ІМ були виявлені виражені відмінності за виживання хворих в групах: розділених за статевою ознакою (чоловік/жінка) (Малюнок 3.А), розділених залежно від обсягу ураження (Малюнок 3.б), розділених по відношенню до паління (курящі/що не палять) (Малюнок 3.B), розділених за способом життя (сидячий спосіб життя/активний спосіб життя) (Малюнок 3.Г), розділених залежно від СвСсез (Малюнок 3.Д), розділених залежно від EXTRсіс (Малюнок 3.Е), розділених залежно від GR_OIM (Малюнок 3.Ж).
В
Малюнок 3.А
В
Малюнок 3.б
В
Малюнок 3.В
В
Малюнок 3.Г
В
Малюнок 3.Д
В
Малюнок 3.Е
В
Малюнок 3.Ж
Перевіримо вплив деяких змінних на результат у перші 5 діб.
Розглянемо докладно змінну В«сі1В». Для початку проведемо перевірку на нормальність розподілу за допомогою критерію Шапіро-Уілкі. br/>В
Малюнок 4
Статистика W близька до одиниці, отже, слід прийняти гіпотезу про нормальність розподілу. З рис. 4 видно, що розподіл майже нормальне
Проведемо однофакторний дисперсійний аналіз.
В
Малюнок 5
На малюнку 5 видно, що середні двох вибірок відрізняються, і ці відмінності статистично значущі. Це також підтверджує таблиця 4. Значення p-value, яке показує, наскільки узгоджено це дослідження з нульовою гіпотезою про рівність середніх, дорівнює нулю, при цьому і F-критерій значно більше одиниці, з чого можна зробити висновок, що внутригрупповая дисперсія не співпадає із загальною дисперсією. Значить, досліджуваний фактор В«сі1В» робить істотний вплив на результат, і отримані відмінності не випадкові. br/>
Таблиця 4
Univariate Results for Each DV (база даних in Workbook1) Sigma-restricted parameterization Effective hypothesis decompositionDegr. of - FreedomСІ1 - SSСІ1 - MSСІ1 - FСІ1 - pІсход16, 7576,7575,8700,015622
Проводячи аналогічні дослідження для інших змінних виявимо, які з них впливають на результат після інфаркту міокарда в перші 5 діб.
Запишемо ці дані в наступну таблицю:
Таблиця 5
ісходКол-во
Для прогнозування результату після інфаркту міокарда використовувалася логістична регресія. Значення Хі-квадрат критерію Пірсона досить велике, з чого можна зробити висновок, що отримана регресійна модель є адекватною. Значить отримана регресійна модель дозволяє прогнозувати результат після інфаркту міокарда. br/>В
Х = (Пол, Вік, Пора року, Локалізація ІМ, tПослеПерв, Куріння, Тривалість серцевої недостатності, ГРЗ, СвІБСсОРЗ, Кіліп, Кл.вар.ІМ, ОНМКвАн., ГЛШ, Кількість ускладнень, Creatin , Gluc, ФУ1...
