Регрессионный анализ корелляции субъективного ВАШ и лабораторных признаков активности реактивного артрита
Курсовой проект - Математика и статистика
Другие курсовые по предмету Математика и статистика
·начений ВАШСП в 1 группе
График функции распределения для значений ВАШСП в 2 группе
График функции распределения для значений ВАШСП в 3 группе
График функции распределения для значений ВАШСП в 4 группеИсходя из вида графиков можно сделать вывод о том что все выборки имеют нормальное распределение и следовательно мы можем использовать выбранный нами параметрический метод дисперсионного анализа.
I) Рассмотрим сначала влияние фактора на уровень Hb (гемоглобин):
Таблица1.1.1.Зависимость уровня Hb от инфекции вызвавшей заболевание
1группа2группа3 группа4группа124114140124124142121130110156136127931701251301331191381381291281501221491631541601221351271041451201531211241201201319910617112712513012810913715615415815611414013214813711013413814215116414412114211613312114413614514412012212116015012614011212811012412013513715010613012312616015013615016014210713911811415212612414614012014210111513712314811713015212611814016612816514313213012616616812812612511511811711412315012510314215014094129156141148140141135150150127158131150162134104130136150136105146146138158154141134150150114109157161133166168
Здесь и далее для экономии времени и упрощения вычислительн6ой работы воспользуемся Matlab для проведения однофакторного дисперсионного анализа для сравнения средних арифметических значений выборок. Будем использовать функцию p = anova1(X) - функция позволяет провести однофакторный дисперсионный анализ для сравнения средних арифметических значений одной или нескольких выборок одинакового объема. Выборки определяются входным аргументом Х. Х задается как матрица с размерностью mxn, где m - число наблюдений в выборке (число строк Х), n - количество выборок (число столбцов матрицы Х). Выходным аргументом функции является уровень значимости p нулевой гипотезы. Нулевая гипотеза состоит в том, что все выборки в матрице Х взяты из одной генеральной совокупности или из разных генеральных совокупностей с равными средними арифметическими. p является вероятностью ошибки первого рода, или вероятностью необоснованно отвергнуть нулевую гипотезу. Если значение p0, то нулевая гипотеза может быть отвергнута, т.е. хотя бы одно среднее арифметическое отличается от остальных значений. Выбор критического уровня значимости pKP для условия принятия нулевой гипотезы
предоставлен исследователю. Здесь и далее примем pKP равным 0,05.
После выполнения вычислений мы получаем:
p = 0.3001
Запишем выходные данные в таблицу дисперсионного анализа
Таблица №1.1.2. Дисперсионный анализ по одному признаку.
Компонента дисперсииСумма квадратовСтепень свободыСредний квадратМежду выборками1012,43337,451Остаточная30577,2112273,011Полная31589,5115-----
p>pкр
Вывод:
Следовательно мы принимаем нулевую гипотезу, т.е. можно предположить что при 5% уровне значимости уровень гемоглобина в крови не зависит от инфекции вызывающей реактивный артрит.
II) Влияние фактора на наличие СРБ в крови
Таблица1.2.1.Зависимость уровня СРБ от инфекции вызвавшей заболевание
1 группа2 группа3 группа4 группа060060009648001920000612960612000600120000048004804819203840004812600048003846120192000120004804800000960000048096009612484860060000096004804860480120096000007689600000120060600006001924800192768609624060000000000000964800480060000000000
После выполнения вычислений мы получаем:
p =0.4677
Запишем выходные данные в таблицу дисперсионного анализа
Таблица №1.2.2. Дисперсионный анализ по одному признаку.
Компонента дисперсииСумма квадратов
Степень свободы
Средний квадратМежду выборками23192,837730,92Остаточная1616980,71789084,16Полная1640173,5181-----
p>pкр
Вывод:
Следовательно, мы принимаем нулевую гипотезу, т.е. можно предположить что при 5% уровне значимости уровень СРБ в крови не зависит от инфекции вызывающей реактивный артрит.
III) Влияние фактора на СОЭ
Таблица1.3.1.Зависимость СОЭ от инфекции вызвавшей заболевание
1 группа2 группа3 группа4 группа18341010194212642243666174253522121016262513112428366403221522634181828501623828240281447164105523023348928263210121410175122151248212191210283730251824658401110226152228511052410101310356343910382253023465631144241171792014412171452403063266925335683515576335101533384953192310535165441014
После вычислений получаем:
p = 0.0810
Таблица №1.3.2. Дисперсионный анализ по одному признаку.
Компонента дисперсииСумма квадратов
Степень свободы
Средний квадратМежду выборками1658,23552,744Остаточная43145,7178242,391Полная44803,9181-----p>pкр
Вывод:
Следовательно мы принимаем нулевую гипотезу, т.е. можно предположить что при 5% уровне значимости СОЭ не зависит от инфекции вызывающей реактивный артрит.
IV) Влияние фактора на уровень Фибриногена в крови
Таблица1.4.1.Зависимость уровня фибриногена от инфекции вызвавшей заболевание
1 группа2 группа3 группа4 группа3.005.256.752.804.502.002.503.753.505.753.102.507.252.503.003.004.005.506.753.253.253.504.503.505.503.253.503.754.007.252.505.253.253.752.505.105.003.004.504.503.607.003.0012.204.255.502.155.754.254.002.005.503.007.503.253.0010.203.504.252.504.754.002.253.004.505.502.103.505.003.254.753.005.502.503.502.005.503.003.503.753.504.003.755.003.504.503.303.005.755.002.753.004.253.004.253.002.753.752.003.005.253.252.006.252.501.752.253.254.253.254.303.002.504.252.754.004.002.754.004.506.753.253.753.254.004.253.502.602.754.252.003.754.004.003.004.003.003.202.008.754.004.005.005.007.504.003.252.903.252.903.002.003.002.002.753.002.934.253.003.754.003.002.752.006.003.503.002.504.753.002.753.252.502.003.102.003.253.253.003.253.254.00
После вычислений получаем:
p =0.5494
Таблица №1.4.2. Дисперсионный анализ по одному признаку.
Компонента дисперсииСумма квадратов
Степень свободы
Средний квадратМежду выборками4.73331.57754Остаточная397.5461782.2334Полная402.278181-----
p>pкр
Вывод:
Следовательно мы принимаем нулевую гипотезу. т.е. можно предположить что при 5% уровне значимости уровень фибриногена в крови не зависит от инфекции вызывающей реактивный артрит.
V) Влияние фактора на показатель ВАШБП
Таблица 1.5.1.Зависимост