common diseases  

Presence of diseases with epidemic potential  

Data on immunization and vaccine coverage  

Coverage of vitamin A supplementation  

Predominant infant and young child feeding practices  

 
 

C- What are the anthropometric 
measurements & how are they used in 
nutritional assessment? 

 

  Anthropometric measurements include height, weight, 

skin fold thickness and circumference measurements of 
different parts of the body. These measurements reflect 
present nutritional status and can be used to estimate the 
degree of obesity and even the percentage of body fat. 

  Three commonly used anthropometric indices are derived 

by comparing height and weight measurements with 
reference curves: 
1- Height for age 
2- Weight for age 
3- Weight for height 
 

Height for Age: 

  Length: refers to the measurement in a recumbent position 

used in children aged less than 2 years who cannot stand 
well. 

  Standing height: refers to as stature so height is used to 

cover both measurements: 

a)  Low height for age (shortness): either normal variation or 

pathological process. 
Stunting: gaining insufficient height relative to age. 
The term chronic malnutrition is used to describe low 
height for age. 

b)  High height for age: (tallness) is an indicator with little 

public health significance. 
 

Weight for height: 

Reflects body wt. relative to height 

a)  Low weight for height (thinness and wasting), thinness 

does not necessary imply a pathological process. 

Wasting: refers to recent and sever process that led to 
significant weight loss, usually as a consequence of acute 
starvation and \ or sever disease. 

b)  High weight for height :over wt. and obesity 

 

What is the Body Mass Index (BMI)? 

The BMI is commonly used to estimate the level of 
adiposity in individuals or in groups It defines as a 
relationship of weight to height, so is defined as a ratio of 
weight to the square of height: 
BMI = Weight in kg \ (height in meter) 2 
 

Table cut- offs for BMI in adults: 

BMI 

Weight status 

Risk of co- 

morbidities 

Below 18.5 

under  wt 

low 

18.5-24.5 

normal 

average 

25.5-29.9 

over wt. 

increased 

30.0-39.9 

obese 

moderate- sever 

Above 40 

very obese 

sever 

 

Weight for age: 

a)  Low weight for age: (lightness): is a descriptive term for 

low wt. for age. 
(Underweight) refers to underlying pathological process. 

b)  High wt. for age: seldom used for public health purposes. 

The proper descriptive term for high wt. for age would be 
heaviness. 
 

Other anthropometric indices: 

1)  mid upper arm circumference : The advantage of MUAC 

include the portability of measuring tapes and the fact that 
a single cut – off value ( 12.5-13.0 cm) can be used for 
children under 5 years of age . 

2)  Body mass index. 
3)  Skin fold: assess the thickness of subcutaneous tissue and 

are widely used for assessing obesity among adults. 

4)  Head circumference 

 occipital – frontal circumference) 

used as a part of health screening for potential 
developmental or neurological disabilities in children. 

5)  5-proxies for length: limitation in obtaining accurate 

measurements of infant length. Potential proxies include 
leg (or fibular) and arm (or ulnar) length as well as head 
circumference. 

 
 
 
 
 
 


background image

Lab 2 – Energy

 

 

 

47 

Daily requirement according to age  ,sex, activity, and 
other conditions 
 

 

Energy” 

The ability to: 
    1- Perform work,  
    2- Produce change 
    3- Maintain life  
All requires energy.  

Energy exists in many forms

; mechanical, chemical, 

heat, electrical, light, & nuclear energies  
•  In the body, chemical energy from food is converted 

to mechanical energy & heat. 

•  The major dietary sources of energy-yielding 

substrates are CHO, fats & proteins. 

 

Units of Energy 

Calorie:

  

  It is the basic unit of energy. 

  It is the amount of heat energy required to raise the 

temperature of one gram of water by 1°C at the standard 
temperature. 

  But because the calorie is a small unit we usually use; 

  Kilocalorie (Kcal or Cal) =1000 calorie

Which is the amount of heat energy required to raise the 
temp. of a kilogram of water 1°C 

 

Joule (J):  

  Is the work done (energy expended) when 1 kg is moved 

1 m. by a force of 1 Newton. 

  The total calorie content of food can be measured by a 

device called (Bomb Calorimeter). It is design to burn 
food & the amount of energy produced per gram of 
protein, fat or CHO by Bomb calorimeter are; 

 1 gm of: protein  = 4 Kcal, fat = 9 Kca, CHO = 4 
Kcal,  alcohol  =7 Kcal (not nutrient) 

  The nutrients release energy when they are catabolized 

forming Co2 &H2O. The released energy becomes caught 
within ATP = the fuel for all energy- requiring processes 
in the body. 

  E.g. 2 eggs =100 gm; 

  13% protein = 13 gm x 4 = 52 kcal  
  12% fat        = 12 gm x 9 = 108 kcal 
  1% CHO      = 1 gm x 4   = 4    kcal  
                           Total      = 164 kcal 

  Bread 100 gm contains; 

  8% protein  = 8 gm x 4 = 32 kcal 
  2% fat         = 2 gm x 9 = 18 kcal 

  58% CHO  = 58 gm x 4 = 232 kcal 
                          Total       = 282 kcal 

  100 cc of milk = ½ cup contain; 

   3.5% protein = 3.5 gm x 4 = 14 kcal 
   3.5% fat        = 3.5 gm x 9 = 31.5 kcal 
   5% CHO       = 5    gm x 4 = 20     kcal                                                                            
                            Total       = 65.5  kcal   

  Cup of milk            = 200 cc = 200 gm 

  One table spoonful = 15 cc  = 15 gm 

  One tea spoonful    =  5  cc  =  5 gm  

  One tea spoonful of oil        = 5 gm x 9 = 45 kcal  

   =      =        =         =    sugar    = 5 gm x 4 = 20  

 

Anaerobic & aerobic pathways:  

  For the 1

st

 or 2

nd

 minutes of exercise, oxygen has not 

arrived at the muscles & energy must come from 
anaerobic sources. After several minutes aerobic pathway 
takes over, & as the exercise continues, there is a constant 
interchange or use of energy sources, which depends on: 

1- The intensity ,2-  length of exercise, 3- the 
person’s fitness level, 4- the food eaten. 

  Short term, high intensity activities (e.g. sprinting) rely 

mostly on the anaerobic pathway & only CHO (from 
muscle glycogen) can be used.  

  Exercise of low to moderate intensity is supported by 

aerobic system & both CHO & fats are utilized. Fats are 
an important energy source during exercise, because the 
fatty acids are abundant in the body & using them spares 
muscle glycogen. 

  Long term activity, the fat becomes the primary source of 

energy. 

  Sedentary person breaks down glycogen faster (lactic acid 

accumulated in the tissues causing muscle fatigue), but 
physically fit person has a higher aerobic capacity i.e. 
more fat than glycogen is used 
 

Total energy requirement (TER)

This depends on summation of 3 factors; 
1 - Basal metabolism. 
2- Physical activity. 
3- Specific dynamic action of food (S.D.A.) = thermic 
effect of food (TEF)

 

= . التأثير الديناميكي النوعي لألطعمة

4-Other factors like growth, pregnancy, lactation & 
temperature regulation. 

Energy requirement =BMR+ physical activity +TEF   

 


background image

Lab 2 – Energy

 

 

 

48 

1) 

Basal Metabolism (BMR) ( معدل االستقالب االساسي= 
Basal energy requirement = resting metabolic rate:

 

 

 

  Which is the minimum amount of energy needed by the 

body at rest in fasting state (post absorptive state) to 
sustain life processes, basal energy expenditure is 
measured as BMR by direct& indirect calorimeter  

  Condition to measures BMR: the person should be; 

  At complete physical& mental rest. 
  Relaxed but not sleep. 
  At least 12 h. after last meal. 
  Several hours after strenuous exercise or activity. 
  In a comfortable temp. & environment  

  To calculate the energy requirement for BMR: 

BMR for male   = I.B.W.(kg) × 1  Kcal/ kg / hr   × 24hr  
BMR for female= I.B.W.(kg) × 0.95 Kcal /kg/hr × 24hr 
 I.B.W.= ideal body wt. 
 

2)  Physical Activity: 

 

  To calculate physical activity either; 

Physical activity=BMR × activity factor  

  Rough classification of occupation(activity); 

  Light activity (sedentary)=30% of BMR:  office 

worker, lawyer, doctor, teacher, shop worker, house 
cleaning. 

   Moderate activity= 50% of BMR: industrial worker, 

farmer, student, solder (not in active service), 
housewife, carrying a load & cycling. 

   Heavy activity (75-100% of BMR): agriculture 

worker, unskilled laborer, mine worker, solder in 
active service, &walking with a load uphill. 

  NOTE: mental activity dose not appreciably affect the 

energy requirement.  

 

 

3)  Specific Dynamic Action of food (SDA)= Thermic 

Effect of Food(TEF) = diet induced thermo genesis: 

 

 

  Which is the extra energy released due to digestion, 

absorption, &metabolism of food reaches its maximum 
level 3-5 hours after ingestion of food. 

  This effect is not equal for all type of food; 

TEF of: protein= 25-30% of BMR,    CHO  = 6% of BM, 
fat = 4% of BMR,   for mixed diet= 10% of BMR 

  E.g. Calculate the total energy requirement (TER) of a 4th 

year medical male student whose ideal body wt. is 60kg? 
(moderately active male) 
BMR = 60kg × 1 Kcal/kg/hr × 24hr =1440 Kcal/day 
Physical activity = 1440 Kcal/day × 1.7 = 2448 Kcal/day 
TEF = 10% × 1440 Kcal/day = 144 Kcal/day 
TER= 2448+ 144 =2392 Kcal/day 
 

4)  Other factors; Like growth, pregnancy & lactation: 

  Growth: additional energy is required to cover the cost of 

increasing B.wt.& Ht., a growing infant may store 12-15% of 
energy expenditure for growth & formation of new tissues. 

  When the child gets older , his rate of growth is diminish 

&the caloric requirement for growth is reduced but the 
TER is increased because of increased body size. 

  Pregnancy &Lactation: 

  Additional calories are required to meet the energy cost of 

pregnancy &lactation will add to the TER of normal women 

In pregnancy 300 Kcal/day (esp. in 3rd trimester) 
In lactation    500 Kcal/day will added  

  E.g. Calculate the TER of 60kg housewife woman? 

BMR= 60kg × 0.95Kcal/kg/hr × 24hr =1368Kcal/day 
Phys. Act. =1368 Kcal/day × 1.6 = 2188.8 Kcal/day 
TEF = 10% × 1368 Kcal/day = 136.8 Kcal/day 
2188.8+ 136.8 = 2325.6 
If she is pregnant add 300 Kacl/day 
If she is lactating add 500 Kcal/day  

 

Adequate diet (Balanced diet): 

  Is the diet that composed of various nutrients that the body 

needs for maintenance, repair & the living process of growth 
& development (in children) & to meet all the nutritional & 
energy requirement of a person. It should contain; protein, 
CHO, fat, vitamins, minerals, fibers& water. 

  The percentage of various nutrients to the total calories 

intake; Protein10-20% , fat 20-30%, CHO 50-60% of total 
calories (or according to the food guide pyramid). The 
intake more than two third of the R.I. of nutrients are 
considered adequate.  


background image

Lab 3 – Food Pyramid

 

 

 

49 

Water 

What are the recommended servings of water/ day? 

Women: Drink 9 cups (72 oz) per day 
Men: Drink 12 cups (100 oz) per day 

 

Why should you drink water? 

  It is an essential nutrient and makes up > 60% of adult 

body weight  

  It is needed for all body functions, such as nutrient 

digestion, absorption, transport, and metabolism  

  It aids in body-temperature maintenance  

  It is vital to electrolyte balance  

  It helps lubricate and cushion joints 

  Water contains no calories or fat  

  May help with weight loss by acting as a natural appetite 

suppressant  

  Prevents complications from dehydration, such as 

headache or fatigue  

  May benefit people with respiratory diseases by thinning 

mucous secretions that worsen asthma  

  May help people who experience recurrent urinary tract 

infections by increasing their urine flow  

  May help reduce cancer risk of the colon, kidneys, 

bladder  

 

Increase water consumption 

Person may need to increase water consumption in 
many conditions like
 

  Exercise 

  Short bouts of exercise:  

Consume an extra 1.5 to 2.5 cups of water 

  Intense exercise lasting >1 hour: 
  During sustained hard exercise, especially in a hot 

environment, person needs at least 2 cups of water 
before exercising and 1 cup of water every 20 minutes 
while exercising.  

  Pregnancy 

Pregnant should drink 2.3 liters (about 10 cups) per day 
Women who breastfeed should drink 3.1 liters (about 13 
cups) per day.  

  Environment  

Increase fluid intake under these conditions: 
  Hot or humid climates        
  During/after sun exposure 
  In heated, indoor air 
  In cold weather while wearing insulated clothing              
  At high altitudes 

 

  Diarrhea 

Increase fluid intake when tolerable. Avoid milk, instead 
consume clear fluids such as: water, tea, juice, or 
carbonated water when possible. Diarrhea 

  Cold/Flu 

Increase fluid intake when tolerable. Consume at least the daily 
recommendation of water and electrolytes throughout the day. 
 

Grains 

What are the recommended servings of grains & 
starchy vegetables per day?
 

4 -11 servings per day. For optimal health, we 
recommend mostly whole grains versus processed or 
refined grains. 

 

What are whole grains? 

  Grains are the seeds of plants. Whole grains contain all 

parts of the grain, including the bran, endosperm & germ. 

  Bran- Forming the outer layer of the seed, the bran is a 

rich source of niacin, thiamin, riboflavin, magnesium, 
phosphorus, iron and zinc. 
The bran also contains the 
majority of the seed's fiber.  

  Germ- A concentrated source of niacin, thiamin, 

riboflavin, vitamin E, magnesium, phosphorus, iron and 
zinc. The germ also contains protein and fat.  

  Endosperm- Also called the kernel, the endosperm makes 

up the bulk of the seed. It contains most of the grain's 
protein and carbohydrate and has small amounts of 
vitamins and minerals 

 

What are processed and refined grains? 

  Unlike whole grains that contain at least part of their bran 

and germ layers, processed and refined grains have both 
the bran and germ removed during processing; therefore 
all of the nutrients in these layers are also removed.  

 

They are often “enriched” which means nutrients that 
were lost during food processing are added back. For 
example, B vitamins, lost when wheat is refined, are 
added back to white flour during processing. However, 
even after enrichment, refined grains often do not provide 
as many nutrients or as much fiber as their whole grain 
counterparts  

  While whole grains are preferred, adding fiber-rich foods to 

refined or processed grains can lower the glycemic impact 
& help to stabilize blood sugar. Therefore, foods such as 
pasta and white rice can be part of a healthy diet when 
combined with high fiber foods such as vegetables or beans 


background image

Lab 3 – Food Pyramid

 

 

 

50 

Why choose whole grains and starchy vegetables?  

  They are rich sources of fiber and naturally low in fat  

  Whole grains and starchy vegetables are an important 

source of vitamins and minerals, such as B vitamins, 
vitamin E, folate, selenium, zinc and iron 

  They contain a variety of phytochemicals and 

antioxidants  

  Foods in this group usually have a low glycemic index

which helps to regulate blood sugar levels  

  Consumption of whole grains is associated with reduced 

risk of type 2 diabetes, constipation, diverticulitis, 
obesity, heart disease, and some types of cancer  
 

Fruits & Vegetables 

What are the recommended servings per day? 

  Overall: more than 7 servings 

  Vegetables: unlimited (minimum 5 servings) 

  Fruits: 2-4 servings   

 

Why should you choose fruits & vegetables? 

  Excellent source of fiber  

  Rich in vitamins and minerals including folate, 

potassium, vitamins A and C 

  Low in calories and fat-free-Except for avocados 

which are a good source of Healthy Fat 

  Provide a food source of water; fruits and vegetables 

are made up of more than 50% water  

  Abundant in phytochemicals and antioxidants  

  Most are low on thglycemic index 

  High consumption helps reduce risk of various diseases 

such as cancer, obesity, heart disease, stroke, arthritis, 
asthma, macular degeneration & diverticulosis 

  Increasing fruit &vegetable intake decreases risk 

of unhealthy 

 

Legumes (Peans, Peas & Lentils) 

What are the recommended servings per day? 

1-3 servings per day  
Low in fat  
Excellent source of protein & fiber 
Contain iron, zinc, calcium, selenium, and folate  
Rich in antioxidants  
Provide a low glycemic index (GI) glycemic load (GL)  
May help reduce the risk of chronic diseases, such as, 
heart disease, diabetes mellitus, obesity and cancer  
Legumes are inexpensive and easy to prepare 

Lean Meats 

What are the recommended servings per week? 

Optional*: 1-3 servings per week 

Why choose lean meat? 

  Good source of complete protein 

  Rich iron source 

  Contains B vitamins, specifically B-12 

  Contains less saturated fat than higher fat meats 

 

Dairy Products 

Optional: 1-3 serving per day 

Low-fat Dairy Sources                           Serving Size            
Low-fat kefir                                                  1 Cup                
Low-fat/non-fat yogurt                                   1 Cup 
Low-fat/non-fat frozen yogurt                       1 Cup 
Low-fat/non-fat cottage cheese                     ½ Cup 
Low-fat/non-fat cream cheese                       1 Tbsp 
Low-fat/non-fat sour cream                          2 Tbs 

 

Why choose low-fat/non-fat dairy products? 

  Dairy foods are some of the richest sources of calcium

an important nutrient for bones, teeth and cell function 

  They are high in protein, vitamin B12 and other minerals 

such as selenium, zinc, phosphorus, potassium and 
magnesium  

  Most milk is fortified with vitamin D, which helps the 

small intestine absorb calcium  

  Low-fat and fat-free milk are also typically fortified with 

vitamin A, which is lost in the removal of milk fat  

  Selecting low-fat/non-fat dairy products helps reduce total 

and saturated fat intake and calories 
 

Fish & Seafood 

What are the recommended servings of fish & seafood?  

Optional*: 2-4 servings per week, including at least 2 
servings of fish with high omega-3 content (Serving size 
4-6 ounces) individual needs. 

 

Why should you choose fish & seafood?  

  Low in saturated fat  

  Rich source of protein and iron  

  Contains B vitamins, including B-12 

  Promotes normal fetal growth and child development 

  Richest source of omega-3 fatty acids, which may be 

helpful in the prevention and treatment of:  


background image

Lab 3 – Food Pyramid

 

 

 

51 

  Heart disease, high blood pressure, inflammation, mental 

health disorders, diabetes, digestive disorders, 
autoimmune disease, cancer Omega-3 fatty acids are a 
type of polyunsaturated fatty acid (PUFA). They are an 
essential component of the human diet because our bodies 
cannot make them. These fats are necessary for proper 
brain growth and development. Omega-3s are most 
abundant in deep-water fatty fish and some plant foods. 
They have anti-inflammatory effects on the body  

  Omega-3 fatty acids are a type of polyunsaturated fatty 

acid (PUFA). They are an essential component of the 
human diet because our bodies cannot make them. These 
fats are necessary for proper brain growth and 
development. Omega-3s are most abundant in deep-water 
fatty fish and some plant foods. They have anti-
inflammatory
 effects on the body 
 

Seasonings 

What are the recommended servings per day?  

Use a variety of spices, herbs, and alliums in your daily 
food preparation. Experiment cautiously with hot peppers.  

Why choose a variety of seasonings?  

  Seasonings are grown for their culinary & medicinal 

properties  

  They may be helpful in many medical conditions, such as:  

Nausea, Infections, Cancer, Inflammatory conditions, 
autoimmune disorders, High blood pressure & High 
cholesterol 
 

Eggs 

What are the recommended servings per day? 

Optional*: Average 1 per day  

 

Why choose eggs? 

  Protein, Vitamin, and Mineral Content 

  Egg white protein quality is used as the gold standard for 

comparison with other proteins 

  Whole eggs offer almost every essential vitamin & mineral 

needed by humans, with the exception of vitamin C  

  Egg yolks contain an array of essential vitamins, such as 

vitamins A, D, E, & K, which are not found in egg whites 

  Source of Carotenoids: Lutein and Zeaxanthin 

  One egg yolk, on average, contains significant amounts of 

the two carotenoids, lutein and zeaxanthin  

  Research shows that individuals who consume a greater 

number of foods rich in lutein and zeaxanthin have a 

lower risk for age related macular degeneration and heart 
disease  

  Eggs contain cholesterol, a waxy substance found only 

in animal products  
Dietary cholesterol, like that in egg yolks, had been 
implicated in increasing blood cholesterol levels 
 

Fats 

What are the recommended servings per day? 

3-9 servings per day (see serving sizes below) 

 

What are the different types of healthy fats & oils? 

Fats & oils are made up of basic units called fatty acids.  
Each type of fat or oil is a mixture of different fatty acids.  

  Monounsaturated Fatty Acids (MUFA) are found 

mainly in vegetable oils, nuts, seeds, olives and 
avocadoes. They are liquid at room temperature.   

  Polyunsaturated Fatty Acids (PUFA) are found mainly 

in vegetable oils, fish and seafood.  They are liquid or soft 
at room temperature.  Omega-3 and omega-6 fatty acids 
are types of PUFA and are considered essential fatty acids 
because our bodies cannot make them, thus they must be 
obtained through the diet.  

  Saturated Fatty Acids are usually solid at room 

temperature and are found mainly in foods from animal 
sources like meat, and dairy products, like butter and 
cheese.  Some vegetable oils such as coconut, palm kernel 
and palm oil also contain saturated fat.  

  Trans Fatty Acids are liquid vegetable oils that have 

been chemically processed to become semisolid at room 
temperature through the addition of hydrogen 
atoms.  Trans fatty acids, also called “partially 
hydrogenated” oils, are used in some margarines, fried 
foods, and process snack foods to improve the flavor, 
texture and shelf-life .  

  Conjugated Linoleic Acid (CLA) is a naturally occurring 

trans fatty acid found in the meat and dairy products of 
ruminant animals (such as cows, sheep, goats, and deer), 
as well as eggs. CLA is not associated with the negative 
health impacts of artificially produced trans fatty acids 
and may impart some health benefits, though current 
research findings are controversial. CLAs are not included 
in the Trans fatty acid listing on a nutrition label. 
 

Why choose healthy fats like MUFA & omega-3s?  

•  They provide antioxidants such as vitamin E & selenium  


background image

Lab 3 – Food Pyramid

 

 

 

52 

•  Small amounts of healthy fats help the body absorb vital 

nutrients, including fat soluble vitamins (A, E, D, K) from 
other whole foods  

•  Including healthy fatty acids in your diet in appropriate 

quantities can help prevent and treat: diabetes, heart 
disease, cancer, obesity, musculo skeletal pain, and 
inflammatory conditions  

•  Some research suggests that diets including MUFA can 

have a beneficial effect on cholesterol, blood pressure, 
blood clotting and inflammation  

•  Omega-3 fatty acids are necessary for proper brain 

growth and development.  They are anti-inflammatory 
and may be helpful in the prevention and treatment of 
many diseases.  
 

Why limit saturated fats, trans-fats & omega-6 
fatty acids?
 

  Saturated fat eaten in excessive amounts is the main 

culprit in raising total and LDL (“ bad”) cholesterol, 
which can increase risk of heart disease.  

  High saturated fat intake may also contribute to increasing 

the risk of obesity, diabetes, and cancer.  

  Trans fatty acids act like saturated fats in the body and 

raise LDL cholesterol levels.  Unlike saturated fats, trans 
fatty acids also lower HDL (“good”) cholesterol. 
Additionally, trans fatty acids may increase risk and 
incidence of type 2 diabetes, and may compromise fetal 
and early infant growth and development.  

  Omega-6 fatty acids are essential PUFAs found in 

vegetable oils commonly used in processed foods 
containing corn, safflower, and soybean oils. While 
omega-6 fatty acids are necessary for a balanced diet, we 
often consume them in overabundance.  

  Consuming significantly more omega-6 fatty acids than 

omega-3 fatty acids, like most American’s do, contributes 
to an increased risk of chronic diseases and promotes 
inflammation.  
 

Tea 

What are the recommended servings per day?  

2-4 cups per day  

 

Why should you drink tea? 

Teas are rich in antioxidants called polyphenols which 
are plant chemicals that may help prevent cancer, heart 
disease, metabolic syndrome, hypertension, stroke, 
obesity, arthritis, and other diseases.  
 

 
 
 

TER=1600 Calory 

Grains           =      6 serv. 
Vegetables   =     3 serv 
Fruits             =     2 serv 
legumes         =     1-2 serv 
Dairy              =     2-3serv 
Oil                   =     53 gm 
Sugar              =      6 tsf 
 

TER=2200 Calory 

Grains           =     9  serv. 
Vegetables   =     4 serv 
Fruits              = 3 serv 
legumes        =     2-3 serv 
Dairy              =     2-3serv 
Meat , fish    = 3 oz 
Oil                   =     73 gm 
Sugar              =      12 tsf 

 

TER=2800 Calory 

Grains           =      11 serv. 
Vegetables   =     5 serv 
Fruits             =     4 serv 
Legumes    =    3 serv 
Dairy              =     2-3serv 
Meat , fish    =     4 oz 
Oil                   =     93 gm 
Sugar              =      18 tsf 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 


background image

 

53 

 


background image

Introduction

 

-

Lecture 1+2 

 

 

 

54

 

Introduction.

 "The importance of medical statistics" 

  *"Smoking cigarettes causes lung cancer". This is now a 
somewhat uninteresting fact because it is such common 
knowledge, yet 60 years ago relatively few people were 
aware of this. It has only been with the aid of research 
methods
 and statistical techniques that such a 
consequence of smoking was introduced to society and is 
now well accepted. Research has since shown us 
numerous other diseases that are caused by smoking. As a 
result of people giving up smoking, there has been a 
dramatic reduction in deaths in many countries. 
 

  

 

Statistic

 is the field of study which can be classified into; 

1)  Descriptive: Concern with collection, classification, 

organization and summarization (reduction) of the data. 
((They are merely descriptive & used to describe the basic 
features of the data in a study. They provide simple 
summaries about the measures make no attempt to draw 
conclusion)).     They can be: 
a-  Tabular ((tables)). 
b-  Diagrammatic ((Figures)). 
c-  Numerical ((Numbers)). 

 

2)  Inferential: Concern with drawing conclusions from the 

data that extend beyond the immediate data alone. The 
conclusion drawn will influence sub- sequent decision. 
 

 

Biostatistics

:

 The statistics that concern with biological 

& medical aspects. 

 
 

Uses of Biostatistics:  

1)  Measure & analyze the health status and health problems 

in the community. 

2)  Compare the health status of the community with others. 
3)  Planning for the health services. 
4)  Evaluation of the health services & estimation the future 

needs. 

5)  For research purposes. "Statistics is vital & central to 

most medical research". 

6)  Evaluation of published paper.   

  

  Learning objective: To understand the basic statistical 

principles commonly used in Public Health. 

 

  We are living in the information age, the information 

about which we are concerned are called data (raw 
material of statistics) and these data are a available to us 
in form of numbers (values). Two kinds of number are 
used in statistics; 
1)  Numbers (values) that result from the process of 

counting "Frequencies" e.g.  No. of patient admitted 
to the hospital per day, No. of teeth……etc. 

2)  Number (values) that result from measurement e.g. 

B.P, WT, and HT……etc. 

3)  Sources of data: 1- Experiment.   2- Survey.             

3- Routinely kept records.          

4)  External sources e.g. published reports, Internet. 
 

Quantities;

 can be classified into: 

1) 

Constants,

 quantities which are not vary e.g.  ח

  = 3.14, 

this type not need statistical analysis. 

2) 

Variables

, quantities which vary (take different values 

in different person, place, &/or time e.g. WT, HT, 
BP..etc; this type need statistical analysis.( Statistics 
deals with variables
 ) 

 

Random variable; 

 

Is the variable that arises as a result of chance factors, so 
can't be exactly   predicted in advance. e.g. HT, WT, 
when a child born, we can't predict exactly his/her HT or 
WT at maturity. 

  Variables are subdivided into; 

1)  Quantitative (Numerical); can be measured by the usual 

sense e.g. age, WT, HT….etc.     This can be either:         
a)  Discrete, taking some value in discontinues set of 

value (charect by a gap or interruption, have no 
fraction) e.g. No. of teeth, No. of admissions, Number 
of children, Number of attacks of asthma per 
week….etc.. 


background image

Introduction

 

-

Lecture 1+2 

 

 

 

55

 

b)  Continuous, taking some value in an infinity divisible 

range of value (doesn’t possess a gap or interruption, 
have a fraction, we can find another value somewhere 
in between) e.g. WT, HT, Serum cholesterol, Blood 
sugar….etc.   

2)  Qualitative (Categorical); can't be measured by the 

usual sense but must describe in category. This can be 
either:         
a)  Nominal, defined by un ordered categories.  E.g., color 

of the eye, blood group, sex, marital state….etc. 
(Nominal variable with only two probabilities is called 
"dichotomous variable" e.g., life or death, sick or 
not ….etc.  

b)  Ordinal, defined by ordered categories. E.g., 

educational state categorized into primary, secondary 
and higher education, Cancer staging I, II, III……etc.   

 

  Notes; 

I.  It is important to be able to distinguish different types of 

data from one another as we use different techniques to 
describe and analyses the different types.  

II.  Numerical variables can be converted to Categorical one 

by using "cut off points". For example, blood pressure can 
be  turned into a nominal variable by defining 
"hypertension" as a diastolic  blood pressure greater than 
90 mmHg, and "normotension" as blood pressure  less 
than or equal to 90 mmHg. Height (continuous) can be 
converted into "short", average" or "tall" (ordinal). In 
general it is easier to summarize categorical variables, and 
so quantitative variables are often converted to categorical 
ones for descriptive purposes as in make a clinical 
decision on serum potassium level, one does not need to 
know the exact serum potassium level (continuous) but 
whether it is within the normal range (nominal) also It 
may be easier to think of the proportion of the population 
who are hypertensive than the distribution of blood 
pressure. 
 

 

Ordered array

: When we arrange our data in order of 

magnitude from the smallest value to the largest value 
((organization of the data)). 
Ex; (9, 2, 5, 7, 3, 1) → In ordered array→ (1, 2, 3, 5, 7, 
9). 
 

 

Grouped data:

 

A technique used for systematically 

arranging a collection of observations to indicate the 
frequency of occurrence of the different values of these 
observations ((summarization of the data)).  

To group a set of observations, we select a set of 
contiguous, non overlapping intervals in such away that 
each value in the set of observation can be placed in one 
interval only, these intervals usually called "class-
intervals"
. The no. of values falling in each class interval 
is called "Frequency distribution". Ex. Frequency 
distribution of Ht in cm of 61 subjects.     
        

Class interval    Ht(cm) 

Frequency 

        100-119 
        120-129 
        130-139 
        140-149 
          ≥150  

      5 
     19 
     10 
     13 
      4 

         Total 

     61 

 
General rules for forming frequency distribution of 
grouped data.  

1)  Count the number of intervals by using "Sturge's rule"

K = 1+ 3.322 log n   (k = no. of class interval,   n = 

sample size). 

2)  Find the width ((W)) of the intervals. The class intervals 

should be of the same width.       W = Range (R) / K   ,    

R = largest value - smallest one 
 
Ex; The Wt of malignant tumor (in gm) removed from the 
abdomen of 57 subjects are 68, 63, 42, 27, 30, 36, 28, 32, 
79, 27, 22, 23, 24, 25, 44, 65, 43, 25, 74, 51, 36, 42, 28, 
31, 28, 25, 45, 12, 57, 51, 12, 32, 49, 38, 42, 27, 31, 50, 
38, 21, 16, 24, 69, 47, 23, 22, 43, 27, 49, 28, 23, 19, 46, 
30, 43, 49, 12.                                  
Construct the frequency distribution by calculating the 
suitable no. of class intervals. 
 K = 1+ 3.322 log n         = 1+ 3.322log

57 

     = 1 + 

3.322(1.755)     = 7 
 W = R/K                             = (79-12) / 7     =  9.6 ~ 10   
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Class interval Wt(kg) 

Frequency 

      10 – 19 
      20 - 29 
      30 - 39 
      40 - 49 
      50 - 59 
      60 - 69 
      70 - 79      

      5 
     19 
     10 
     13 
      4 
      4 
      2 

     Total 

     57 


background image

Introduction

 

-

Lecture 1+2 

 

 

 

56

 

Note. Too few intervals are undesirable because of the 
resulting loss of information, and too many intervals will 
not meet the objective of summarization.  
 
 
The Mid-Point of the class interval is obtaining by 
computing the mean of the upper & lower limits of the 
interval. 
The Cumulative Frequency; is the frequency regarding 
two or more intervals. 
The Relative Frequency;
 is the proportion of value with 
in each class interval. This is obtained by dividing the 
class frequency by the total frequency for all classes x 
100((usually express as percentage)). 
The Cumulative Relative Frequency
; is the relative 
frequency for two or more class intervals ((also usually 
express as percentage)).   
 
Ex1: Frequency, cumulative frequency, relative 
frequency, & cumulative relative frequency for the 
previous example. 
 

 
EX2:  The following are fasting blood glucose level 
(mg\dl) of 20 children: 56, 61, 57, 79, 62, 75, 63, 58, 64, 
60, 60, 57, 61, 57, 67, 62, 69, 67, 68, &59. From these 
data construct a frequency distribution, a relative 
frequency distribution, a cumulative frequency and a 
cumulative relative frequency.  
  
Solution:    
K= 1+ 3.32 log n     = 1+ 3.322log

20 

     = 1 + 

3.322(1.3010) = 5.3   ~    5        
W = R/K                 = (79-56)/5            = 4.6 ~ 5  

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

Class 
interval 
    
Wt(kg) 

Mid- 
Point 

Freq
uenc

Cumu
lative 
 
freque
ncy 

  
Relativ
e  
Freque
ncy 
(%) 

Cumulat
ive 
relative  
   
Frequen
cy (%)
 

 10 - 19 
 20 - 29 
 30 - 39 
 40 - 49 
 50 - 59 
 60 - 69 
 70 - 79 

14.5 
24.5 
34.5 
44.5 
54.5 
64.5 
74.5 

      5 
     19 
     10 
     13 
      4 
      4 
      2 
 

       5 
      24 
      34 
      47 
      51 
      55 
      57 

      8.77 
    33.33 
    17.54 
   22.81 
    7.02 
    7.02 
    3.51 

       8.77 
      42.10 
      59.64 
      82.45 
      89.47 
     96.49 
   100.00 

   Total 

 

     57 

 

     100 

 

Class 
interval 
FBS 
(mg\dl) 

 
Frequ
ency 

Cumulative 
 frequency 

Relative  
Frequency 
(%) 

Cumulative 
relative  
Frequency 
(%) 

     56-60 
     61-65 
     66-70 
     71-75 
     76-80
 

    8 
    6 
    4 
    1 
    1 

       8 
     14 
     18 
     19 
     20 

      40 
      30 
      20 
        5 
        5 

          40 
          70 
          90 
          95 
        100 

     Total 

20 

 

     100 

 


background image

Lecture 1+2 - Introduction

 

 

 

57 

 


background image

Lecture 1+2 - Introduction

 

 

 

58 

 

 


background image

Lecture 1+2 - Introduction

 

 

 

59 

 


background image

Lecture 1+2 - Introduction

 

 

 

60 

 


background image

Lecture 1+2 - Introduction

 

 

 

61

 

Population, Sample & Sampling Methods 

 

Population:

 largest collection from which we have an 

interest at particular time. (Collection of entire people 
you want to understand), Could 
be:  
1)  Entities; peoples, animals, plants…. etc. ((people of 

unit)). 

2)  Variables; Wt, Ht, serum cholesterol…etc. ((people of 

observation)). 

  If a population of value consists of fixed number of these 

value→ ''Finite population", but it consists of an endless 
values → "Infinite population" 
 

Sample;

 A limit number of values drawn from the 

population ((part of population intended to represent the 
population)), could be either entities or variables. 

 

  Parameters: A descriptive measure computed from the 

data of population. 

  Statistics:   A descriptive measure computed from the 

data of a sample. 

 

  Statistical inference: Is the condition concerning a 

people on the basis of the information obtained from a 
sample drawn from that population. 

 

  Generalizations: will depend on how well the sample 

represents the population. 

  Representative sample = Sample whose characteristics 

are similar to population. 
 
EX1: Since blood tests are costly to administer, a sample 
of n=20 children were selected from the N=293 of a 
particular school. These 20 were given the test and, based 
on their results; a statement is made concerning the blood 
levels of all 293 children in the school. 
Note: If a sample is NOT drawn in an appropriate manner 
from a population, it may not be representative of that 
population. In that case, results from the sample may not 
be generalizable to the population. 

 
EX2: Thirty-six percent of the adult Iraqi population has 
an allergy. A sample of 1200 randomly selected adults 
resulted in 33% having an allergy. Describe each of the 
six terms. 
POPULATION
: all Iraqi adults. 
SAMPLE: the 1200 adults. 
VARIABLE: allergy status. 

DATA: yes/no responses to questions concerning 
existence of allergies 
PARAMETER: percentage of all (US---Iraqi) adults with 
an allergy. 
STATISTIC: 33% from the sample 
 

  Why we not collect data from the whole population?  

Sometimes impractical, often impossible!  But if we 
cannot measure everyone in the population, that does not 
mean we cannot study populations or make any 
conclusions about them. →Data from a sample can tell 
us something about a population. 
For example, to find 
out the immunization coverage of a district, not all the 
children in the district have to be surveyed - one could 
take a random sample and still estimate the coverage with 
good accuracy.  
 

  Sampling error: The difference between sample measure 

and its correspondent population measure. 
 
Parameter = Values describing POPULATIONS 

Greek letters  

 (Mean), 

2

(Variance),    

(Standard deviation) 

 

Statistics = Values describing SAMPLES 

English letters 

X

(Mean), s

2

 (Variance),                   

s (standard deviation)   

 

 

Sampling methods 

 In order to make a valid inference about population, we 
need a scientific sample from that population. We have 2 
methods of sampling:   

1) 

Probability sample

; It’s the sample that drawn from a 

population in such a way that every member of population 
has the same chance of being included in the sample. The 
results of this sample are amenable for generalization 
(valid inference). 
We have: 
a- Simple random sample.              b- Systematic sample. 
c- Stratified sample.                        d- Cluster sample. 
e- Multistage sample. 

2) 

Non- Probability sample

; the results of this sample 

are not   amenable for generalization.   We have: 
a- Convenience sample.         b- Quota sample. 
 
 
 
 


background image

Lecture 1+2 - Introduction

 

 

 

62

 

 
 

  Simple random sample 

If a sample of size "n" is drawn from a population of size 
"N" in such a way that every possible sample of size "n" 
has the same chance of being selected. The mechanism of 
drawing is called "Random sampling", can be done by: 
1- Lottery method.          2- Computer program.               
3- Random number table. 

           

  Use of random number table: 

a)  Assign a unique identification number to each member 

of the population (sample frame). 

b)  Decide the direction of movement on the table 

(vertical or horizontal). 

c)  Locate at random a starting digit. 
d)  Move on table by equal digit number to the population 

digit number. 

 

  Simple random sample requires: 

1- Sample frame.            &           2- Sample fraction. 
 

 

Systematic sample:

 Done by: 

1)  Assign a unique identification number to each member 

of the population. 

2)  Locate at random starting point. 
3)  Selection of the sample at regular interval (every 3, 

every 4 ...etc.).  

 

  Stratified sample 

Simple random sample & systematic sample can't ensure 
that the structure of the sample will be similar to the 
structure of the population regarding certain 
characteristic. To overcome such problem, we use 
stratified sample by dividing the population into strata 
regarding certain character (age, sex….etc.), then a               
random or systematic sampling will be applied to each 
stratum by either: 
1)  Equal allocation (equal No. in each stratum). 
2)  Proportion allocation, the number is proportion to the 

size of the   stratum. 

     

  Cluster sample. 

The selection of group (cluster) of study instead of 
individuals. This is usually done in big studies, and the 
clusters are often geographical unit like villages, districts, 
schools…..etc. But these clusters contain similar person 
((high interclass correlation)), then the generalization of 
the result may be affected. 

 
 

  Multistage sample 

Sampling procedures that carry out in phases (stages) and 
usually involve more than one sampling method. This is 
usually done in two or more stages in very large diverse 
population. 
 

  Convenience sample 

This sample is representative to the site and time of data 
collection ((e.g., in surgical ward in certain time)), but the 
drawback that the sample is not representative to the total 
population. 
 

  Quota sample 

The composition of the sample as in term of age, sex, 
social class…etc., is decided and all that require is to find 
the right number of population to full these quota. 
 

Sample size 

It’s important to put in mind that: 

1)  The more the sample size, the less is the variability in the 

results, and more chance that the random sample 
represents the studied population. 

2)  The larger two samples are drawn from the same 

population randomly, the more they resemble each other. 

3)  In small sample size, it's difficult & even impossible to 

make a precise and confidently generalization, on the 
other hand, its wasteful to study objects require. It's 
said that "Samples which are too small can prove no 
thing, and samples which are too large can prove 
everything".  

4)  Standard error (SE): is the measurement of variation 

between sample and population.     SE = Standard 
deviation (SD)/ ⌡sample size (n). 
So, if we increase the n, SE will decrease.  
If we use the all the population, there is no SE.     
 

 

 

 

 

 

 


background image

Lecture 1+2 - Introduction

 

 

 

63

 

 

Small group work 

1)  Specify the sampling method used in each of the 

following studies. Write A, B, C, or D.  
A = simple random sampling    B = stratified random 
sampling  
C = cluster sampling                  D = systematic sampling  

a)  A die is rolled to decide which one of the six volunteers 

will get a new, experimental vaccine: _____  

b)  A sample of students in a school is chosen as follows: two 

students are   selected from each batch by picking roll 
numbers at random from the attendance   registers: _____  

c)  A target population for a telephonic survey is picked by 

selecting 10 pages from a total of 100 pages from a 
telephone directory by using a table of   random numbers. 
In each of the selected pages, all listed persons are called   
for the interview: _____  

d)  The number 35 is a two-digit random number generated 

by a calculator. A sample   of two wheelers in a state is 
selected-by picking all those vehicles which   have 
registration numbers ending with 35: _____  
 

2)  Consider the following statement concerned with the 

collection of data, and determine the best selection of 
terms to complete the statement: "The entire group of 
objects or people about which information is wanted is 
called the ____________. Individual members are called 
_______. The ________ is the part that is actually 
examined in order to gather information."  
a)  population, explanatory variables, subgroup  
b)  whole, items of interest, stratum  
c)  response group, respondents, nonresponse group  
d)  sample, units, target population  
e)  population, units, sample  (The right answer) 

3)  In a study looking at the effect of fluoridation on caries 

prevalence in children, the researchers studied two towns; 
the local water was fluoridated in the first one and no 
fluoride was added to the second one. In both cases they 
examined all 5-6 year old children in the two towns. They 
found a 40% difference in the number of caries-free 
children. From the point of view of sample selection
would we be correct in assuming that this study proves 
that defluoridation of the water supply causes an increase 
in caries in children? Why? 
Answer: Strictly speaking the children were not a random 
sample of 'children' or even '5-6 year old children'. All the 

5-6 year old children in the two towns were selected, had 
a 100% chance of being picked and all other children had 
a 0% chance of being picked. The population that was 
sampled was 5-6 year olds and so, strictly speaking, the 
results can only be generalized to that population.

 

 

4)  A researcher wishes to investigate the average duration of 

hospital staying for patients suffering from CVA in Al 
Kindy Teaching hospital. From patient records, design a 
suitable sampling method in order to get a valid and a 
generlizable results.  

 

5)  In the campaign against polio, a doctor inquired into the 

number of times children <5 years in village had been 
vaccinated. Design a suitable sampling method in order to 
get a valid and a generlizable results.

 

 
 


background image

Lecture 3+4+5 - Descriptive statistics;

 

 

 

64

 

Descriptive statistics serve as device for organization, 
summarization of data.      
{{Measurements that have not been organized 
summarized or otherwise manipulated are called ''raw 
data''}}.  
Organization and summarization and the displaying of 
data 

 عرض

البيانات

can be done by the following methods.   

1)  Tabular (Tables):  
2)  Graphs (figures) 

Tables and graphs are often displayed the distributions, 
which are useful: 
(a) To detect any trends in the data 
(b) To detect “unusual” scores in a set of data 
(c) To quickly present/summarize a great deal of info 

3)  Numbers (mathematics) 

Single number to summarize the whole data 

 
Note: The purpose of tables and graphs is to present 
information in a concise way so that readers can 
comprehend  

 

فهم

 and remember it more easily.    

Tables and Graphs should stand alone in a report.  

  This means that the reader should not have to refer to the text 

in order to understand & interpret the information in them 

  In practice this means, they require descriptive titles and 

clear, meaningful labels.  
 

1) Tabular (Tables):  

Table consists of row(S) & column(S), could be 2x2, 
2x3….etc. 
List is the simplest form of table, consists of two columns 
only, the first giving an identification of the observation 
unit & the 2

nd

  giving the value of the variable of that unit. 

 

Table must be: 

a)  As simple as possible (it is better to have 2-3 simple 

tables than one complicated). 

b)  Understandable & self-explanatory without references to 

the text. This is done by: 

  The title should be clear (placed above the table), and 

answer the questions of: What? Where? And When?   

  Each row and column should be labeled clearly and 

concisely. 

  Specific unit of the measure for the data should be defined. 

  Total should be placed. 

  Illustrate symbols, code, and abbreviation by putting a 

footnote below the table. 

c)  Source of the table (if not original).   
d)  Avoid too much over ruling. 

 

Tables can display two types of data 

1)  Categorical 

Ex: 12 subjects were tested for blood type: A, B, O, A, 
AB, B, O, B, A, A, A, AB 

 

 

 

2)  Numerical 

Ex: The ages of 15 subjects were: 14, 15,16 20,22, 27, 
28, 31, 33, 37, 48, 50, 59, 60, 60
 
Data must be grouped in classes  

 

 

 

2) Diagrammatic "Graphical”, “Figure".  

Graphs represent pictorial representations of the 
distribution of data. Graphs should present a clear and 
accurate picture about the data and convey an easy-to-
understand message. Graphs include labels with units of 
measurement, a title that accurately describes the contents 
of the graph, and a scale on each axes that neither distorts 
nor exaggerates the data. Sample size should be included 
on the graph or legend. 

 

Graphs versus Tables  

•  Advantages :  

  Simplicity, clarity  
  Easily remembered visual image  
  Picture of complex relationships  
  Emphasis  
  Popular  

•  Disadvantages:     

  Lack of precision & Lack of  flexibility  
  Lack of Provide for distortion      

 
 
 
 


background image

Lecture 3+4+5 - Descriptive statistics;

 

 

 

65

 

The form of the diagram varies according to the 
nature of the data: 

a)  For categorical data, we have "chart", this can 

  Bar chart; This is a graphical representation of the 

(relative) frequencies or magnitudes by rectangles of 
constant width drawn with length proportional to the 
(relative) frequencies or magnitudes concerned, as the 
EX. Below: 
EX: In certain hospital the number of patients in its 4 
ICUs for 1 day was: medical=12, surgical=6, cardiac=5 
and other=2. Construct suitable diagram 

 

 

 
We have:   1- Clustered bar chart   2- Segmented bar chart 
Useful for displaying the distribution of more than one 
categorical variable 

 

 

 

 

 

 

  Pie chart; This is a graphical representation of the 

(relative) frequencies or magnitudes by a circle whose 
area represent the total frequency and which is divided 
into segments which represent the proportional 
composition of total frequency, as the EX. Below: 

 

 

 

  Picto-chart ((Picto-gram)). This is a graphical representation 

of the (relative) frequencies by using symbols (drawing or 
picture) relevant to the subject matter. Symbols of different 
size should not be used. A unit value of the data should be 
represented by standard symbol which may repeat to represent 
magnitude. As in the Ex. 

 

 

 

  Flow chart. Flow-chart. The sequence of series of events 

is often illustrated by flow chart, as in the Ex. 

 

 

 
 

b)  For numerical data 

  One dimensional dot diagram. This is a diagrammatic 

representation of the distribution of a variable in which 
every observation is marked as a dot corresponding to its 
value on a line (usually horizontal line) calibrated within 
the range of values of the variable. As in the Ex.  

 

 


background image

Lecture 3+4+5 - Descriptive statistics;

 

 

 

66

 

 

Arithmetic Scale Line Graph 

 

 

  Scattered diagram (dot-graph). Each observation is 

marked as a dote corresponding to its value on each axis 
(X & Y). The pattern made by the dotes is an indication 
of relation between the two axes, which may be linear if 
the follow a straight line or curved if not.  

 

 

 

  Histogram: This is a graphical representation of 

frequency distribution in which rectangle proportional in 
the area to the frequencies are erected on the horizontal 
axis. The base lines are continuous (because we are 
dealing with continues variables). The width of the 
rectangles should be equal. As in the Ex.

 

 

 

 

  Frequency polygon: If we join the tops of the rectangles 

in the histogram→Polygon (total area of histogram= total 
area of polygon). It is only appropriate when the variables 

on the horizontal axis are continues and there is only 
single value on the vertical axis. As in the Ex.  

 

 

 
Advantage: can present more than one set of data. 

 

 

 

 

Stem & Leaf plots 

 

  It is the combination of a graphic technique and a sorting 

technique of the data  

  The raw data can still be obtained from the graph for 

further analysis  

  The stem is the leading digit(s) of the data  
  The leaf is the trailing digit(s) of the data  

 
Ex1:  A pediatric registrar is investigating the amount of 
lead in the urine of children from a nearby housing estate. 
In a particular street there are 15 children whose ages 
range from 1 year to under 16, and in a preliminary study 
the registrar has found the following amounts of urinary 
lead (nmol/24 hrs): 0.6, 2.6, 0.1, 1.1, 0.4, 2.0, 0.8, 1.3, 

 

1.2, 1.5, 3.2, 1.7, 1.9, 1.9, 2.2  

 


background image

Lecture 3+4+5 - Descriptive statistics;

 

 

 

67

 

Stem and leaf "as they come"  

 

Ordered stem and leaf plot 
 
EX2: systolic blood pressures of 30 subjects are 185, 160, 
235, 165, 125, 175, 185, 132, 168, 112, 170, 155, 105, 
158, 120, 190, 140, 185, 125, 180, 145, 110, 155 135, 
170, 113, 155, 175, 145, 130 
 
Arrange the data from least to greatest: 105, 110, 112, 
113, 120, 125, 125, 130, 132, 135, 140, 145, 145, 155, 
155, 155, 158, 160, 165, 168, 170, 170, 175, 175, 180, 
185, 185, 185, 190, 235. 
 
Stem/leaf                                                 Stem/leaf 
10 | 5                                                        18 | 0555 
11 | 023                                                    19 | 0 
12 | 055                                                    20 | 
13 | 025                                                    21 | 
14 | 055                                                    22 | 
15 | 5558                                                  23 | 5 
16 | 058 
17 | 0055 
 
Small group work:  Ages of 60 patients: summarize 
these numbers, draw a suitable diagram in both 
quantitative and qualitative forms 
 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 

3) Mathematical ((Numerical)) 
representation of data 

 

1-  Measurements of location ((Measurement of 

central tendency)). 

 

a)  Arithmetic Mean (Average) 

  The most commonly used measure of central tendency. 

This is the sum (Σ) of all observations divided by the 
number of observation. We have: 
  Population Mean (µ) = Σx / N   (N= No. of population) 
  Sample Mean (x) = Σx /n          (n= No. of sample)  

 

  Advantages. 

  Uniqueness, only Arithmetic Mean for a giving set of 

data. 

  Simplicity, easy to compute & understand. 
  Take in consideration all values, not ignore any one (takes 

into account the magnitude of each and every observation 
in the data). 
 
EX: 
Suppose data are: 90, 80, 95, 85, and 65 (n=5)

 

Sample mean 

=    90 + 80 + 95 + 85 + 65   = 83 

                                                   5 
The mean can be thought of as a “balancing point”, 
“center of gravity”

 

 

 

  Disadvantages. 

  Affected by the extreme values, which in some cases so 

distorted that it become undesirable as a measure of 
central tendency. As an EX. Of how the extreme values 
may affect the mean: Suppose five physicians receive the 
following charges, $95, $95, $85, and $280. The charge 
for the five physicians is found to be $118, a value that is 
not very representative to their charges.  

  The mean is the most commonly used measure of central 

tendency. However, if the data has extreme values (very 
high or very low values produce skewness in the data), 
such values can pull the mean towards one side and make 
it less usefull. The median is less influenced by extreme 
values and this makes it useful in certain epidemiological 
studies where skewed distributions are studied.  


background image

Lecture 3+4+5 - Descriptive statistics;

 

 

 

68

 

 

 
Ex: Measurement results from the Forced Expiratory 
Volume (FEV) test in one second (in litres):  2.30, 2.15, 
3.50, 3.60, 3.50, 2.82, 4.05, 2.25, 2.68, 3.00, 2.68, 2.85, 
3.38. The mean is calculated as: 

 

 
If the 11th observation was accidentally recorded 40.2 
liters, and not 4.02 then our calculation would be thus:-  

 

 

b) Median (50

th

 percentile, 5

th

 deciles). 

  It is the value that divides the data into two equal parts 

(50% greater and 50% lesser than it)) giving that the 
values are arranged in o ordered of magnitude. 

  If the number of values is odd, then the position of the 

median =  n+1/ 2. 
If the number of values is even, then the median is taken 
to be the mean of (n/2) and (n/2 +1) observations.   

  Advantages.   

1)  Uniqueness, only 1 median for a giving data. 
2)  Simplicity, easy to calculate. 
3)  Not affected by the extreme values. 

  Disadvantages.  

Didn't take in consideration all values, but only the 
median one. 
 
EX: give the median of these values: 
        1

st

 set of data: 5, 15, -7, 20, 25, 3, -1, 0 & -3. 

        2

nd

 set of data: 7, 9, 16, -5, -9, 3, -4, & 6. 

Solution:  ordered array: -7, -3, -1, 0, 3, 5, 15, 20, 25  
                                        -9, -5, -4, 3, 6, 7, 9, 16  
Median position= (9+1)/2=5, i.e. the 5th reading,        
median = 3 in 1st set  = 8/2 = 4 & (8/2) + 1 = 5 so 
position 3 & 6, (3+6)/2= 4.5 in 2nd set 
The Median is a Better Description (than the Mean) of the 
Majority When the distribution is skewed (not affected by 
the extreme values). 
Ex:  Data are: 14, 89, 93, 95, 96 
• Skewness is reflected in the outlying low value of 14 
• The sample mean is 77.4 
• The median is 93 

 

 

 

 

  When do we use mean & median? 

If there are extreme values in a set of data we use the 
median, so as not to be misled by extreme value when we 
use the mean.  
 

c)  Mode.  

 

The value which occurs most frequently. Mode is not 
unique

 

  If all values are different → No mode. 
  If one value which occur most frequently → Uni-modal. 
  If two values which occur most frequently → Bi-modal. 
  If 3 values which occur most frequently → Tri-

modal….etc. 

  Advantages.  

1)  Simplicity, easy to calculate. 
2)  Unlike mean & median, the mode can be used for qualitative 

data (e.g., modal diagnosis as HT, DM, IHD …..etc.). 
 

Important to know: 

  If the data is homogenous, we use the mean, but if it is 

not, we use the median.  

  For uni-modal frequency distribution (normal 

distribution) which is symmetric: The mean = The median 
= The mode.  

  Knowing the values of the mean and median of a 

distribution can provide some information on the 
skewness of a distribution. 
If the mean is greater than the median then: the 
distribution is positively skewed; the long tail is on the 
high (usually right) side of the graph. 
If the mean is equal to the median then: the distribution is 
symmetric. 
If the mean is less than the median then: the distribution is 
negatively skewed; the long tail is on the low (usually 
left) side of the graph. 
 

  Ex 1: A sample of 15 patients making initial visit to a 

clinic, travailing these distances: 

 

Patient 

2   3 

4   5 

8   9 

10 

11 

12 

13 

14 

15 

Distant 
(x)/Km 

9  11 

3  12 

13 

12 

6  13 

15 

12 

15 


background image

Lecture 3+4+5 - Descriptive statistics;

 

 

 

69

 

 
 

  Mean(x) of the distance = 

X /n   = (5+9+11…. +5)/ 15    

= 9.4 Km

  Median of the distance: As the number of values is odd, 

the position of the median will be (n+1)/2 after arranging 
the values in ordered array → (3, 3, 5, 5, 6, 7, 9, 11, 12, 
12, 12, 13, 13, 15, 1w5). So the median is 11

  Mode = 12    

    

  Ex 2: The following are the WT of a sample of 10 

experimental animals. 

 
 
 

  Mean(x) of the WT = 

x /n = (13.2+15.4+13.0… 

+13.1)/ 10 =14.58 Kg. 

  Median of the WT: As the number of values is even, 

the median will be mean of (n/2) and (n/2+1) values 
after arranging the values in ordered array→ (13, 13.1, 
13.2, 13.6, 14.414.6, 15.4, 15.4, 16.6, 16.9). So the 
median will be the mean of No. 5 &6 values =14.4 + 
14.6
/ 2 = 14.5 Kg. 

  Since all the values with same frequency → No mode. 
 

2.  Measurements of dispersion (scattering, 

spreading, variation). 

 

This is the variety that the values exhibit about their 
mean. If all values are the same →No dispersion. If all 
values are close together → Small dispersion. If the 
values are widely scattered → Great dispersion. 
 

  

a)  Range (R):  

  Is the difference between the largest (X

L

) and smallest 

(X

s

) values in a set of observation. →     R = X

L

 - X

s

 

It’s the least commonly used measure because of the 
following disadvantages: 
a)  
Didn’t take in consideration all the values, only the 

extremes. 

b)  Not stable estimate because as the sample size 

increases, the range will increase too.  

  The only advantage is simplicity. 

 

 

b) 

Variance:

  

This is the dispersion relative to the scatter of the values 
about their mean. We have; 

a- Population variance (

2

      b- Sample variance (S

2

). 

 

                    S

2

 = n 

x

2  

-(

 x)

2

\ n(n-1).

     

 

 
Disadvantages. 
Since it represents squared unit, therefore 
it's not appropriate measure of dispersion when we wish 
to express this concept in term of the original units. 
 

c) 

Standard deviation(S). 

 

It's the square root of the variance; it provides a summary 
of dispersion of individual observations around the mean. 
It’s the most frequently value used in dispersion. 

   S =  

 S

2         

                                 

 

Note. We have what we called the standard error (SE)
which is not a mistake but it gives the standard difference 
of sample mean from population mean.       SE = S\ 

n. → 

As the sample size increases, the SE decrease, and if we 
use all the population, there is no SE.  
 

  Ex 1: A sample of 15 patients making initial visit to a 

clinic, travailing these distances: 

x = 141                                    

 x

2

 = 1515     

-Range = 15- 3 = 12 Km. 
- Variance (S

2

) = n 

x

2  

-(

 x)

2

\ n(n-1).

   

                                

= 15 (1515)-(141)

2

\ 15(14)   = 17.8 Km

2

-Standard deviation(S) =

S

2

        = ± 4.2 Km.                                                                          

 

 

Measurements of dispersion (scattering, spreading, 
variation) 

  Knowing the mean is not enough

 

 

A key issue is how alike or “unlike” each other the 
individual observations are 
 

 

Ex: 2 

samples with same mean, but…

 

 

 

To understand the variation in the sample we should 
calculate the standard deviation which is a summary 
measure of the differences of each observation from the 
mean (SS). If the differences themselves were added up, 

No. 

  1 

  2 

  3 

  4 

  5 

  6 

  7 

  8 

  9 

  10 

WT 
(Kg) 

13.2 

15.4 

13.0 

16.6 

16.9 

14.4 

13.6 

15.0 

14.6 

13.1 

Patient  1 

 3 

4   5 

 9 

10 

11 

12 

13 

14 

15 

Distant 
(x)/Km 

11 

3  12 

13 

12 

 6 

13 

15 

12 

15 

 (x)

2

 

25  81  121  9  144  169  144  36 

169  49 

225  144 

225  25 


background image

Lecture 3+4+5 - Descriptive statistics;

 

 

 

70

 

the positive would exactly balance the negative and so 
their sum would be zero. 

 

Calculating SS(x)

 

for Sample 1

 

 

Calculating SS(x)

 

for Sample 2

 

 

 

 

 

 

 

Variance and SD are the most common measures of 
variation, but some time we use range=Max-Min, but this 
measure is unstable and lessuseful. 
 

  EX: Urinary concentrations of lead in 15 children were: 

0.6, 2.6, 0.1, 1.1, 0.4, 2.0, 0.8, 1.3, 1.2, 1.5, 3.2, 1.7, 1.9, 
1.9, and 2.2. Calculate the measures of central tendency 
and dispersion 

  The total of the values is 22.5

, which was 

divided by their number, 15, to give a mean of 1.5

  To find the median (or midpoint) we need to identify 

the point which has the property that half the data are 
greater than it, and half the data are less than it after 
data ordering. 

0.1, 0.4, 0.6, 0.8, 1.1, 1.2, 1.3, 1.5, 1.7, 1.9, 1.9, 2.0, 
2.2, 2,5, 3.2 
Median position=15+1/2=8             the median is 1.5 

  The mode is 1.9 
  S

2

=15(43.71) – (22.5)

2

 /15(15-1)            S=√S

2

 

 

 
 
 

  Coefficient of Variation (CV) 

  Useful measure of relative spread of data and is used 

frequently in biological sciences. 

   It produces a measure of relative variation, (variation that 

is relative to the size of the mean), rather than actual 
variation.  

  useful for comparing two or more data with different units 

of measurement because it is expressed in percentage 
CV = SD/mean x 100% 
Ex: Suppose we have 2 samples of males 
     n1 age 25 years, mean Wt=145 lb, S=10 
     n2 age 11 years, mean Wt=80 lb, S=10 
     Which group is more variable? 
A comparison for SD might lead one to conclude that the 
2 samples possess equal variability. But calculation of CV   
CV for group 1= (10/145) X 100 = 6.9 
CV for group2= (10/80) X 100 = 12.5 
Different Impression 

 

 

 

 

 


background image

Lecture 3+4+5 - Descriptive statistics;

 

 

 

71

 

 

 

Group Discussion 

1)  The Hb level in 10 patients is shown in table below. 

Complete the data required and calculate the measures of 
location and dispersion. Draw suitable diagram 

 

 

 

2)  Suppose we had the following data from 3 different 

samples.

 

 

 

 

The average for each sample is 100. Also, the median for 
each sample is 100. But it is obvious that each sample is 
quite different, despite having the same mean and median. 
How can we prove that? 
 

 

 

Percentiles (P):

 

The value below which a given 

percentage of the cases fall. The value of the k

th

 percentile 

is obtained by ranking the observations and looking at the 
value of the {(k/ n) X100}th observation.  

 
EX1: 
A teacher gives a 20 point test to 10 students. The 
score are: 18, 15, 12, 6, 8, 2, 3, 5, 20, and 10. Find the 
percentile of score 12. 
Sol: Arrange the data in order from lowest to highest: 2, 
3, 5, 6, 8, 10, 12, 15, 18, and 20. 
 (k/ n) X100= (7/10)X100  = 70%  thus the student whose 
score 12 did better than 70% of  the class. 
EX2: Find the value that corresponds to 60

th

 percentile

(60 X 10)/100=6 (position of 60

th

 percentile), hence 10 

score. Thus any one scoring 10 would have done better 
than 60% of the class. 
 

 

Deciles (P):

 

position in tenths a data value in the 

distribution → (k/ n) X10 

 

 

Quartile (Q);

 position in fourths a data value in the 

distribution → (k/ n) X4 
  The first quartile (Q1) is the value of the {(n + 1)÷4}th 

observation. 

  The third quartile (Q3) is the value of the {3x(n + 

1)÷4}th observation. 

  Interquartile range (IQR): The middle half of the 

values. i.e. those lying between the first and third 
quartiles(Q1- Q3). 

 

 

 
Ex:
  The following are the diameters (in cm) of pure 
sarcomas removed from the breast of 20 women: 0.5, 1.2, 
2.1, 2.5, 2.5, 3.0, 3.8, 4.0, 4.2, 4.5, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 6.0, 
6.5, 7.0, 8.0, 9.5, and 13. Calculate Q1, Q2 (median), Q3, 
and IQR.    
Q1= (20+1)/4        = 5.25

th

 measurement. Either we say 

Q1 is 5

th

 measurement = 2.5 or 

Q1= 2.5 + 0.25(3.0 - 2.5)                                                         
= 2.625 
Q2 (median) = 2(20+1)/4 = 10.5

th  

value 

                    = 4.5 + 0.5(5.0 - 4.5) = 4.75 
Q3 = 3(20+1)/4= 15.75

th

 value.    Either we say Q1 is 15

th

 

measurement = 6 or 
                       = 6.0 + 0.75(6.5 - 6.0)= 6.375   
IQR= Q3-Q1   = 6.375 – 2.625 = 3.75   

 

 
 
 
 

 

Min

 

Max 

 


background image

Lecture 6 - Probability

 

 

 

72

 

Why should we understand

 

probability? Is probability 

essential for physician? 

  Example 1: Genetic Counseling: A couple has a baby 

with a genetic defect. They are considering having 
another baby. What is the likelihood that the second child 
will have a genetic defect also? 

  Example 2: Prognosis; A physician is considering several 

therapies for the treatment of a patient. Which therapy 
should be used? Each therapy produces a result that is 
somewhere between success and failure. The final choice 
is “weighed the probability” against the others.  

  Example 3: Is a food additive carcinogenic? An 

investigator explores this in an experiment that compares 
two groups. Some of the treated individuals develop 
cancer and only few of the controls develop cancer.. Is the 
excess number of cancers meaningful (higher probability 
than control)? 

  Example 4: Smoking and Cancer: Lung cancer occurs 

commonly in smoker but only sometimes in non smokers. 
Probability of other factors related to a variable outcome. 
Probabilities are a tool in decision making, and the key 
to understand inferential statistics 

  Example 5: The data below shows the finding of a 

survey. Is living near electricity transmission equipment 
associated with occurrence of   cancer?  
                    Cancer               Not 
Near              200                 1646          11% 
Not                  50                 7289            1% 
Among those living near electricity equipment, 11% have 
cancer. Among those living elsewhere, only 1% have 
cancer. Is this a meaningful difference? 
 
The difference (if significant) in this example is 
reflected for population and called inference 

  Probability is the bridge between Descriptive Statistics 

and Inferential Statistics 

  The sample space is the universe, or collection, of all 

possible outcomes. 

 
 
The probability (P) of the occurrence of event (E) is equal 
to the number of times (E) occur (M), divided by the 
number of times E can occur (N).    P (E) = M\N     
The concept of probability is frequently encountered in 
every day communication of health workers, we may here 
the physician say that a patient has 50-50 chance of 
surviving, or a patient 95% has the disease.  

 

Element of probability 

1)  Total probability value must be between 1 & zero (0  P 

1), no negative value.                                                              
P = 0 → Not occur.          P = 1→ should occur. 
P = 0.5→ 50% will occur & 50% will not occur. 

2)  The sum of the probabilities of mutually exclusive (can't 

occur simultaneously) outcome is equal to one.(black 

or

 

white, male 

or

 female, blood group A 

or

 B 

or

 AB 

or

 O) 

 

 

There are 3 types of probability: 

1)  Classical Probability

 

Assume that all outcomes in the sample space are equally 
likely to occur. One does not actually have to perform the 
experiment to determine the probability. 
Ex: When a single die is rolled, each outcome has the 
same probability of occurring Since there are 6 outcomes, 
each outcome has a probability of 1/6 

 

2)  Empirical Probability (Relative frequency): 

 

Depend on actual experience to determine the likelihood 
of outcomes 
Ex: In a study, we have the following table for serum 
cholesterol of 1047 male patients aged 40-59 year. 

S.choles. 

R.F 

C.R.F 

<160 

31 

160-199 

134 

12.8 

15.8 

200-239 

358 

34.2 

50 

240-279 

326 

31.1 

81.1 

280-319 

145 

13.7 

94.8 

320-359 

43 

4.1 

98.9 

360 + 

12 

1.2 

100 

totals 

1047 

100% 

---- 

 

  The probability to get individuals with serum cholesterol 

of 820-319 is         145 / 1047 = 13.7%  

 

Probability to get those below 200 is (31 +134)/ 1047 = 
15.8  

 

So we can express probability in terms of relative 
frequency or cumulative relative frequency. 

 

3)  Subjective (personalistic) Probability

 

Based on person’s experience and evaluation of the situation 

  But does not rely on the repeatability of  any process  


background image

Lecture 6 - Probability

 

 

 

73

 

  A physician might say that on the basis of his diagnosis, 

there is a 30% chance that the patient will need an 
operation.   

 

If a doctor says “you have a  50%  chance of recovery,” 
the doctor believes that half of similar cases will recover 
in the long run. 

  Presumably, this is based on knowledge, and not on a 

whim. The benefit of stating subjective probabilities is 
that they can be tested and modified according to 
experience.  
 

Joint probability

:  

It is the probability that the events (2 or more, E

1

, E

2

 ..etc) 

can occur simultaneously. We have the following 2 rules: 

 

1)  Multiplication rule (And, ∩, both). 

a)  Independent events (E

1

 not affected by E

2

).  

              P (E

1

∩E

2

) = P (E

1

) x P (E

2

 
Two events are statistically independent if the chances, or 
likelihood, of one event is in no way related to the 
likelihood of the other event. Individual is male with red 
hair. 

 
EX: Event A = “a woman is hypertensive” 
Event B = “her husband (not relative) is hypertensive”. 
The assumption of independence seems reasonable since 
the two persons are not genetically related. If the 
probability of being hypertensive is 0.07 for woman and 
0.09 for man, then the probability that BOTH the woman 
and her husband are hypertensive is: 
P(A and B) = P(A) x P(B) = 0.07 x 0.09 = 0.0063

 

 
Ex:
 The probability that an individual belonging to blood 
group A is 0.42, and the individual being a football player 
is 0.50. What is the probability of the individual both 
belonging to blood group A & being football player? 

     Since the events are independent →       P (E

1

∩E

2

) = P (E

1

) x 

P (E

2

) = 0.42 x 0.50 = 0.21  

 

b)  Dependent events (E

1

 affected by E

2

).  

   P (E

1

∩E

2

) = P (E

2

) x P (E

1

 / E

2

 
EX:
 Probability of being male 1s 0.5, and that that male 
being bold is 0,05. What is the probability of both being 
male and bold? 
Since the events are dependent→  P (E

1

∩E

2

) = P (E

2

) x P 

(E

1

 / E

2

) =0.5 x 0.05/0.5= 0.005         

 

EX: the chance that person has Huntington ’s chorea is 
0.0002 (if the parent does not have Huntington’s Chorea). 
An offspring of a person with Huntington’s Chorea has a 
50% chance of contracting Huntington’s Chorea 
(offspring with chorea giving that his father had chorea).

 

  Probability 2 persons  have Huntington’s Chorea = 

P(A and B) = 0.0002 X 0.0002= 0.00000008 

  Probability both parent and child have Huntington’s 

Chorea = P(A) P(B|A) = 0.0002 x 0.5 = 0.0001 

 

*Conditional probability: Probability of an event 
occurring (E

1

) giving that the other event (E

2

) has already 

occur.   

P (E

1

 / E

2

) =P (E

1

& E

2

)/ P E

2

 

  

Ex: Using the information of table below:  

 

Calculate: 
1- The probability of selection person dis. +ve & test +ve. 
2- The probability of selection person dis. -ve & test -ve. 

 
As the variables are dependent, so       P (E

1

∩E

2

) = P (E

2

xP (E

1

 / E

2

1- P (dis. +ve & test +ve.)        = 11/100 x 7/11 = 7/100 
2- P (dis. -ve & test -ve.)  = 90/100 x 86/90 = 86/100 
 
Ex:  Probability  of  DM  patient  given  that  he  has  central 
obesity=70/90, the  denominator only  patient with  Central 
obesity. 

 

P(A/B)=P(A+B)/B 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


background image

Lecture 6 - Probability

 

 

 

74

 

 
 
 

2)  Additional rule. (Or, U, either) 

a)  Mutually exclusive events (can't occur together). 

Two events are mutually exclusive if they cannot occur 
at the same time. 

 

     P (E

1

 U E

2

) = P (E

1

) +P (E

2

 
EX: if a baby has a 0·04% chance of being homozygous for the sickle 
cell gene and a 3·92% chance of being a heterozygote, then the 
probability that it carries the gene either as a homozygote or as a 
heterozygote is 0·04 + 3·92 = 3·96%. 

 
Ex: The probability that an individual belonging to blood 
group A is 0.4 and the individual belonging to blood 
group B is 0.3. What is the probability of the individual 
belonging to blood group A or B? 
 As the variables are mutually exclusive events (can't 
occur together), so:    
  P (E

1

UE

2

) = P (E

1

) +P (E

2

) = 0.4 +0.3    = 0.7 

 

a)  Not mutually exclusive events (can occur together). 

P (E

1

UE

2

) = P(E

1

) +P(E

2

) )-P(E

1

 and E

2

 
Ex: Using the information of table above, calculate the 
probability of selection person dis. -ve or test -ve. 

 
As the variables are not mutually exclusive events (can 
occur together), so:     

P (E

1

UE

2

) = P (E

1

) +P (E

2

)-P (E

1

 and E

2

                 = [(90/100) + (89/100)] - (86/100)  = 0.93  
 

Ex: Suppose a certain ophthalmological trait determines 
the eye color, 300 randomly selected individuals are 
studied and the results are as follow:  

 

 

   

1- P (trait) = 120/ 300 = 0.4            
2- P (No trait) = 180/300 = 0.6 
3- P (Blue eye) = 90/300 = 0.3        
4- P (Brown eye)= 140/300 = 0.46  
5- P (Yellow eye) = 70/300 = 0.24 
6- P (Blue or Brown eye) = (90/300) + (140/300) =0.76   
7- P (Blue eye and trait) = (120/300) x (70/120) = 0.23  

8- P (Blue eye or trait) = (90/300) + (120/300) -(70/300) 
= 0.23  
9- P (Brown eye / trait) = (30/120) = 0.25  
EX: From table belowwhat is the probability to have a 
person that is CT scan –ve   or CXR negative? 

 

 

 
= 0.90 + .089 - 0.86 = .93 = 93% 

 

 

 
The ideas of mutually exclusive and independence are 
different. The way we work with them are also different. 
We say the events of “heads” and “tails” in the outcome 
of a single coin toss are mutually exclusive. A coin toss 
cannot produce heads and tails simultaneously. Weight of 
an individual classified as “underweight”, “normal”, 
“overweight” The outcomes on the first and second coin 
tosses are statistically independent and, therefore, 
probability [“heads” on 1st and “tails” on 2nd ] = 
(1/2)(1/2) = 1/4.  
The distinction between “mutually exclusive” and 
“statistical independence” can be appreciated by 
incorporating an element of time. “heads on 1st coin toss” 
and “tails on 1st coin toss” are mutually exclusive.  
Probability [“heads on 1st” and “tails on 1st” ] = 0 
Statistical Independence “heads on 1st coin toss” and 
“tails on 2nd coin toss” are statistically independent 
Probability [“heads on 1st” and “tails on 2nd ” ] = (1/2) 
(1/2) 
 
 
Group Work: 
Table below summarizes results of a study 
to evaluate the CXR as diagnostic test for TB. The study 
involved 240 patients with symptoms of fever and 
prolong cough who were seen at a medical facility for the 
diagnosis and treatment of chest diseases. Sputum 
specimens obtained from each of the patients and 
examined and the results obtained from CXR and sputum 
exam were cross tabulated.  


background image

Lecture 6 - Probability

 

 

 

75

 

 

a.  What is the probability that a patient has sputum +ve? 
                         183/240= 76.25% 
b.  What is the probability that a patient has sputum -ve? 
                           57/240= 
c.  What is the probability that a patient has CXR +ve? 
                           184/240 
d.  What is the probability that a patient has CXR -ve? 
                           56/240= 
e.  What is the probability that a patient has a positive CXR 

and +ve sputum?                                         
175/240 = 0.7292      OR = (183/240) (175/183) 

f.  What is the probability that a patient has CXR –ve and 

sputum -ve?   

     48/240 = .20            OR = (57/240) (48/57) 
g.  What is the probability that a patient has CXR +ve giving 

that sputum +ve?  

     175/183 = .9563     OR = (175/240) / (183/240) = 175/183 
h.  What is the probability that a patient with sputum -ve has 

a negative CXR?  

     48/57 = .8421         OR = (48/240) / (57/240) = 48/57 
i.  What is the probability that a patient with sputum -ve has 

a positive CXR? 

      9/57 = .1579           OR = (9/240) / ( 57/240) =9/57 
j.  What is the probability that a man with sputum +ve has a 

negative CXR?  

      8/183 = .0437        OR = ( 8/240)/(183/240) = 8/183 
k.  What is the probability that a man with a positive CXR 

has sputum +ve?  

     175/184 = .9511      OR = ( 175/240)/(184/240) = 175/184 
l.  A clinic similar to the one that conducted the CXR study 

examines a man with symptoms of cough and prolong 
fever and decides to order the CXR, which comes back 
negative. What is the likelihood that this patient has TB? 
What is the likelihood that he does not have it? 

     The probability that TB patient gives -ve CXR = 8/56 = 

.1429 

     The probability that he does not have TB is = 48/56 = 

.8571 

m. Based on data in the above table, what is the probability 

that a man who visits the clinic has a positive CXR or 
sputum, or P(T+ or D+)?  

      = (148/240)+(183/240)-(175/240) = 192/240 = .80 
n.  Consider the probabilities P(Sputum+/CXR+) & 

P(CXR+/Sputum+). Which would be more informative to 

a physician who is interested in establishing a diagnosis 
of TB in a patient?  
Physicians frequently must interpret positive or negative 
test results in an attempt to judge the likelihood of disease 
in a given patient. Therefore, the probability of most 
interest (from a diagnostic point of view) is the 
probability of disease given a positive test result, 
P(Sputum+/CXR+) or P(D+/T+).  
 
EX: Cystic fibrosis is an autosomal recessive disease, and 
it is manifested when a person carries two mutant alleles.  
Parents of affected children are heterozygous carriers.  A 
healthy  26-year-old  male  comes  for  a  routine  health 
maintenance  examination.    He  recently  got  married,  and 
he  is  currently  planning  to  have  children.    His  younger 
brother  was  recently  diagnosed  with  cystic  fibrosis,  and 
he  wants  to  know  his  chances  of  carrying  the  abnormal 
allele. Which of the following is the best response? 

 
A) He has 25% chance of being a carrier    
B) He has 50% chance of being a carrier T 
C) He has 75% chance of being a carrier 
D) He has 100% chance of being a carrier 

 

The chance of being a carrier (i.e., the chance of carrying 
one mutant allele) is 1/2, the chance of having the disease 
(i.e., the chance of having two mutant alleles) is ¼, and 
the chance of having both normal alleles is ¼.  

 

 


background image

Lecture 7 - Probability distribution

 

 

 

76

 

  One of the most important things to know about a variable 

is its distribution. Knowledge of the probability 
distribution of the variables provides the clinicians and 
researchers with a powerful tool for summarization and 
describing a set of data and for reaching conclusion about 
population on the basis of a sample drawn from that 
population. We have several types of distribution in 
statistics, but the "normal distribution" is the most 
important one.  

  A probability distribution defines the relationship between 

the outcomes and their likelihood of occurrence. 

 

We have 

several types of distribution in statistics: 

 

I.  For discrete variables we have  

a)  Binomial Distribution: dichotomous outcomes (A-B, 

heads-tails, yes-no, on-off, is-is not, right-wrong, etc.) 

b)  Poisson Distribution Useful for studying rare random 

events. 

II.  But the “Normal distribution" "Gaussian 

distribution", for continues variables is the most 
important one. This is because: 

 

Many human variables naturally have a “bell shaped” 
distribution.  

  The distributions are tied to probabilities, and it is the 

probability which will be of interest to us 

 

  If we have a group of continuous variables with certain 

class interval, we can represent them by histogram and 
frequency polygon. But suppose we have a group of 
variables which is huge and the class interval is very 
small so the frequency polygon will take a shape of very 
smooth curve & that curve is called "normal distribution 
curve"

 

 

 

The normal distribution 

"Gaussian distribution", 

"Bell Shaped distribution" is the most important 
distribution in the statistics, the parameters of this 
distributions are: 
1)  The mean (µ) → Measure of location. 
2)  The standard deviation (∂) →Measure of dispersion. 

                    
 
 

Characteristic of the normal distribution 

1)  Used for the continuous variables, between  
2)  Symmetrical about its mean (µ), ((either side of mean is a 

mirror image of other side. 

3)  Mean, median, and mode are equal. 
4)  The total area under the curve is equal to one, 50% on the 

left &50% on the right of a perpendicular erected at the 
mean. 

5)  The normal distribution is completely determined by the 

parameters (µ) & (∂). Different values of µ shift the graph 
along the X-axis, while different values of ∂ shift the 
graph along the Y-axis (determine the degree of flatness 
or peakness of the graph).   

6)   µ ± 1∂ → 68% of the area. 

µ ± 2∂ → 95% of the area. 
µ ± 3∂ → 99.7% of the area.      

 

Different values of μ and δ shift the graph of distribution 
along X & Y axes. If we change μ while keeping δ 
constant, the curve will shift to the right on increasing μ 
& to the left on decreasing μ. On changing δ and keeping 
μ constant; the curve will become more flat on increasing 
δ and narrower on decreasing δ without any shifting the 
curve to any side. μ1 < μ2 < μ3 
     

 

  Since we know the shape of the curve, we can (using 

calculus) calculate the area under the curve 

  The percentage of that area can be used to determine the 

probability that a given value could be pulled from a 
given distribution. 

  Each normal distribution with its own values of m and s 

(unit) would need its own calculation of the area under 
various points on the curve  

 


background image

Lecture 7 - Probability distribution

 

 

 

77

 

If population mean of systolic blood pressure is 120 

x: 

E
mmHg with population standard deviation of 10 mmHg. 
What is the probability of getting a patient with systolic 
BP a) between 120 and 130 mmHg, b) < 120mmHg, c) < 
100 mmHg d) between 120 and 125 mmHg? 

 

 Answers:  
a) From 120 to 130 we move one δ, so the probability is 
34% (0.34)   (i.e. half of 68%).  
b) Probability of less than 120 mmHg is 50%. 
c) Probability of less than 100 mmHg is 2.5%. 
d) Probability of SBP between 120 and 125 mmHg; we 
must follow Z scale. 
 

The standard normal distribution 

“Z-distribution". 

It's the normal distribution curve which has a mean of 
zero and a standard deviation of one   (µ=0, & ∂ =1).  →       
Z = x - µ/ ∂ 

 

 

 

 

 

 
If we know the population means and population standard 
deviation, for any value of X we can compute a z-score by 
subtracting the population mean and dividing the result by 
the population standard deviation 

 

 

 

 

Properties of Z Distribution

 

Z-score) 

(

  90% of the values of a normal variable lie within 

 1.65 

sample standard deviations from the sample mean   

  95% of the values of a normal variable lie within 

 1.96 

sample standard deviations from the sample mean   

  99% of the values of a normal variable lie within 

 2.58 

sample standard deviations from the sample mean   
 
How to Read Z Table ((Must understand Z table, area to 
the left))   

 

 
Ex: 
Find p(Z<-1.57) 
From Z table=0.0582 

 

 
EX: 
From Z table: Find P (z ≥ 1.58) 
P(< 1.58)   = 0.9429   
P(z > 1.58) = 1 - 0.9429     = 0.0571 


background image

Lecture 7 - Probability distribution

 

 

 

78

 

 

 
 
Ex:
 From Z table find: Pr(-1 < z < 1) = 0:6826 

 

 
Ex: Find p(0<Z<1.23)

 

 

 
Ex:

 

Calculate p(-1.2<Z<0.78) 

p(-1.2<Z<0.78)= 0.7823-0.1151=0.6672 

 

 
Ex:

 

Calculate p(-1.2<Z<0.78) 

p(-1.2<Z<0.78)= 0.7823-0.1151=0.6672 

 

 

Ex: What is the probability of having a patient with B.P 
between 110-130 mm Hg?  µ=120, ∂ =10. ((Suppose the 
B.P is normally distributed)). 
                     Z = x - µ/ ∂ 
                        = 110-120/10       =-1 
                       = 130-120/10       = +1 
P (110≤ x ≤ 130) → P(-1≤ Z ≤+ 1).   &From the Z-table, 
P=0.68. 
 
Ex2: What is the probability of having a patient with B.P 
above 140mm Hg? 
       Z = x - µ/ ∂ 
            = 140-120/10 = +2 
     P(x ≥ 140) → P ( Z ≥ +2).   &From the Z-table, 
P=0.023. 
 
     
Ex: If the total cholesterol values for a certain target 
population are approximately normally distributed with a 
mean of 200 (mg/100 mL) and a standard deviation of 20 
(mg/100 mL), what is the probability that a person picked 
at random from this population will have a cholesterol 
value greater than 240 (mg/100 mL)? 
Z = x - µ/ ∂   = 240-200/ 20   = 2    
P (x >240) → P(Z > 2).         = 0:0228 or 2.28% 
 
Ex:
 in certain population the mean of SBP (µ=120), and ∂ 
=10mmHg. What is the probability of having a patient 
with B.P between 110-130 mm Hg?   
1)  What is the probability of having a patient with B.P 

between 105-125 mm Hg?  

2)   What is the probability of having a patient with B.P ≤ 

100 Hg?  

3)   What is the probability of having a patient with B.P ≥ 

135 mm Hg?  

4)   What is the probability of having a patient with B.P 

between 120-140 mm Hg?  

5)   What is the probability of having a patient with B.P 

between 100-140 mm Hg? 

6)   What is the probability of having a patient with B.P 

between 90-150 mm Hg?  

7)  What is the probability of having a patient with B.P 

between ≥ 150 mm Hg?   

8)   What is the probability of having a patient with B.P 

between ≤150 mm Hg?   

9)   What is the probability of having a patient with B.P 

between 140-150 mm Hg?  


background image

Lecture 7 - Probability distribution

 

 

 

79

 

10) What is the probability of having a patient with B.P 

between 95-135 mm Hg?  

EX: IQ’s are normally distributed with mean 100 and 
standard deviation 15. Find the probability that a 
randomly selected person has an IQ  
1)  between 100 and 115 
2)  More than 135. 
3)  Less than 70. 

EX:  A survey was done to measure the haemoglobin 
(Hb) levels among a group of pregnant women attending 
an ante-natal clinic. 10000 women were screened and the 
mean Hb was found to be 10.5 gm%.The standard 
deviation was 0.5. Compute:  
1)  
Number of women having Hb level between 10 and 11 

gm% 

2)  Number of women having Hb level between 9.5 and 

11.5 gm% 

3)  Number of women having Hb level above 10.5 gm%. 
4)  Number of women having Hb level below 9 gm%. 
5)  Number of women having Hb level between 11 gm% 

and 11.5 gm%. 

6)  Number of women having Hb level below 9 gm% and 

above 12 gm%.  

7)  What is the probability of selecting a pregnant woman 

with Hb levels below 10 gm%? 

 

 

 


background image

Lecture 8 - Sampling distribution

 

 

 

80

 

  It is the distribution of all possible values of statistics 

computed from samples of the same size randomly drawn 
from the same population. 

  When sampling is from normally distributed population, 

the distributions of the sample will possess the following 
properties: 

1)  The distribution of the sample means(x) will be normal.  
2)  The mean of the distribution of the x will be equal to the 

mean of population (µ).  

3)  The variance of the distribution of X will be equal to the 

variance of the population divided by the size of the 
sample ∂

2

/n = ∂/√n. 

 

  As the sample size increase, the following of distribution 

of sample mean to normal distribution will be increase. 

  

Sampling error: is the difference between the value of a 
sample statistic and the value of the corresponding 
population parameter. In the case of the mean, 

  

 

   EX: In a recent exam, assume that the distribution of 

scores of all examinees is normal with the mean of 1020 
and a standard deviation of 153. Calculate the mean and 
standard deviation of     and describe the shape of its 
sampling distribution when the sample size is 16, 50, 
1000  
 
 
 
 

 
Steps in constructing sampling distribution:  

1)  Form a population of size (N) and randomly draw all 

possible samples of size (n). EX: If there is a population 
of 5 individuals & we want to take a sample of size 2, 
then we can draw 10 samples, and so 10 probabilities for 
a sample of size 2. 

2)  For each sample we compute the statistic of interest 

(sample mean). 

3)  Make a table for the observed value of the statistic and its 

corresponding frequencies.  So for every value of a 
statistic we have certain frequency and we take the mean 
of every sample with its corresponding frequency and by 
plotting on the X and Y axes, we will get a normal 
distribution curve. So the change is from X to μ

x

 curve 

and we can convert it into z table and find the 
corresponding probability as. 

 

The distribution of μx will be normal. 

 

The mean of the distribution of the values of μ

x

 will be 

the same as the mean of the population from which the 
samples  were  drawn.  (i.e.  if  we  get  all  the  possible 
samples and take the mean of each one and them take 

the  mean  of  these  means;  we  will  get  the  underlying 
population mean). 

  The variance of the distribution of μ

x

, will be equal to 

the  variance  of  the  population  divided  by  the  sample 
size;  =  δ

2

/n,  which  is  the  variance  of  the  underlying 

population divided by the sample size. (standard error) 

      δ

2

x = variance / sample size = δ

2

/n or δ/√n 

 

 

 

Z-value for Sampling Distribution of the Mean 
(Distribution of the sample mean):
 

 

 
When sampling is from a normally distributed population 
then the mean of the sample will follow the normal 
distribution, while if sampling is from a non-normally 
distributed population it will follow the central limit 
theory
; with increasing sample size sampling will 
approximate the normality or its curve will be similar to 
that of NDC, e.g. a sample of 1000 person will follow the 
normal distribution more than a sample of 5 persons. 

 

       Z = (x - µ) / (∂/√n) 

** It is important to know that we use Z-distribution when 
the variance (or standard deviation) of the population is 
known or the sample size more than 60.   

 

Ex If the cranial length of certain large human population 
which is normally distributed µ= 185.5 mm and ∂ = 12.7 
mm, what is the probability of a random sample of size 
n=10 from this population will have x ≥ 190mm? 
Z = (x - µ) / (∂/√n) 
= (190-185)/ (12.7/√10)   = 1.09. 
P(x ≥ 190) → P ( Z ≥ 1.09).   & From the Z-table, P=0.1379. 

 

Ex: If the mean and standard deviation of serum iron 
values for health men are 120 and 15 μg per 100 ml, 
respectively, what is the probability that a random sample 
of 50 normal men will yield a mean between 115 and 125 
per 100 ml?    

Z = 

 - μ / (δ/√n)         = (115-120)/(15/√50) = -2.36 

                                        (125-120)/(15/√50) =  2.36 
P (115≤

≤ 125) = P(-2.36≤

≤ 2.36) =  0.9909-0.0091= 

0.9818 

250

.

38

16

153

1020

n

x

x

637

.

21

50

153

1020

n

x

x

838

.

4

1000

153

1020

n

x

x

x


background image

Lecture 8 - Sampling distribution

 

 

 

81

 

 

Distribution of the difference between two sample 
means 

Giving 2 normally distributed population with means of 
µ

1

 & µ

2

 and variances of ∂

1

 & ∂

2

, the random samples 

drawn from these population with size n

1

 & n

2

 are 

normally distributed and the difference between the 
means (x

1

-x

2

) will be also normally distributed, with mean 

equal to (µ

1

- µ

2

) and variance equal to (∂

1

2

/  n

1

)+ (∂

2

2

/ n

2

).   

Or Tow normally distributed population with means of 

1

) & (μ

2

) and variances of (δ

2

1

) & (δ

2

2

) respectively. The 

sampling distribution of the difference of    

1  

ــ  

2

 

between the means of independent samples of size n

1

 & n

2

 

drawn from these populations is normally distributed with 
mean μ

1

2

 and variance of [√(δ

2

1

/n

1

) + ( δ

2

2

/n

2

)]. 

   
Z =(x

1

-x

2

) - (µ

1

- µ

2

) / √ (∂

1

2

/  n

1

)+ (∂

2

2

/ n

2

).     

 
Ex. If the level of vit.A in the liver of 2 human population 
normally distributed ∂

1

2

= 1900, ∂

2

2   

= 8100. What is the 

probability that random sample of size n

1

= 15 & n

2

 = 10 

will give a value of (x

1

-x

2

) ≥50? Suppose there is no 

difference in population means.  
Z =(x

1

-x

2

) - (µ

1

- µ

2

) / √ (∂

1

2

/  n

1

)+ (∂

2

2

/ n

2

).  

   = 50- 0 / √ 1900/15 + 8100/10       = 1.09   
P(x

1

-x

2

 ≥ 50) → P (Z ≥ 1.09).   & From the Z-table, 

P=0.1379. 

 

 
Ex: For population of 17 year-old, the means & standard 
deviations of subscapular skinfold thickness values (in 
mm) for boys 9.7 & 6 & for girls 15.6 & 9.6 respectively. 
Simple random samples of  40 boys & 35 girls are 
selected, what is the probability that the difference 
between sample means will be greater than 10?    0.0139 

 
Distribution of the sample proportion 

Proportion = part/whole (the numerator is part form the 
denominator). 
When the sample size is large ((≥30)), the distribution of 
sample proportion (P) is approximately normally 
distributed. The mean of the distribution will be equal to 
the true population proportion, and the variance of the 
distribution will be equal to P (1-P)/n. We can use Z-
distribution, and to calculate Z: 

 

      Z= [

p

ˆ

 -P] / [√P (1-P)/n]  

 

Or The

 

distribution is binomial, but for larger samples (≥ 

30) the distribution will be approximately normally 
distributed and have the following characteristics:                                        
μ

p

 = P,   δ

2

p

= {P(1-P)}/n   &    δ

p

= √[{P(1-P)}/n ],     

so       Z= [

p

ˆ

 -P] / [√P (1-P)/n]  

 
Ex: suppose in a certain human population the proportion 
of color blindness is 8%, if randomly we select 150 
individuals from this population, what is the probability 
that the proportion of color blindness in this sample will 
be greater than 15%?    

 

  Z= [

p

ˆ

-P] / [√P (1-P)/n] 

    = [0.15-0.08] / [√o.o8 (1- 0.08) /150]    = 3.15 
P(P ≥ 15%) → P (Z ≥ 3.15).   & From the Z-table,   P=0.0008 
 

Distribution of the difference between two sample 
proportions: 

If independent random samples of size n

1

 & n

2

 are drawn 

from two populations where the proportions of 
observation in the two populations are P

& P

2

, the 

distribution of the difference between samples proportions   
(P

- P

2

) is approximately normally and the variance of the 

distribution will be equal to[ P

1

 (1-P

1

)/n

1

]+ [P

2

 (1-P

2

)/n

2

] . 

We can use Z-distribution, and to calculate Z: 

 
   Z= (P

1

-P

2

) - (P

1

-P

2

) / √[P

1

 (1-P

1

)/n

1

]+ [P

2

 (1-P

2

)/n

2

]  

 

Characterized by:              μP

1

-P

2

 = P

1

-P

2

  

δ

2

P

1

-P

2

 ={P

1

(1-P

1

)}/n

1

 + {P

2

(1-P

2

)}/n

2

 δP

1

-P

2

 = 

√[{P

1

(1-P

1

)}/n

1

 + {P

2

(1-P

2

)}/n

2

], so 

Z = [(P

1

-P

2

)-(P

1

-P

2

)] / √[{P

1

(1-P

1

)}/n

1

 + {P

2

(1-P

2

)}/n

2

Ex: In a certain population of teenagers the proportion of 
obese boys (P

1

= 10%), and the proportion of obese girls 

(P

2

= 10%), what is the probability that a random sample 

of boys n

1

=250 and girls n

2

 = 200 will yield P

1

-P

2

 ≥ 0.06?  

Z= (P

1

-P

2

) - (P

1

-P

2

) / √ [P

1

 (1-P

1

)/n

1

] + [P

2

 (1-P

2

)/n

2

]  

= (0.06)-(0.1-0.1) / √ [0.1(1-0.1)/250] + [0.1(1-0.1)/200] = 2.11 
P (P

1

-P

2

) ≥ 0.06→ P (Z ≥ 2.11).   & From the Z-table, P=0.017 

 
Ex:   A random sample of medical students from third & 
fifth years was chosen to study the extent of self-
medication practices among them. Out of 110 students in 
the 3

rd

 year, 38% reported self-medication compared to 60 

out of 95 of fifth year students. Apply a suitable statistical 
test to confirm apparent difference in self medication 

practices between the 2 groups of medical students

.

               

 

_  _ 

~

 


background image

Lecture 9 - Hypothesis testing

 

 

 

82 

Hypothesis; A statement about one or more population. 
The hypothesis usually concern with the parameters of the 
population about which statement is made. 
The purpose of the hypothesis testing is to help the 
clinician, researcher, and administrator in reaching a 
decision concerning a population based on results of a 
sample that drawn from this population. 

The procedures of hypothesis testing: 

 

Understand the nature of the data (to determine the 
particular test employed). 

 

State the hypothesis  
a)  
Null hypothesis or tested hypothesis (H

0

): Hypothesis 

of no difference, hypothesis of equality. 

b)  Alternative hypothesis (H

A

): It disagree the null 

hypothesis (e.g. there is difference).  

  Find the tabulated Z, t or X

2

 values (type of the test 

depends on the type of the data) according to 

⍺ (usually 

0.05).This will present the "critical values" that separate 
the acceptance region from rejection regions. 

  Find the calculated Z, t or X

2

 values (type of the test 

depends on the type of the data). 

  Compare between the tabulated and calculated values, If 

the calculated value falls in the acceptance area    ➨ we 

accept the H

0

-hypothesis, but If the calculated value falls 

in the rejection area    ➨ we reject the H

0

-hypothesis in 

favoring the alternative one (H

A

).    

  Conclusion.  We accept the H

0

-hypothesis ➨We conclude 

that there is no difference or association, but if we reject 
the H0-hypothesis then we favoring the alternative one 
(H

A

) and we conclude the H

may be true. 

  

1)  Hypothesis testing for single population mean and 
known population variance. ''Calculated Z-value= (x-
µ) /(∂/√n)'' 

 
A certain breed of rats show as a mean weight gain of 65 
gm during the first 3 months of life with a variance of 10 
gm

2

. A sample of 16 of these rats were fed a new diet 

from birth until the age of 3 months, their mean weight 
gain was 60.75 gm. Does this mean that the new diet case 
reduction in Wt gain at 0.05 level of significant? Test this 
hypothesis.    

 
(H

0

): x = µ (no difference). 

(H

A

): x ≠ µ   (difference exists) 

Tabulated Z:  

⍺= 0.05         1- ⍺= 95% 

                   Z = ±1.96 (critical value). 

Calculated Z = (x-µ) / (∂/√n) 
                      = 60.57- 65 / √10 /√16       = -5.38  

Comparison: since the calculated Z value > tabulated Z 
(falls in the rejection area), so we reject (H

0

) in favoring 

the alternative one (H

A

) which states that the difference 

between x & µ is statistically significant.  
Conclusion: we may conclude that the new diet cause 
reduction in WT (-ve value). 
 

2)  Hypothesis testing for single population mean and 
unknown population variance (Sample size ≤ 30).  

''Calculated t-value= (x-µ) /(S/√n)'' 

   
Ex: In the previous example, if the population variance 
was unknown and the sample SD= 3.84 gm. Does this 
mean that the new diet case reduction in Wt gain at 0.05 
level of significant? Test this hypothesis.    

  
(H

0

): x = µ (no difference). 

 (H

A

): x ≠ µ   (difference exists) 

Tabulated t:  

⍺= 0.05         1- ⍺/2= 0.975, df= n-1 

                   t = ±2.1315 (critical value). 
Calculated t = (x-µ) / (S/√n) 

                      = 60.57- 65 / 3.84 /√16       = -4.43  

Comparison: since the calculated t value > tabulated t 
(falls in the rejection area), so we reject (H

0

) in favoring 

the alternative one (H

A

) which states that the difference 

between x & µ is statistically significant.  
Conclusion: we may conclude that the new diet cause 
reduction in Wt (-ve value). 

 

3) Hypothesis testing for the difference between two 
population means when population variances are 
known. 

''Calculated Z-value= (x

1

-x

2

)-(µ

1

2

) / √ 

[(∂

2

1

/n

1

) + (∂

2

2

/n

2

)] 

 
Ex: 70 patients suffering from epileptic fit were dividing 
into two groups equally. Group 1 placed on treatment 
(Tegretol, 200mg x 2) and group 2 placed on placebo. The 
mean of the number of seizures experienced during the 
period of treatment by the two groups were 15 and 24 
consequently, the population variances were 8 and 12, do 
these data provide sufficient evidence to indicate that 
''Tegretol'' is effective drug in reducing the number of 
seizure at 0.05 level of significant 

 (H

0

): µ

1

2

 (no difference). 

 (H

A

): µ

1

≠µ

2

 (difference exists) 

Tabulated Z:  

⍺= 0.05         1- ⍺= 95% 


background image

Lecture 9 - Hypothesis testing

 

 

 

83 

                   Z = ±1.96 (critical value). 
Calculated Z = (x

1

-x

2

)-(µ

1

2

) / √ [(∂

2

1

/n

1

) + (∂

2

2

/n

2

)] 

                      = (15 – 24) – 0 / √ (8 /35) + (12/35) = -11.9  

Comparison: since the calculated Z value > tabulated Z 
(falls in the rejection area), so we reject (H

0

) in favoring 

the alternative one (H

A

) which states that the difference 

between µ

1

 and µ

2

 is statistically significant.  

Conclusion: we may conclude that ''Tegretol'' is 
effective in reducing no. of seizures.   
 

4) Hypothesis testing for the difference between two 
population means when population variances are 
unknown (Sample size ≤ 30).      

''Calculated t-value= (x

1

-x

2

)-(µ

1

2

) / √ [(S

2

1

/n

1

) + 

(S

2

2

/n

2

)]. 

Ex: Median nerve conducting velocity values were 
recorded for 10 subjects with a diagnosis of mercury 
poisoning, similar determination also were made for 15 
apparently healthy subjects.  The results were as follow: 

   Group 

     N 

   Mean(sec\mm) 

S(sec\mm) 

With 
poisoning 

    10           55 

        6 

Healthy 

    15           63 

         5 

 
Do these data provide sufficient evidence to indicate that 
nerve conducting velocity was affected by mercury 
poisoning? 
 (H

0

): µ

1

2

 (no difference). 

 (H

A

): µ

1

≠µ

2

 (difference exists) 

Tabulated t:  

⍺= 0.05    1- ⍺/2 = 0.975     df= 10+15-2= 23 

t = ±2.068 (critical value). 
Calculated t = (x

1

-x

2

)-(µ

1

2

) / √ [(S

2

1

/n

1

) + (S

2

2

/n

2

)] 

                   = (55 – 63) – 0 / √ (36 /10) + (25/15) = -3.485  
Comparison: since the calculated t value > tabulated t 
(falls in the rejection area), so we reject (H

0

) in favoring 

the alternative one (H

A

) which states that the difference 

between µ

1

 and µ

2

 is statistically significant.  

Conclusion: we may conclude that mercury poisoning 
reduce nerve conduction.   
 

 

 

5) Hypothesis testing for single population proportion 
(P)

  

 

"Calculated Z= (P-P)/√P (1-P)/n"

 

Ex: Suppose we are interesting in knowing what 
proportion of automobile driver regularly wear seat belts. 
In survey of 300 adults, 123 said they regularly were seat 
belts. Can we conclude from these data that in this sample 
the proportion who regularly wears seat belts is not 50%?   

 (H

0

): P = P (no difference). 

 (H

A

): P ≠ P   (difference exists) 

Tabulated Z:  

⍺= 0.05         1- ⍺= 95% 

                   Z = ±1.96 (critical value). 
Calculated Z = (P-P)/P (1-P)/n                      
                          (0.41- 0.5) /0.5 (1-0.5)/300 = -3.11 
Comparison: since the calculated Z value > tabulated Z 
(falls in the rejection area), so we reject (H

0

) in favoring 

the alternative one (H

A

) which states that the difference 

between p & p is statistically significant.  
Conclusion: we may conclude that in this sample the 
proportion who regularly wears seat belts is not 50% 
(less, -ve value). 

 

6) Hypothesis testing for the difference between two 
populations proportions (P

1

-P

2

). We also use z-test and 

the formula is

Calculated Z = (P

1

-P

2

) - (P

1

-P

2

) /√ [(P

1

 

(1- P

1

)/ n

1

) + P

2

 (1- P

2

)/ n

2

)] 

 

 
Ex: 
In a study of DM, we have the following results 
obtained from samples of male and female. Male n

1

=150, 

no. of DM=21. Female n2=200, no. of DM=48. Can we 
conclude from these data that there is a difference in the 
proportion of DM between the two samples? 
 (H

0

): P

1

 = P

2

 (no difference). 

 (H

A

): P

1

 ≠ P

2

   (difference exists) 

Tabulated Z:  

⍺= 0.05         1- ⍺= 95% 

                   Z = ±1.96 (critical value). 
Calculated Z = (P

1

-P

2

) - (P

1

-P

2

) /√ [(P

1

 (1- P

1

)/ n

1

) + P

2

 

(1- P

2

)/ n

2

)] 

(0.14- 0.24)-0 / [0.14 (1-0.14)/150] + [0.24(1-0.24)/200] 
= -58.38 
Comparison: since the calculated Z value > tabulated Z 
(falls in the rejection area), so we reject (H

0

) in favoring 

the alternative one (H

A

) which states that the difference 

between P

& P

2

 is statistically significant.  

Conclusion: we may conclude that in this sample the 
proportion who regularly wears seat belts is not 50% 
(less, -ve value). 


background image

Lecture 9 - Hypothesis testing

 

 

 

84 

 

7) Hypothesis testing in pair comparison. 

Calculated t= [d- µd] / [Sd/√n] 

Ex: A group of 15 boys (12 years old), were measured for 
height by 2 nurses, the results were as in the table below. 
Do these data justify the conclusion that that there is a 
difference in the accuracy of the 2 nurses?     

  
d (mean difference) = ∑d / n     = 3.7 / 15  = 0.75 Cm  
  Sd =√ [n ∑d

2

- (∑d)

2

] / [n(n-1)] 

       = √ [15(3.05) – (3.7)

2

]\ [15(15-1)] = 0.33 

 (H

0

): µd = 0 (no difference). 

 (H

A

):µd ≠ µ   (difference exists) 

Tabulated t:  

⍺= 0.05         1- ⍺/2= 0.975, df= n-1 

                   t = ±2.144 (critical value). 
Calculated t = [d- µd] / [Sd/√n] 
                      = 0.75- 0 / 0.33 /√15  = 3.125  
Comparison: since the calculated t value > tabulated t 
(falls in the rejection area), so we reject (H

0

) in favoring 

the alternative one (H

A

) which states that µd ≠ µ, the 

difference is statistically significant.  
Conclusion: we may conclude that there is a difference 
in the accuracy of height measurement between the 2 
nurses.  

8)  Hypothesis testing in Chi-Square distribution     (X

2

-

test). 

   

Calculated     X

= ∑ (O-E)

 2

 /E

 

 

Ex: In a study for the association between increasing 
diastolic blood pressure and CVA development, 200 
individuals were followed for 5 years, the results is shown 
in below table. Do these data suggest an association 
between increasing diastolic blood pressure and 
development of CVA? Test a reasonable hypothesis. (

⍺= 

0.05) 

   Diast. B.P 
    (mm Hg) 

     Development of CVA 
       Yes                         No 

         Total 

     70-79 

         1 

           49 

       50 

     80-89 

         4 

           46 

       50 

     90-99 

         6 

           44 

       50 

     ≥ 100 

       13 

           37 

       50 

     Total 

       24 

        176 

     200 

 

 (H

0

): No association between increasing diastolic BP & 

CVA. 
 (H

A

): Association exists. 

Tabulated   X

2

: (

⍺= 0.05), df =(r-1)(c-1)   =3   

From X

2

-distribution table ➨The tabulated value is 7.815 

Calculated     X

2

 

=

  (O-E)

 2

 /E 

From the table above (observed values), we calculate the 
expected values for each cell in the table using the 
formula: E= [Raw margin X Column margin] /   Grand 
total

Expected values (E).  

   Diast. B.P 
    (mm Hg) 

     Development of CVA 
       Yes                         No 

         Total 

     70-79 

         6 

           44 

       50 

     80-89 

         6 

           44 

       50 

     90-99 

         6 

           44 

       50 

     ≥ 100 

         6 

           44 

       50 

     Total 

       24 

        176 

     200 

 
Calculated     X

2

= 14.78 

Comparison: since the calculated X

2

 value > tabulated X

2

 

(falls in the rejection area), so we reject (H

0

) in favoring 

the alternative one (H

A

) which states that the association 

between increasing diastolic blood pressure and 
development of CVA is statistically significant.  
Conclusion: we may conclude that the increasing in 
diastolic blood pressure lead to development of CVA. 

 

 

No. 

   Height   (cm) 

Difference (d) 
    (N

2

-N

1

 d

2

 

Nurse 1 

Nurse 2 










10 
11 
12 
13 
14 
15 
 

142.9 
150.9 
151.9 
158.1 
151.2 
160.2 
157.8 
150.1 
142.1 
159.9 
141.9 
140.8 
147.1 
143.6 
139.9 

 143 
 151.5 
 152.1 
 158 
 151.5 
 160.5 
 158 
 150 
 142.5 
 160 
 142 
 141 
 148 
 144 
 141 
 

0.1 
0.6 
0.2 
      -0.1 
0.3 
0.3 
0.2 
      -0.1 
  0.4 
  0.1 
  0.1 
  0.2 
  0.9 
  0.4 
  1.1 

0.01 
0.36 
0.04 
0.10 
0.09 
0.09 
0.04 
0.01 
0.16 
0.01 
0.01 
0.04 
0.81 
0.16 
1.21 

 

 

 

  ∑d=3.7 

∑d

2

=3.05 


background image

Lecture 10 - The t-distribution & t-test   ((Student's t-test))

 

 

 

85 

In a case when the population variance (∂

2

) is unknown & 

the sample size is small (n≤30), we can use the sample 
variance (S

2

) as a best point estimator for ∂

2

 but in this 

situation the distribution will not follow the standard 
normal distribution (Z-distribution) but follow the t-
distribution. 

The characters of t-distribution:- 

1)  It has a mean of zero. 
2)  Symmetrical about the mean. 
3)  
Range between -  & +. 
4)  
Compared with the normal distribution, its curve is less 

peaked and higher tails.  

5)  The quantity of (n-1) which is called degree of freedom 

(df) is used in computing S

2

 [There is a different 

distribution for each sample value of (n-1)]. 

6)  The t- distribution approaches normal distribution as (n-1) 

value approaches infinity (increase the sample size).   
 

How can we get the t-value? 

As in standard normal distribution in which we have the 
Z-table, here we have the t-table which depend on the df= 
(n-1) → Row of the table & 

⍺ (probability of error) = t

1 -

 

/2 

→ column of the table. 

Application of the t-test:   

T-test can be applied for the following situations: (Not 
much different than of Z- test) 

1) 

Is the 

sample mean differs significantly from the 

population mean

. [Small sample size (n≤30), and the 

population variance (∂

2

) is a known]. We use the 

following formula:   

  t=(x-µ) /(S/√n) 

Ex: A certain breeds of rats show a mean weight gain of 
65gm during the first 3 months of life, a sample 16 0f 
these rats was taken and feed a new diet from birth until 
the age of 3 months, the mean weight was 60.75gm with 
S= 3.84gm. Is this mean differ significantly from 
population mean?     

t=(x-µ) /(S/√n) 
= (60.75 – 65) / (3.84/16)   = -4.43 
From the t-table (

⍺=0.05): t

1 -

 

/2

   , df =15.   

The difference between x & µ is statistically significant.  

 

 

2)  Comparing the significant difference between two 

samples means

. [Small sample size (n≤30) and the 

population variance (∂

2

) is a known]. We use the 

following formula:            
t=(x

1

- x

2

) - (µ

1

2

) /√ ([S

2

1

/n

1

] + [S

2

2

/n

2

]) 

df= n

1

+ n

2

 -2 

 Ex: In a comparison between two groups of patients with 
diverticulitis on two different types of treatment n

1

=15, n

=12. The recovery time in hours x

1

=68.4 hrs & S

1

=286 

hrs and x

2

= 83.43 hrs & S

1

=290 hrs. Is the difference 

between the means of hrs is statistically significant? 

t=(x

1

- x

2

µ

1

) - (µ

1

2

) /√ ([S

2

1

/n

1

] + [S

2

2

/n

2

]) 

(68.4 -83.43)- 0  /    (286/15) + (290/12) = - 2.28   
From the t-table: t

1 -

 

/2

   , df= n

1

+ n

2

 -2 =25.       (

⍺≤0.05) 

The difference between x

1

 & x

2

 is statistically significant. 

 

3)  Pairing

  Many studies are designed to produce observation in pair 

e.g., single individual has pair of reading (before & after), 
for example measurement of BP before and after 
treatment Or when the same volunteers or participants 
pass through 2 different situations (each one has 2 
readings e.g. as for 2 drugs, 2 different doses for the same 
drug, drug and placebo, or rest & exhaustion…). 

To deal with such condition we do: 

a)  We find the difference (d). 
b)  We calculate the differences, and find the mean of 

differences (d). 

c)  We calculate the Sd of the difference using the following 

formula:    
Sd =√ [n ∑d

2

- (∑d)

2

] / [n(n-1)] 

d)  The df =n-1, because we have one sample although 

having two readings. 

e)   To calculate the value of t we use the following formula; 

t= [d- µd] / [Sd/√n] 

 

 

 

 

 

 


background image

Lecture 10 - The t-distribution & t-test   ((Student's t-test))

 

 

 

86 

Ex: In pediatric clinic, a study was done to see the 
effectiveness of certain antipyretic drug   in 12 years old 
children suffering from influenza , their temperature had 
taken immediately before and 1 hr after administration of 
the drug. The following results were found: 

No. 

  Temperature(c

o

before –After 
differences(d) 

d

2

 

before 

After 










10 
11 
12 

39.1 
39.6 
38.3 
39.4 
38.4 
38.2 
39.2 
39.5 
39.3 
39.1 
38.8 
38.6 

37.6 
37.8 
37.9 
38.4 
37.7 
37.9 
38.3 
38.8 
38.2 
38.4 
38.5 
37.9 

1.5 
1.8 
0.9 
1.0 
0.7 
0.3 
0.9 
1.7 
1.1 
0.7 
0.3 
0.7 

2.25 
3.24 
0.81 
1.0 
0.49 
0.09 
0.81 
2.89 
1.21 
0.49 
0.09 
0.49 

 

 

 

∑d=11.6 

∑d

2

=13.86 

                   
d (mean difference) = ∑d / n  = 11.6 / 12   = 0.97 C

o

  

Sd =√ [n ∑d

2

- (∑d)

2

] / [n(n-1)] 

= √ [12(13.86) – (11.6)

 2

 ]\ [12(12-1)] = 0.49 

t= [d- µd] / [Sd/√n] = [0.97-0] / [0.49/12]  = 6.9 
From the t-table (

⍺≤0.05): t

1 -

 

/2

   , df =11.   

The difference between before and after is statistically 
significant. 

 


background image

Lecture 11 - The Chi-Square distribution (X2-test)

 

 

 

87 

  Is the most frequently employed statistical technique for 

analysis of count or frequency data to find the 
association between two variables or more. 

  X

2

-test statistic is most appropriate for use with 

qualitative (categorical) variables e.g. marital status 
(single, married, widowed), or with discrete numerical 

variable ➨ Used for the frequencies associated with these 

variables (most accurate when the variable is 
dichotomous e.g. life or death, disease or not, male or 
female….etc.). 

  X

2

-test is used to whether there is an association between 

the raw variable and the column variable. 

 

  Chi-Square  distribution  may  be  derived  from  the  normal 

distribution,  but  it  is  a  skewed  distribution  (not  normal), 
started  from  zero  and  has  only  one  tail  (only  positive 
values). It depends on: 

1)  Observed  values  (O);  number  of  subjects  in  our  sample 

that  fall  into  the  various  categories  of  the  variable  of 
interest (data of the sample). 

2)   Expected  values  (E);  number  of  subjects  that  we  would 

expect  to  observe  in  our  sample  if  the  null  hypothesis  is 
true. To calculate the expected values: (E)= [Raw margin 
Column margin]  /   Grand total        

* Always ∑ (O) = ∑ (E). 

X

= (O-E)

 2

 /E 

* df=(r-1)(c-1)    

 =

0.05  and from X

2

-distribution table 

we find p-value.                                   

Ex:  A  group  of  350  adults  who  participated  in  a  health 
survey were asked whether or not they were on diet, there 
responses by sex were as in the table.  

 

  Regarding  the  above  data  is  the  association  between  sex 

and being on diet is statistically significant (

=

0.05)?     

 -From the table above (observed values), we calculate the 
expected values using the formula: E= [Raw margin X 
Column margin] /   Grand total

  

      

-we calculate the X

2

-value for each cell using the formula: 

X

= (O-E)

 2

 /E. 

  

 

- We calculate the total X

2

-value for the table (3.243),  

- The df=(r-1)(c-1)   ➨ (2-1)(2-1) = 1,    

=

0.05   and from 

X

2

-distribution table we find p-value for df=1 and

 =

0.05 

(3.841). Thus, 3.841>3.243➨The association is not 

significant. 

 


background image

Lecture 11 - The Chi-Square distribution (X2-test)

 

 

 

88 

 


background image

Lecture 11 - The Chi-Square distribution (X2-test)

 

 

 

89 

 


background image

Lecture 11 - The Chi-Square distribution (X2-test)

 

 

 

90 

 


background image

Lecture 11 - The Chi-Square distribution (X2-test)

 

 

 

91 

 


background image

Lecture 11 - The Chi-Square distribution (X2-test)

 

 

 

92 

 

 

 


background image

Lecture 11 - The Chi-Square distribution (X2-test)

 

 

 

93 

 


background image

Lecture 12+13 - Inferential Statistics “Statistical Inference”

 

 

 

94 

 

 
1- Estimation 

 

 

 

 

 


background image

Lecture 12+13 - Inferential Statistics “Statistical Inference”

 

 

 

95 

 

 


background image

Lecture 14 - Covariance & Correlation “Relation between 2 variables”

 

 

 

96 

 

 

 

 




رفعت المحاضرة من قبل: Mostafa Altae
المشاهدات: لقد قام 26 عضواً و 641 زائراً بقراءة هذه المحاضرة








تسجيل دخول

أو
عبر الحساب الاعتيادي
الرجاء كتابة البريد الالكتروني بشكل صحيح
الرجاء كتابة كلمة المرور
لست عضواً في موقع محاضراتي؟
اضغط هنا للتسجيل