Как точно расчитать достоверность различий (р) Опции

[docanton]

Использовал программу SPSS v 17.
Сравниваю два ряда значений.
Задача: рассчитать достоверность различий между средними показателями этих двух рядов.
Мне научный руководитель сказал, что верно использовать конкретное значение показателя р, а не больше, не меньше допустим, 0,05. Например, р=0,094
Как в данной программе рассчитать конкретное значение показателя р?
Я выбираю такой порядок: выделяю два ряда значений, выбараю: Анализ-Сравнение средних-Т критерий для парных выборок, подставляю ряды И нажимаю ОК
Появляется табличка, в которой указано Среднее значение для каждого ряда, ошибка среднего значения для каждого ряда, доверительный интервал для каждого ряда и для двух рядов сразу при показателе достоверности в 95%

А где указан показатель р, значение которого надо указывать конкретно?
Прикрепляю скриншот для данного случая
Где в результатах подсчёта значение р-?

Сообщение отредактировал docanton - 17.03.2010 - 02:11

Эскизы прикрепленных изображений

 

[vra4-aspirant]

Спасибо за ответ.Мне надо сравнить более 10 заболеваний в этих группах,т.е. мне надо использовать множественный метод?Т.е в программе spss выбрать множественный метод?

[плав]

Спасибо за ответ.Мне надо сравнить более 10 заболеваний в этих группах,т.е. мне надо использовать множественный метод?Т.е в программе spss выбрать множественный метод?

Вам надо просто сравнить частоты - по 10 разным параметрам. Десять штук логистических регрессий, учитывая то, что у Вас три группы. Пограничное значение для признания различий достоверными 0,0025 (не 0,05, а именно 0,0025 - оцениваются два параметра в десяти регрессиях, чтобы уровень ошибки не поднялся выше 0,05 Вам надо использовать уровень "достоверности" 0,25% - в 20 раз меньший). Если заболеваний не 10, а более, значит пограничное значение должно быть еще меньше. При этом Вы, скорее всего, пропустите часть реальных различий, т.е. мощность Вашего исследования будет мала (иными словами, Вы не сможете утверждать - "различий по частоте заболевания нет", только "наше исследование было слишком мало, чтобы найти эти различия" - это плата за желание сравнивать много параметров). Я уже писал в другом посте, что сравнение большого числа параметров в одной базе называется "fishing expedition" и рассматривается как неадекватное планирование исследования (если, конечно, речь не идет о базе в несколько тысяч наблюдений) - именно из-за резкого падения мощности (использование в данной ситуации пограничного значения 0,05 является грубой ошибкой).
Кстати, если задача как раз доказать, что группы НЕ различаются по этим параметрам, то можно даже не пытаться этого делать - размер выборки этого сделать не позволит. Еще раз повторюсь, отсутствие статистической значимости не означает отсутствия различий, а только недостаточное количество данных для определенного заключения. Если надо анализировать эквивалентность - это делается другими подходами (устанавливаются границы значимых различий экспертным путем и затем доверительный интервал - в данном случае 99,75% ДИ должен поместиться внутри этих границ).