У меня такая проблема. Есть группа больных. Мне надо оценить влияние факторов риска на летальность. Например 40 пациентов из 70 имели фактор риска женский пол, 15 из них умерло. Каким методом доказать, что женский пол значимо увеличивает летальность и как это сделать. Заранее благодарю!

По тем данным которые Вы привели никак нельзя ответить на Ваш вопрос, поскольку не с чем сравнивать отношение шансов.

Если исходные данные не секретны, то выкладывайте таблицы дожития в форматах CSV или XLS. На реальных примерах легче показать и рассказать. Вполне не исключено, что у в Ваших исследованиях другие факторы или их комбинации влияют на летальность более статистически значимо.

не хватает общего числа умерших. смотрите http://en.wikipedia.org/wiki/Odds_ratio там пример прямо Ваш

Можно пойти двумя путями.
(1) По отдельным факторам риска.
В этом подходе нужно свести все ваши факторы риска в четырёхпольные таблицы сопряжённости со входами: 1) Есть фактор / Нет фактора и 2) Выжило / Умерло. Далее проанализировать их критериями типа хи-квадрат (хи-квадрат Пирсона, отношение правдоподобия, критерий Фримана-Тьюки) или точными методами (перестановочный тест для биномиального распределения, точный метод Фишера). В качестве показателя силы влияния фактора используется относительный риск или отношение шансов, которые рассчитываются по этим же таблицам.

.......................Выжило Умерло Всего
Пол женский .........25 .......15 ......40
Пол мужской ..........? ..........? ......30

Плюсы подхода: простота.
Минусы: факторы рассматриваются изолировано, вне связи с другими. Т.е. нет гарантии, что с полученной силой влияет именно этот фактор, а не связанный с ним другой.

(2) С учётом сразу нескольких факторов риска в одной модели.
Для этого используется логистическая регрессия, в которой исходы: 0 - выжил или 1 - умер. Читайте про этот анализ, многократно обсуждался на этом форуме.

Плюсы подхода: 1) в ходе анализа учитывается комбинация факторов, что может увеличить прогностическую ценность модели, 2) оценки отношений шансов для факторов риска получаются согласованными, т.е. "очищенными" от связей друг с другом.
Минусы: при большом числе факторов риска и/или их сильной корреляции друг с другом анализ может "не пойти" по техническим (математическим) причинам. В этом случае используют пошаговый алгоритм отбора переменных в анализ или сокращают число факторов риска, основываясь на результатах подхода (1).