Методы статистической обработки и математического моделирования

Статистическая обработка фактического материала проводилась с использованием пакетов программ «SAS 9», «SPSS 21», «STATISTICA 8». Статистические закономерности проявлялись в обобщенных данных.

обобщающие показатели структурных сдвигов: линейный коэффициент, квадратический коэффициент.

При расчете некоторых количественных показателей (средний возраст, средние количество койко-дней и др.) были составлены вариационные ряды (ряды распределения), по которым изучались различия значений признаков. При расчете средней величины интервальных рядов в качестве вариантов признака использовались значения середины интервалов. Расчет колеблемости всех значений признака проводился с использованием среднего линейного отклонения, среднего квадратического отклонения и дисперсии. Для оценки интенсивности вариации и однородности изучаемой совокупности был определен и проанализирован коэффициент вариации. Для определения характера распределения полученных данных использовали критерий Шапиро-Вилка и критерий Колмогорова-Смирнова с поправкой Лиллиефорса. Однородность генеральных дисперсий оценивали с помощью критерия Фишера и Левена. Для определения достоверности различий при сравнении двух независимых выборок использовали критерий Манна-Уитни. Анализ качественных признаков проводился через исследование их частот посредством таблиц сопряженности с использованием критерия согласия χ² (критерия Пирсона). При работе с малыми выборками применяли критерий Фишера.

С помощью парной корреляции и уравнения парной регрессии, проанализирована зависимость между возрастом умерших и количеством проведенных ими в стационаре койко-дней до летального исхода. Данные представляли в виде в виде «моды» или среднее ± ошибка среднего» [40, 129, 148]. С помощью коэффициента множественной корреляции и

уравнения множественной линейной регрессии, проведена оценка взаимосвязей между двумя факторными признаками (оценочный фактор основного заболевания, оценочный фактор ошибочной врачебной тактики) и результирующим признаком (количество умерших в стационаре). Для оценки корреляционных связей были также приведены коэффициенты детерминации и множественной детерминации. Для расчета коэффициентов уравнений регрессий и парной и множественной был применен метод наименьших квадратов.

При построении прогностической вероятностной модели использовали логистический регрессионный анализ. Предпочтение было отдано этому методу, поскольку он позволяет работать как с количественными, так и с качественными переменными, не требуя при этом нормальности распределения исследуемых параметров. При оценке уравнений регрессии использовался метод пошагового включения предикторов. Для определения операционных характеристик модели проводили ее апробацию на независимой группе больных (референтной выборке) с расчетом чувствительности (Se) и специфичности (Sp), ROC-анализ [76].

Достоверным для всех используемых процедур статистического анализа считали уровень значимости p