Какой метод статистического анализа применить Опции

[ramxas]

Уважаемые форумчане! Надеюсь встретить здесь понимание и помощь при выполнении работы. Стоит задача выявить наличие связи между типом эпилептического припадка и сопутствующими заболеваниями. При этом у одного пациента могут быть несколько сопуствующих заболеваний. Что посоветуете?

Сообщение отредактировал ramxas - 30.12.2012 - 15:12

[ramxas]

nokh, спасибо! начал подробно изучать логлинейный анализ, выкладываю файл в формате Excel

Сообщение отредактировал ramxas - 1.01.2013 - 18:06

Прикрепленные файлы

 связь_тип_припадка_сопутствующие_заболевания.rar ( 10,75 килобайт ) Кол-во скачиваний: 264

 

[p2004r]

nokh, спасибо за понимание моей проблемы! начал подробно изучать логлинейный анализ, кроме того естественно выкладываю ссылку хранилища файлов, куда залил данный файл для общего обсуждения и анализа. Файл с расширением .STA т.е. для анализа в пакете STATISTICA

http://zalil.ru/34126328

Попытки прикрепить файл к данному сообщению не увенчались успехом ((

сохраните свой файл как .csv и запакуйте в rar. все чудно присоединится.

PS кстати --- выкладывать данные в формате коммерческой программки стоящей стопятьсот денег, и надеяться на широкий отклик как то уж очень по хитрому выглядит
да и вообще заниматься разведочным анализом в статистике еще тот мазохизм

[ramxas]

p2004r, согласен, залил заново. По поводу метода для выявления связи между типом прпадком и СЗ что можете сказать?

Сообщение отредактировал ramxas - 1.01.2013 - 18:09

[p2004r]

p2004r, согласен, залил заново. По поводу метода для выявления связи между типом прпадком и СЗ что можете сказать?

тут немного данных совсем, посмотрите глазами сначала....

читаем данные

Код

> str(read.csv("связь_тип_припадка_сопутствующие_заболевания.csv"))
'data.frame':    149 obs. of  7 variables:
$ Тип_приступа           : Factor w/ 3 levels "Генерализованные",..: 3 2 1 1 2 1 2 1 3 3 ...
$ Пиелонефрит            : Factor w/ 2 levels "да","нет": 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 ...
$ Тиреоидит              : Factor w/ 2 levels "да","нет": 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 ...
$ ХВГ                    : Factor w/ 2 levels "да","нет": 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 ...
$ ИБС                    : Factor w/ 2 levels "да","нет": 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 ...
$ ХОБЛ                   : Factor w/ 2 levels "да","нет": 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 ...
$ ревматоидный.полиартрит: Factor w/ 2 levels "да","нет": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
> data<-read.csv("связь_тип_припадка_сопутствующие_заболевания.csv")

визуализируем

Код

mosaicplot(table(data[,c(3,5,1)]))

как видим сочетанное влияние ибс и тиреоидита вызывает некую "инверсию" эффекта по его "объему"

одновременное наличие ХВГ и ХВГЛ

Код

mosaicplot(table(data[,c(4,6,1)]))

они же в разрезе ИБС дают эффект

Код

mosaicplot(table(data[,c(5,6,1)]))
mosaicplot(table(data[,c(5,4,1)]))
# все три вместе
mosaicplot(table(data[,c(5,6,4,1)]))

ревматоидный артрит забавно влияет в разрезе ИБС

Код

mosaicplot(table(data[,c(5,7,1)]))

Эскизы прикрепленных изображений