Оценка риска в SPSS v.21

Оценка риска Значение 95% доверительный интервал
Отношение шансов для Ожирение (есть / нет) ,390 ,217 ,700
Для когорты ВБД = ниже 16 мм рт.ст. ,676 ,528 ,867
Для когорты ВБД = выше 16 мм рт.ст. 1,733 1,220 2,463
Кол-во валидных наблюдений 196

Я описал так, правильно ли это или нет?
Ожирения, является отягощающим фактором, и можно с уверенностью утверждать, что наличие ожирения у беременной увеличивает шанс развития ВБД > 16 мм рт.ст. ОШ = 1,73; 95% ДИ 1,22 – 2,46, по сравнению с беременной без ожирения ОШ = 0,67; 95% ДИ 0,53 – 0,87.

Уважаемые форумчане, помогите разобраться с казалось бы простой задачей - необходимо доказать, что число пациентов в группе А больше (или нет) чем в группе Б, В в каждой возрастной категории. Пробовал таблицей 2Х2. Правильно ли это?

Честно скажу представления не имею, так как сам только утром книжку открыл, но на мой взгляд надо использовать ANOVA, интересно будет посомотреть прав я или нет.

(1) Так у вас же таблица 6 х 3, почему же вы и как (?) проверяли таблицей 2 х 2? Обсчитайте тем же хи-квадратом но таблицу 6 х 3. Если значимо - цепляемся за это и ищем далее ячейки, давшие максимальный и неслучайный вклад в критерий. Для этого нужно рассчитать скорректированные стандартизованные остатки (chi-square adjusted stardardized residuals) = остатки Хабермана. Можно вместо них считать отклонения Фримана - Тьюки (Freeman-Tukey deviation). Хороших калькуляторов в сети быстро не нашёл, а в пакетах такое - редкость. Я считаю такое в Excel, куда вбил формулы. Отклонения Фримана - Тьюки есть в пакете Statistica в модуле логлинейного анализа, который позволяет анализировать и двумерные (ваша) и многомерные таблицы сопряжённости. Но значимость этих отклонений придётся считать вручную по формуле.

Если кто знает пакеты / калькуляторы, где реализованы эти 2 метода (Сhi-square adjusted stardardized residuals и Freeman-Tukey deviation), буду очень признателен если сообщите в этой теме.

(2) Ваши данные можно обсчитать и другими методами, поскольку ваши категории (возраст) - упорядоченные. Просятся 2 метода.

а). Критерий Краскела - Уоллиса. Нужно использовать либо пакет StatXact, либо Ridit для среды R, либо сильно повозиться. Повозиться: присвоить возрастным категориям ранги от 1 до 6. Далее для группа А набить 3 единицы, 36 двоек, 30 троек и т. д. Для остальных групп аналогично. Обсчитать в любом статпакете, т.к. Краскел - Уоллис есть везде.

б). Использовать ридит-анализ - хороший метод для анализа именно таблиц сопряжённости с упорядоченным входом. Разбирался на этом форуме. Расчёт можно провести по аналогии с примером, детально и с формулами разобранным в этой статье: https://yadi.sk/i/LnDJRT6Se88rB

Спасибо большое. Вы меня убили, честное слово. Я думал, что все гораздо проще... По поводу калькулятора - WinPepi не подойдет?

Да подойдет. Считает все в многопольных таблицах.

Я не нашёл там ни отклонений Фримана-Тьюки, ни остатков Хабермана. Подскажите, пж, где?