Статистическая обработка полученных результатов

Методы статистической обработки результатов можно разделить на две группы:

1) методы, позволяющие выявить различия между исследуемыми препаратами и изучаемыми группами больных по каким-либо параметрам;

2) методы, устанавливающие наличие и степень взаимосвязи между двумя или несколькими признаками;

3) многомерные методы исследования (факторный анализ, кластерный анализ и т.д.).

Выбор метода, первую очередь, определяется тем, какие параметры необходимо проанализировать.

1) количественные параметры (уровень артериального давления, частота сердечных сокращений и т.д.) возможно упорядочить, производить над ними арифметические действия;

2) порядковые (степень тяжести заболевания – легкая, средняя, тяжелая) можно упорядочить, но арифметические действия над ними производить нельзя;

3) качественные (красный или белый дермографизм и др), их нельзя упорядочить, над ними нельзя производить арифметические действия, но их можно описать, подсчитав число наблюдений, имеющих одно и тоже значение, а затем оценить (сравнить) группы по количеству наблюдений, имеющих различные значения.

Количественные параметры по характеру распределения подразделяются на нормальное и ненормальное.

Нормальность распределения оценивается несколькими способами:

1) построение гистограммы частотного распределения признака и определение основных статистических параметров совокупности (если значения средней арифметической и медианы примерно равны, то распределение можно считать нормальным);

2) проверка нормальности распределения при помощи статистических программ;

3) использование различных критериев (χ2, Колмогорова-Смирнова).

Подробнее об этих критериях можно узнать из специальной литературы, на практических занятиях, либо у научного руководителя.

При анализе количественных параметров с нормальным распределением приоритет необходимо отдавать вычислению средней арифметической и дисперсионному анализу. Если нормальности распределения отсутствует, используют непараметрические методы исследования, то есть те, которые заменяют реальные значения рангами и производят расчеты над рангами. Для корректного описания данных, имеющих ненормальное распределение, следует использовать медиану и квартили (а не среднее и дисперсию).

При анализе порядковых и качественных признаков приоритет выбора остается за непараметрическими методами.

В том случае, если имеются сомнения, относительно характера полученного распределения, рекомендуется использовать непараметрические методы.

Результаты статистической обработки являются основой для анализа результатов проведенного исследования, формулировки выводов, оформления работы в виде таблиц и рисунков. Методы сравнения групп представлены в приложении В.