2.3 Методы статистической обработки результатов

    Анализ результатов исследования проводили с использованием методов параметрической и непараметрической статистики [6, 7, 17]. Использованы традиционные показатели описательной статистики. Брали число наблюдений (n), среднее арифметическое (M), медиану (Ме), стандартное отклонение (σ), 10 и 90 процентили изучаемого признака. Правильность распределения оценивали методами Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка. Для проверки равенства дисперсий двух выборок использовали F-критерий Фишера. Нормальность распределения определили с помощью критерия Шапиро-Уилка. Статистическую значимость различий между группами определили параметрическими методами при наличии нормального распределения выборок и непараметрическими методами – при отсутствии нормального распределения исследуемых выборок.

    Достоверность различий между независимыми данными оценили с помощью t-критерия Стьюдента (p), а также по методу Манна-Уитни (p_m-u) при количестве наблюдений в одной из групп менее 30. Оценку различий между зависимыми (динамическими) данными провели по t-критерию Стьюдента для зависимых данных (p_n) и по критерию Вилкоксона (p_w) при количестве наблюдений менее 30. Для коррекции эффекта множественных сравнений использовали метод Холма-Бонферрони. Для оценки различий между относительными величинами, использовали критерий Хи-квадрат (p_x). При величинах, близких к 0 и 100: использовали точный метод Фишера (p_f) [10].

    Во всех случаях вероятность ошибки обозначали символом p и считали статистически значимой при р<0,05. Статистический анализ выполнен на персональном компьютере в операционной системе Windows XP с использованием разработанных для этого класса вычислительной техники статистических программ в среде Excel 97.0 и Statistica 6.0 for Windows (программный продукт компании «StatSoft», США) [301]. При работе в программе Statistica использованы рекомендации научного директора StatSoft Russia В.П. Боровикова [3].