|
100 Представленные факторы оказались статистически значимыми, оказывающими влияние на формирование акушерской патологии (у) [8, 100]. В связи с тем, что для построения регрессионной модели необходимо иметь статистически независимые факторы, необходимо проверить корреляционную зависимость между всеми факторами риска. Результаты корреляционного анализа по выявлению статистической согласованности между факторами риска представлены в табл. 2.16. Таблица 2.16 Корреляционная матрица факторов риска Rxixj X l Х2 Хз Х4 х5 Хб х7 X l — 0,85 0,93* 0,97* 0,88* 0,88 0,94* х2 — — 0,75 0,73 0,92* 0,80 0,93* Х 3 — — — 0,96* 0,72 0,94* 0,93* Х4 — — — — 0,77 0,87 0,89* х5 — — — — — 0,81 0,87 х6 — — — — — — 0,94* X? — — — — — — — статистически значимый коэффициент корреляции Так как факторы риска сильно статистически взаимосвязаны между собой, то для построения регрессионной модели были отобраны следующие виды функций: УI =f(xi, х2, х<$;у2= f(x2, хз);уз = f(x2, х4, x j; У4= f(x3, х5); уз = f(x4, х5, Хв);уб= f(x5, х7). Общий вид регрессионной модели имеет вид: и я о у =Ьп+ 2 Ь.х.+ У Ь..х.х.+ У Ь..х., о ■ J J • , у I J ■ , JJ J 7 = 1 i = 1 J J 7 = 1 J 7 = 1 j * i (2.23) где b0, bj, by, bjj коэффициенты уравнения регрессии, оценки которых Д, pij, pjj требуется определить. |
130 Таблица 4.9 Результаты выявленной взаимосвязи социально-гигиенических, соматических и репродуктивных факторов на формирование акушерской патологии по Усманскому району за 1998-2002 гг. (р<0,5) R y Наименование фактора Зн-е коэф. Kopp.Ry Зн-е коэф. ;jepM.Rjj2(%) R-xly Хронические соматические заболевания (Х) 0,95 90,25 Rx2y Гинекологические заболевания в анамнезе (х2) 0,94 88,36 Rx3y Анемия во время беременности (х3) 0,93 86,49 Rx4y Заболевания почек во время беременности (х4) 0,90 81,00 Rx5y Предыдущие аборты (х5) 0,89 79,21 Rx6y Пассивное курение (х6) 0,93 86,49 >. t*5 иf Низкий уровень образования (Х7) 1,00 100,00 Представленные факторы оказались статистически значимыми, оказывающие влияние на формирование акушерской патологии (у). В связи с тем, что для построения регрессионной модели необходимо иметь статистически независимые факторы, необходимо проверить корреляционную зависимость между всеми факторами риска [6, 53]. Результаты корреляционного анализа по выявлению статистической согласованности между факторами риска представлены в табл. 4.10. 131 Корреляционна матрица факторов риска Таблица 4.10 Rxixj XI Х2 Хз Х4 х 5 х6 х7 Xi — 0,85 0,93* 0,97* 0,88* 0,88 0,94* х2 — — 0,75 0,73 0,92* 0,80 0,93* Хз — — — 0,96* 0,72 0,94* 0,93* х4 — — — — 0,77 0,87 0,89* Х5 — — — — — 0,81 0,87 Хб — — — — — — 0,94* Х7 — — — — — — — * статистические значимый коэффициент корреляции. Так как, факторы риска сильно статистически взаимосвязаны между собой, то для построения регрессионной модели были отобраны следующие виды функций: У\ = f(xi, х2, хб); у 2 = f(x 2, х3);у з = f(x 2, х4, х6); У4 = f(x 3, х5); у 3 = f(x4, х5, х6); у6 = / (х5, х 7). Общий вид регрессионной модели имеет вид: п п ~ у =6л + 2 Ь . х . + X Ь . . х . х . + 2 Ь . . х . , (4.4) 0 / =1 J J i t 1 lJ 1 J j t i JJ J v ' У= 1 j* * где bo, bj, bjj, bjj коэффициенты уравнения регрессии, оценки которых р0, pj, Pij, Pjj требуется определить. Используя статистический пакет STATISTICA 5.0., были построены следующие регрессионные модели зависимости количества патологических 135 Представленные факторы оказались статистически значимыми, оказывающие влияние на формирование акушерской патологии (у) у не работающих женщин. В связи с тем, что для построения регрессионной модели необходимо иметь статистически независимые факторы, необходимо проверить корреляционную зависимость между всеми факторами риска [3, 78]. Результаты корреляционного анализа по выявлению статистической согласованности между факторами риска представлены в табл. 4.12. Таблица 4.12 Корреляционна матрица факторов риска Rxixj XI Х2 Хз х4 х5 Хб х 7 Xi — 0,89* 0,91* 0,67 0,92* 0,88* 0,92* *2 — — 0,86 0,44 0,98* 0,60 0,95* хз — — — 0,62 0,93* 0,69 0,97* Х4 — — — 0,47 0,61 0,54 Х5 — — — — — 0,65 0,99* Хб — — — — — — 0,65 Х7 — — — — — — — * —статистические значимый коэффициент корреляции. Так как, факторы риска сильно статистически взаимосвязаны между собой, то для построения регрессионной модели были отобраны следующие виды функций: У) = f(x i, Х4);у2 = f(x 2, Хз, Хб); Уз = /(х 4, Х5.х6>); у 4 = f(x 4, х6, х 7). В результате были построены следующие регрессионные модели зави |