Сравнение структур заболеваемости Опции

[Туманов]

Уважаемые господа!

Подскажите, пожалуйста, как сравнить структуры заболеваемости в 2 территориях.
По каждой территории заполнена таблица данных, в которой для 6 нозологических групп и 2 полов пациентов указана доля в процентах случаев заболеваний от полного числа случаев заболеваний во всех 6 нозологических группах у пациентов данного пола в данной территории:

Нозология | Доля случаев у мужчин | Доля случаев у женщин
-------------|------------------------------|--------------------------
Ноз.1 | Доля м1 | Доля ж1
Ноз.2 | Доля м2 | Доля ж2
... | |
Ноз.6 | Доля м6 | Доля ж6
-------------|------------------------------|--------------------------
Всего | 100% | 100%

Спасибо!

[плав]

А в том виде, в котором данные представлены их анализировать вообще нельзя. Обратите внимание:
1) Это структура заболеваемости, там данные суммируются до 100% и, соответственно, они зависимые - т.е. ни один из критериев, которые требуют независимости данных (а это все) не подходят
2) Количество пациентов не известно, а, соответственно, оценить размер дисперсии не представляется возможным.

Если численность пациентов в группах известно, то можно восстановить исходные частоты и тогда можно использовать упомянуое выше логлинейное моделирование.
Однако вопрос - сравнить структуру заболеваемости. На это можно ответить другим вопросом, а что понимается по "сравнить структуру". Мне кажется, что надо вначале стандартизовать данные по полу (т.е. сделать ситуацию при которой половая структура регионов одинаковая), а затем просто посмотеть распределение заболеваний по процентам. Дело в том, что это похоже на описательное исследование когда изучается не выборка, а популяция (соответственно, показатели статистической ошибки вычислять можно, но надо думать, что тогда является популяцией).
Что же касается стандартизации, то тут все просто.
предположим, что ситуация такова:
Регион 1 Регион 2
М Ж М Ж
0,3 0.1 0.5 0.2
0.5 0.5 0.3 0.5
0.2 0.4 0.2 0.2
Стандартная популяция состоит из 100 мужчин и 100 женщин
Региона 1 Регион 2
30 10 40 50 20 70
50 50 100 30 50 80
20 40 60 20 20 40
Делим суммарные значения на 200 и, соответственно, стандартизованные данные по регионам
20% 35%
50% 40%
30% 20%