Интерпретация полученных результатов Опции

[aspir_h]

Всем здравствуйте!
Прошу строго не судить, если излагаю банальные вопросы, тем не менее, они у меня возникли, и я очень рад, что нашел ресурс, где их можно обсудить.
Читаю книгу О.Ю.Ребровой "Статистический анализ медицинских данных", раздел 10 "сравнение групп по качественному признаку", где на стр.148 приводится в качестве примера для сравнения двух групп и более использование таблиц сопряженности и метода Пирсона хи-квадрат.
Решаемая нами задача аналогична изложенной в книге, мы получили определенные результаты, и я очень прошу уважаемых форумчан подсказать, насколько правильно я интерпретировал полученные результаты.
Итак, необходимо сравнить распространенность больных с I, II,III стадиями гипертонической болезни в группах больных инфарктом миокарда и инсультом (в нашем случае, заболевания другие, данный пример придуман).
Нулевая гипотеза: - группы однородны (между группами отсутствуют различия);
- распределение по одному признаку не влияет на распределение по другому признаку.
После анализа данных получены следующие результаты (в прикрепленном файле).
Вывод: нулевая гипотеза отклоняется, изучаемые группы значимо различаются и признаки умеренно ассоциированы.

Сообщение отредактировал aspir_h - 2.02.2013 - 22:41

Прикрепленные файлы

 для_сайта.rar ( 134,62 килобайт ) Кол-во скачиваний: 424

 

[DrgLena]

to p2004,

Спасибо, мное стало понятным, но,

сходится, потому что одну и ту же кросстаб анализируем, а не сходится с результатом, который у Вас получился по первичным данным этого примера:
Результат по первичным данным
Group Label Mean Ridit
----- ----- ----------
1 5 0.312
2 6 0.4157
3 7 0.6673
4 8 0.6442
5 9 0.4154
Результат по данным введенным в виде таблицы

Group Label Mean Ridit
----- ----- ----------
1 A 0.5351
2 B 0.5729
3 C 0.4621
4 D 0.4621
5 E 0.4731
Для меня понятен именно это результат, одинаковые оценки в 3 и 4 группе соответствуют одинаковому набору данных в этих группах. И смысловая трактовка также понятна, хотя она зависит от того , что хорошо 0 или 3.
Как получен первый набор Mean Ridit по данным этого примера?