Добрый день, прошу помощи в определении программ и методов обработки данных.
Обследованию было подвергнуто 200 человек с различными основными диагнозами, полом, дебютом поражения, тяжестью поражения одного органа. У них были выделены определенные микроорганизмы в количественном значении. Интересны корреляции этих значений и видов микроорганизмов с диагнозом, полом, возрастом, тяжестью поражения органа, может быть с сопутствующей патологией. Все было сформировано в excel 200 строк (пациентов) и 25-30 столбцов со значениями.
Спасибо.

Рудольф, !

Чтобы продуктивно ответить на Ваш вопрос, Вам следует более подробно описать цель своего исследования. Т.е. указать, для чего хотели бы использовать будущие результаты, указывая при этом названия этих зафиксированных признаков. Исходя из своего многолетнего опыта статистического анализа подобных массивов данных, могу сказать, что ориентировочно для продуктивного анализа Вашего массива, можно (и нужно!) использовать порядка 10-15 методов анализа. Причём примерно третья часть этих анализов должны быть многомерные анализы. Такие, как факторный анализ, каноническая корреляция, логистическая регрессия, нелинейная регрессия, дискриминантный анализ, и т.д. Ну а для простых, парных анализов, использовать проверку нормальности признаков в группах сравнения, сравнение групповых распределений, таблицы сопряжённости, и т.д. Причём в анализе таблиц сопряжённости обязательно использовать анализ структуры взаимосвязей.

P.S.
Если пожелаете более точные рекомендации, то можете выслать на мой мэйл свой массив с его описанием, и я Вам отвечу более подробно.

Желаю успеха!

Многое в этой ситуации (относительно её исхода) зависит от того, служили ли вы, Рудольф, уже в армии.

Спасибо. Вообщем-то один я это не сделаю, так как времени в выходные на это тратить не хочется
К тому же, как я понял, это отдельное высшее или постдипломное образование необходимо. Хотя некоторые самостоятельно познают, я не готов





В армии не служил.

(надеюсь, что поможет то, что хотя бы зовут не Аветист )

Тут проблема очень большая с вашими данными, если без шуток, вы уже составили план эксперимента своего исследования (пусть и неявно), и фактически набрали данные по этому плану. И всё зависит от того что за план был составлен и насколько корректно. Дефект плана ничем уже практически нельзя исправить.

А практика наблюдения за научруками показывает, что они весьма увлекаются составлением планов "гарантирующих успех" . То есть план просто закладывает в исследование что то в виде "возвращения к среднему" и т.п. "феномены" обеспечивающие потом гарантированное нахождение "значимых отличий".

Таким образом все что написано в толстых книжках относительно experimental design уже оказалось не использовано (судя по отсутствию описания плана эксперимента в топике).

Если даже отвлечься от всех систематических погрешностей связанных с планом и ограничиться только описанием данных, то раз вы не вникаете в методы анализа "вникать" придется дата аналитику. Для квалификационной работы это не очень хорошо, поскольку говорить на защите вам придется самому.

Вот так выглядит ситуация с моей точки зрения.

PS а так сама по себе задача стандартная и нетрудная