Здравствуйте УВАЖАЕМЫЕ коллеги!
Никто вокруг не может помочь (профессора, КМН и др.). Прочитала КУЧУ литературы, не могу самостоятельно сообразить.
Помогите подобрать критерий которым рассчитывать мне данные.
Я анализирую территориальные данные.
Всего 600 заболеших туберкулезом, распределены по территориальному признаку (6 поликлиник), соответственно и 6 групп.
Хочу признаки (бактериовыделение, полости распада, трудоспособность и др.), проанализирать по территориальному признаку.
Различие признаков на территориях 6 поликлиник. Грубо говоря , отличается ли больной туберкулезом на территории поликлиники ?1, от больного на териториии другой поликлиники, по какому либо параметру.
Я мужчин и женщин проанализировала в каждой из 6 поликлиник (групп) (но тут парный показатель- Стьюдентом, это просто), есть отличия достоверные.
А как проанализировать 1 признак на разных территориях?
Заранее благодарна!.
PS. Необходима консультация статистика, хотелось бы проконсультираваться. Живу в Москве.
(стоимость консультации укажите сами).
С уважением Наталия.

А в этой куче была хоть одна книжка по статистике? Например, Стентон Гланц, который начинает свое увлекательное путешествие в мир медицинской статистики, как раз с дисперсионного анализа, объясняя, что если у вас более двух групп сравнения, то необходимо использовать именно ДА. И про проблему множественного сравнения тоже простенько пишет, всем докторам понятно, даже к.м.н.

Есть 2 хорошие книги, которые нужно обязательно скачать в интернете:
1. Стентон Гланц "Медико-биологическая статистика", Практика, 1999г.
2. Петри Ф. "Наглядная статистика в медицине", Геотар-мед, 2003г.
Там говорится, что если несколько групп различаются по одному количественному признаку, и этот признак в популяции распределен нормально, и дисперсия в каждой группе одинакова, то можно применять однофакторный дисперсионный анализ. Но, к сожалению, признак может быть не количественным (рост, вес), а качественным (мужчина/женщина), или распределен не нормально, или дисперсии в группах различны. Вы видите, что этих "если" даже в простейшей ситуации возникает достаточно много. И чем сложнее анализ, тем больше допущений приходится проверять и тем большее количество статистических методов осваивать.
Когда вы продвинетесь в теории и определитесь с методом анализа данных, следующим шагом станет проверка статистической гипотезы или вычисление значимости эффекта. Ручной расчет, как правило, оказывается чрезмерно трудоемким, и в качестве вычислительного средства понадобится компьютерная программа. Пользователи не любят раскошеливаться на лицензионные программы и скачивают свежие версии их пиратских копий с торрент-сайтов . Наиболее популярными считаются программы: SPSS (документация на русском), Statistica, STATA (не требует установки, вся документация на английском, работа с консолью). В последнее время массированно навязывают R, но избалованные графическим интерфейсом юзеры не спешат переходить на консольный ввод. Установив программу на компьютер, вам необходимо научиться с ней работать. Этой цели поможет документация к программе (лучше на русском) и наличие книг с примерами.

Большое Спасибо! Благодарю!

Большое ВАМ СПАСИБО, Благодарю!

Все всем спасибо, я уже разобралась во всем!!!

Вы все таки поделитесь, как разобрались. Во-первых удостоверитесь, что все сделали правильно, во-вторых другие почитают, меньше будут темы повторять, больше узнают.