Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Q лежит в пределах от 0 до 1. Близкий к единице коэффициент свидетельствует о сильной связи между признаками. При равенстве его нулю – связь отсутствует.




Аналогично используется коэффициент фи-квадрат (φ2)

 

(32)

 

В примере с беременными, страдающими преэклампсией, была получена следующая таблица сопряженности 36 Таблица 36. Данные к примеру  
  Преэклампсия есть Преэклампсии нет Всего в строке
Ожирение есть 120 (a) 140 (b)  
Ожирения нет 332 (c) 1520 (d)  
Всего в столбце      

 

Н(0): наличие у беременной выраженного ожирения не влияет на риск возникновения преэклампсии

Н(1): наличие у беременной выраженного ожирения увеличивает риск возникновения преэклампсии

Выберем уровень значимости: α=0,05

 

для α=0,05 и f =(n-1)(m-1)=1

Т.к. принимается Н(1)

Вывод: наличие у беременной выраженного ожирения статистически значимо (с вероятностью не менее 95%) увеличивает риск возникновения преэклампсии.

А теперь рассмотрим клиническую значимость влияния фактора ожирения на протекание беременности. Из таблицы сопряженности можно посчитать, что доля лиц с ожирением среди тех, у кого нет преэклампсии, составляет 140/1660*100%=8,4%. Среди лиц с преэклампсией эта доля 26,5%, разница составляет 18,1%. Это выборочная разница и для нее необходимо определить 95% доверительный интервал. Как это сделать мы уже рассматривали. После расчетов получаем, что генеральная разница лежит в пределах от 13,8% до 22,4%. Даже нижний предел ДИ свидетельствует о клинической значимости этих различий.

Коэффициент ассоциации Юла Q =0,6 указывает на среднюю по силе связь между фактором риска и предродовым осложнением.

 

Эти же данные, обработанные в программе STATISTICA (модуль «непараметрическая статистика, таблицы 2×2»)

 

Таблица 37. Результаты статобработки

 

  Столбец 1 Столбец 2 Всего
Частоты, стро а 1      
% случаев 5,7 % 6,6 % 12,3 %
Частоты, строка 2      
% случаев 15,7 % 72 % 87,76 %
Всего      
% всего 21,4 % 78,6 %  
Хи-квадрат (f=1) 107,99 p=0,0000  
Поправка Йетса 106,32 p=0,0000  
Фи-квадрат ,05113    
Точный ритерий Фишера, одностор.   ----  
Точный критерий Фишера, двустор.   ----  
Хи-квадрат Макнемара 1193,42 p=0,0000  

 

 

Таблицы сопряженности могут иметь и более сложный вид, когда каждый признак имеет более двух градаций. Нулевая гипотеза заключается в отсутствии связи между этими признаками. Ниже приведен пример подобного случая – нужно выяснить есть ли взаимосвязь между профессией и обращаемостью к врачу.

 

Таблица 38. Таблица сопряженности 3х4

 

  профессия всего
обращаемость к врачу строители шахтеры учителя госслужащие
до 3 в год          
от 4 до 6 в год          
более 6 в год          
всего          

 

Анализ таких таблиц также предпочтительно проводить с использованием компьютерных программ.

 





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-11-24; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 703 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Даже страх смягчается привычкой. © Неизвестно
==> читать все изречения...

2486 - | 2180 -


© 2015-2025 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.013 с.