презентация - Томский политехнический университет

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ
ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Статистический анализ структуры
медико-биологических показателей
у детей с ожирением
Выполнил:
Проверил:
студент гр. 8БМ21
Бурцева А.Л.
проф., д.т.н.
Берестнева О. Г.
Постановка задачи
• Объект исследования: дети с различными формами
ожирения, у которых измерены различные медикобиологические показатели.
• Предмет
исследования:
структуры
медикобиологических показателей у детей, страдающих
ожирением.
• Показатели: ЩФ, каталаза, МДА, сиаловые кислоты,
церулоплазмин, IgA, IgG, IgM, ЦИК и лизоцим.
Цель работы
Провести статистический анализ показателей в пакетах Statagraphics,
Statistica 8 и WizWhy по 10 группам признаков (переменных):
 сравнить оценки показателей до и после лечения с использованием t –
критерия Cтьюдента и критерия Уилкоксона;
 провести корреляционный анализ оценок показателей до лечения с
использованием коэффициента корреляции Пирсона и Спирмена;
 провести регрессионный анализ;
 провести кластерный анализ по показателям;
 провести факторный анализ по показателям;
 с помощью статистического пакета WizWhy выявить логические
закономерности для анализа результатов экспериментальных
исследований.
Сравнение оценок показателей до и после лечения с
использованием параметрического критерия проверки
статистических гипотез t-критерий Cтьюдента
Только по двум показателям ( каталаза, сиаловая кислота) можно
заметить влияние лечения.
Сравнение оценок показателей у больных ожирением детей
до и после лечения с использованием критерия Уилкоксона
Сравнение оценок показателей у больных
ожирением детей до и после лечения с
использованием критерия Уилкоксона
Следует отметить, что критерий Уилкоксона
выявляет только наличие различия между
выборками, но не указывает, как именно они
различаются.
По таблице можно сделать вывод, что лечение
оказало наибольшее влияние на изменение
показателя Каталаза, а влияния на другие
параметры влияния не выявлено, так как
различия не достоверны.
Корреляционный анализ экспертных оценок по критерию
Пирсона и критерию Спирмена
Корреляционный анализ экспертных оценок по критерию
Пирсона и критерию Спирмена
• По результатам корреляционного анализа можно
сделать вывод, что существуют положительные
зависимости между такими показателями как:
ЦИК-лизоцим, Церулоплазмин-Сиал. к-ты, IgGIgM, IgG-IgA, IgG-ЦИК, IgM-IgA, IgM-ЦИК.
• Также существую отрицательные зависимости,
которые можно наблюдать между: МДА-Каталаза
и ЦИК-ЩФ.
Кластерный анализ
Кластерный анализ
Факторный анализ
Факторный анализ
График, показывающий вклад исходных
признаков в формирование факторных
переменных
График,
показывающий
зависимость второго
фактора от первого
Факторный анализ
Результаты факторного анализа показывают, что 10
исходных показателей можно свести к 3 факторам
с суммарным уровнем значимости больше 75%.
• 1 фактор объединяет такие признаки, как «ЩФ»,
«Церулоплазмин», «МДА» и «Сиаловой кислоты».
• 2 фактор объединяет такие признаки, как «IgA»,
«IgM» «IgG» и «ЦИК».
• 3 фактор объединяет такие признаки, как
«Каталаза» и «Лизоцим».
Поиск логических закономерностей между
индексами в пакете WizWhy
Работа с пакетом WizWhy делится на три этапа:
1) Подготовка данных к логическому анализу. В
качестве файла базы данных используется лист
MS Excel с таблицами оценок экспертов.
2) Задание начальных параметров: минимальная
доверительная вероятность, минимальное число
объектов, на которых подтверждается правило и
т. д.
3) Анализ полученных правил.
Заключение
В
ходе выполнения данной курсовой работы
изучены
методы
структурного
анализа
многомерных
данных
(корреляционный,
кластерный
и
факторный
анализ).
С
использованием
данных
методов
решена
прикладная задача исследования эффективности
лечения детей, страдающих ожирением.
Список литературы
•
•
•
•
•
Шаропин К.А., Берестнева О.Г., Шкатова Г.И. Визуализация
результатов экспериментальных исследований // Известия
Томского политехнического университета, 2010 – т.316, - №5. – С.
172 – 176.
Берестнева, О.Г. Компьютерный анализ данных: учеб. пособие /
О.Г. Берестнева, Е.А. Муратова, А.М. Уразаев. – Томск: Изд-во ТПУ,
2003. – 204 с.
Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в
психологии. /Е.В.Сидоренко. – СПб.: Социально-психологический
центр, 2006. – 352 с.
Ростова, Н.С. Корреляции: структура и изменчивость. – СПб.: Издво С-Петерб. ун-та, – 2002, – 308 с.
Крамер, Г. Математические методы статистики. / Г. Крамер. – 2-е
изд. – М.: Мир, 1975. – 648 c.
Спасибо за внимание!