<<
>>

Методы статистического анализа данных

Сравнения двух групп по количественным шкалам проводились на основе непараметрического критерия Манна-Уитни. Сравнения трех и более групп по количественным шкалам проводились на основе непараметрического критерия Краскела-Уоллеса.

Для описания количественных показателей использовались медиана и квартили в формате «Me [LQ; UQ]», а также среднее значение и стандартное отклонение в формате «M±S». На всех графиках для количественных переменных среднее арифметическое обозначено точкой, медиана обозначена горизонтальным отрезком, внутриквартильный размах обозначен прямоугольником, минимальные и максимальные значения обозначены вертикальными отрезками.

Анализ динамики показателей в случае сравнения двух периодов производился на основе непараметрического критерия Вилкоксона, в случае сравнения трех и более периодов - на основе непараметрического критерия Фридмана. Статистическая значимость различных значений для бинарных и номинальных показателей определялась с использованием критерия Хи-квадрат Пирсона. Корреляционный анализ проводился на основе непараметрической ранговой корреляции по Спирмену.

Для описания структуры показателя использовались медиана и квартили в формате «Me [LQ; UQ]» и минимум и максимум для оценки диапазона колебания показателя в формате «(Min; Max)». Проверка соответствия распределения значений показателя закону нормального распределения производилась с помощью критерия согласия Пирсона. Определенный в результате уровень статистической значимости P характеризует соответствие распределения нормальному закону (если p>0,05, то распределения считается соответствующим нормальному распределению; если p≤0,05, то распределения считается несоответствующим нормальному распределению). Для бинарных и номинальных показателей проводится частотный анализ с оценкой доли структуру каждого значения, а также проверка гипотезы об однородности встречаемости признаков с помощью критерия Хи-квадрат Пирсона.

Для моделирования некоторых качественных целевых переменных использовались деревья классификации - метод, позволяющий предсказывать принадлежность наблюдений или объектов к тому или иному классу категориальной зависимой переменной в зависимости от соответствующих

значений одной или нескольких предикторных (независимых) переменных. В данном случае этот метод удобен, так как позволяет последовательно изучать эффект влияния отдельных переменных, а также дает возможность выполнять одномерное ветвление для анализа вклада отдельных переменных и работать с предикторными переменными различных типов. Для оценки качества построенных деревьев применялся ROC-анализ.

В диаграммах размаха среднее арифметическое обозначено точкой, медиана обозначена горизонтальным отрезком, внутриквартильный размах обозначен прямоугольником, минимальные и максимальные значения обозначены вертикальными отрезками.

Уровень статистической значимости был зафиксирован на уровне вероятности ошибки 0,05. Статистическая обработка данных выполнена с использованием пакетов прикладных программ Statistica 10 и SAS JMP 11.

3

<< | >>
Источник: ЛИ ТАТЬЯНА АНАТОЛЬЕВНА. Комплексная интенсивная терапия дыхательной недостаточности у детей раннего возраста на фоне бронхолегочной дисплазии. Диссертация на соискание степени доктора философии (PhD). Республика Казахстан. Нур-Султан, 2019. 2019

Еще по теме Методы статистического анализа данных:

  1. 2.3. Методы статистического анализа данных
  2. Статистический анализ данных
  3. 2.3. Методика статистического анализа полученных данных
  4. Методы статистической обработки данных
  5. Методы статистической обработки данных
  6. Методы статистической обработки данных.
  7. Статистические методы анализа результатов
  8. 2.2.8 Статистическая обработка данных
  9. 10. Анализ стратифицированных данных
  10. Анализ данных рН-импедансометрии
  11. Анализ данных рН-импедансометрии
  12. Основные принципы анализа данных
  13. Анализ данных в программе BSPM Data Browser and Analyzer
  14. 2.2.3. Статистические методы