|
98 Для статистического исследования согласованности факторов формирования акушерской и гинекологической патологии у женщин был применен корреляционно-регрессионный анализ, учитывающий междуфакторные связи [4, 100, 107]: прямое влияние фактора на результативный признак (развитие акушерской патологии); косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак. Задачей корреляционно-регрессионного анализа является установление общей тенденции в соотношении, соответствии каких-либо связанных признаков, т.е. метод корреляционно-регрессионного анализа позволяет: 1) выделять важнейших факторов; 2) прогнозировать возможные значения результативного признака (акушерской патологии) при задаваемых значениях факторных признаков (факторов риска); 3) формировать данные для решения оптимизационных задач. В качестве показателя корреляционной согласованности двух количественных признаков используется коэффициент взаимной сопряженности Пирсона. Коэффициент Пирсона может изменяться от 0 до 1, что соответствует крайним случаям, когда взаимная связь между признаками полностью отсутствует и когда имеется однозначная полностью коррелированная связь. При количественном корреляционно-регрессионном анализе связи двух факторов решаются следующие вопросы [4, 107]: 1. Нахождение показателя, характеризующего тесноту связи между признаками (коэффициент корреляции). 2. Нахождение уравнения регрессии, описывающего зависимость математически, и наилучшим образом отражающее экспериментальные данные. Количественной мерой тесноты связи между признаками, имеющими количественное выражение, является коэффициент корреляции г, который вычисляется по формуле: |
127 логии) у женщин, имеющих разное исходное состояние по отношению к выполнению производственной функции, показал, что у не работающих и работающих женщин, имеются различия в структуре и значимости факторов, которые могут быть выделены как рисковые. 4.2. Исследование статистической согласованности между факторами риска формирования акушерской патологии у женщин по социальному положению Для статистического исследования согласованности факторов формирования акушерской патологии у женщин по результатам приведенным в разделе 4.1, был применен корреляционно-регрессионный анализ учитывающий междуфакторные связи [3, 78]: прямое влияние фактора на результативный признак (развитие акушерской патологии); косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак. Задачей корреляционно-регрессионного анализа является установление общей тенденции в соотношении, соответствии каких-либо связанных признаков, т.е. метод корреляционно-регрессионного анализа позволяет: 1) выделять важнейших факторов; 2) прогнозировать возможных значений результативного признака (акушерской патологии) при задаваемых значениях факторных признаков (факторов риска); 3) формировать данные для решения оптимизационных задач. В качестве показателя корреляционной согласованности двух количественных признаков используется коэффициент взаимной сопряженности 128 Пирсона. Коэффициент Пирсона может изменяться от 0 до 1, что соответствует крайним случаям, когда взаимная связь между признаками полностью отсутствует и когда имеется однозначная полностью коррелированная связь. При количественном корреляционно~ре1рессионном анализе связи двух факторов решаются следующие вопросы [6, 78]: 1. Нахождение показателя, характеризующего тесноту связи между признаками (коэффициент корреляции). 2. Нахождение уравнения регрессии, описывающего зависимость математически, и наилучшим образом отражающее экспериментальные данные. Количественной мерой тесноты связи между признаками, имеющими количественное выражение, является коэффициент корреляции г, который вычисляется по формуле: где Xi и Г/ числовые значения признаков (факторного и результативного) для каждого наблюдения; Х н Y средние арифметические значения факторного и результативного признаков. Коэффициент корреляции может принимать значения от 0 до 1. При г = О связь между признаками отсутствует, при г = 1 между ними имеется однозначная связь. Коэффициент корреляции, однако, не является показателем точности прогноза, его можно использовать только для решения вопроса о том, где взаимная связь факторов больше или меньше. В многофакторной системе базой является матрица оценок парных коэффициентов корреляций. На основе этой матрицы вычисляется коэффициент множественной детерминации R2y (X / х * ) , который интерпретируется г ( Х ' Х Щ Y ) (4.1) |