3. Для оценки независимых совокупностей (исследуемая и контрольная группы). Это серийный критерий, критерий Уайта, критерий Ван дер Вардена, критерий Колмогорова-Смирнова).

Критерий знаков.

Динамика СОЭ.

Б-е, № п/п	1 день	10 день	знаки
1	13	23	+
2	22	15	-
3	16	18	+
4	20	14	-
5	19	11	-
6	25	13	-
7	23	12	-
8	29	18	-

Подсчитываем отдельно положительные и отрицательные знаки (+-2, --6), определяем реже встречающиеся знаки (2), сравниваем с таблицей при n-1. В данном случае динамика СОЭ недостоверна.

Критерий Вилкоксона.

1 день	10 день	2-1	Ранг разницы	+ ранги	- ранги
13	23	+10	5	5
22	15	-7	3		3
16	18	+2	1	1
20	14	-6	2		2
19	11	-8	4		4
25	13	-12	8		8
23	12	-11	6,5		6,5
29	18	-11	6,5		6,5
Сумма рангов				6	30

Динамические ряды.

Многие явления со временем изменяют свою интенсивность. Динамический ряд – ряд статистических величин, отображающих изменение явления во времени и расположенных в хронологическом порядке.

Составные элементы:

• показатели времени или моменты;

• уровни ряда (величины, составляющие динамический ряд).

• Выделяют моментные и интервальные динамические ряды.

Моментный ряд состоит из величин, характеризующих явление на

определенный момент времени.

Интервальный ряд – ряд, в котором уровни ряда отображают итоги за определенный интервал времени.

Отличия: уровни интервального ряда могут быть представлены в виде суммы, в моментном ряду уровни не суммируются (будет повтор).

Анализируя динамические ряды, определяют:

1. Абсолютный прирост - разница между уровнем ряда и предыдущим уровнем.

2. Темп роста – отношение данного уровня ряда к предыдущему уровню (в %)

3. Темп прироста – отношение абсолютного прироста к предыдущему абсолютному уровню (в %).

4. Абсолютное значение 1% прироста – отношение абсолютного прироста к темпу прироста.

Для установления четкой тенденции применяют методику выравнивания

динамического ряда.

1. Укрупнение интервала.

2. Вычисление групповой средней.

3. Вычисление скользящей средней. 14,8, 14,9, 14,5, 14,7, 14,3.

4. Метод наименьших квадратов- через ряд эмпирических точек можно провести только 1 линию, отвечающую требованиям: сумма квадратов отклонений фактических данных от выровненных будет наименьшей. Мы рассматриваем выравнивание по прямой – параболе 1-го порядка.

Ао – начальный уровень, А1 - начальная скорость ряда, Х – порядковый номер периода времени.

При Sx=0 (способ расчета времени).

Период времени	у	Условное время	ху	Х*2	Выровненные данные
1992	14,0	-3	-42	9	14,77
1993	14,9	-2	-29,8	4	14,57
1994	14,5	-1	-14,5	1	14,37
1995	14,7	0	0	0	14,17
1996	14,3	1	14,3	1	13,97
1997	14,0	2	28,0	4	13,77
1998	12,8	3	38,4	9	13,57
Сумма	99,2	0	-5,6	28

Ао=99,2\7=14,17 А1=-5,6\28=-0,2 у=14,7-0,2*х

Анализ динамики – основа прогнозирования (экстраполяция). Существует интерполяция – определение неизвестных уровней в середине ряда.

Метод стандартизации.

Статистический метод, позволяющий исключить влияние неоднородности состава сравниваемых групп. Существует прямой метод, обратный и опосредованный.

Тяжесть состояния больных в усл.ед.	стационарА		Стационар Б		Частота осложн.		Стандарт		Ожидаемое Число б-х
	Число б-х	Из них с осложн.	Число б-х	С осложн.	А	Б	всего	Ст.	А	Б
До 10	250	20	300	22	8	7,3	550	21,4	7,95	1,79
11-20	450	42	450	41	9,3	9,1	900	39,9	3,72	3,63
21-30	120	22	250	45	18,3	18,0	370	16,4	3,0	2,95
31-40	85	25	220	60	29,4	27,3	305	13,5	3,97	3,68
Более 40	30	15	100	44	50,0	44,0	130	5,8	2,9	2,55
Всего	935	124	1320	212	13,3	16,1	2255	100	15,54	11,6

Корреляционно-регрессионный анализ.

Существует 2 вида связи: корреляционная и функциональная. Функциональная связь – изменению значения одного параметра соответствует изменение другого параметра на фиксированную величину. Корреляционная связь – определенному значению одного параметра соответствует несколько значений другого, взаимосвязанного с ним. Определение характера корреляционной связи производят с помощью коэффициента корреляции, который рассчитывается различными методами.

1. Коэффициент парной корреляции (ранговый коэффициент – R, линейный коэффициент - r). Этот коэффициент определяет общую связь, включая влияние других факторов (его самостоятельная ценность невелика).

2. Множественный коэффициент корреляции показывает взаимосвязь между тремя и более признаками и показывает степень их влияния.

3. Парциальный коэффициент корреляции (на основе парного и множественного коэффициентов). Отображает «чистую» взаимосвязь между признаками, исключая влияние других.

Корреляционная зависимость отличается по направлению, силе, форме связи.

Направление связи: - прямая связь (положительный знак коэффициента корреляции) – увеличение одного параметра обуславливает увеличение другого.

• обратная связь (отрицательный знак коэффициента корреляции) – увеличение одного параметра обуславливает уменьшение другого.

Форма связи: прямолинейная (равномерное изменение одного параметра соответствует равномерным изменениям другого), криволинейная (равномерное изменение одного показателя соответствует неравномерным изменениям другого параметра, однако неравномерность имеет свою закономерность).

Сила связи:

-отсутствует (0);

-слабая (0,01-0,29);

-средняя (0,3-0,69);

-сильная (0,7-0,99);

-полная (1).

Ранговый коэффициент корреляции (Спирмена):

Взаимосвязь между уровнями перинатального риска у беременных и частотой

послеродовых осложнений.

Перинат. риск,баллы	Частота осложн.	ранги		Разность рангов	Квадрат разн.рангов
		Rx	Ry
До 2	0,4	1	1	0	0
3-4	0,8	2	3	-1	1
5-6	0,6	3	2	1	1
7-8	1,4	4	5	-1	1
9-10	1,3	5	4	1	1

R=1-6*4\5*(25-1)=+0,8 mr= 0.3 t=0.8\0.3=2.7

Это будет первым этапом многофакторного анализа. Методики расчета парциального коэффициента объемны, они реализованы в компьютерных программах SPSS, STATISTIKA, STFTGRAFICS, MULTIFAC.

Линейный коэффициент корреляции Пирсона: