54
выборок, в которых зарегистрирован интересующий нас эффект. Этот метод не
имеет ограничений по численности выборок. Принцип метода состоит в
преобразовании процентов в величину ф, распределение которой близко к
нормальному. Величина ф рассчитывается по формуле:
Ф= 2arcsin VР, где
Р - процент, выраженный в долях единицы. Зная разность двух величин
ф1 и ф2 в сравниваемых выборках и объемы выборок nl и п2, можно вычислить
соответствующий им аргумент нормального распределения Up.
Up = ( ф1 - ф2)* V(nl * n2)/(nl + п2)
По известной величине Up с помощью таблицы определяется
статистическая значимость различий р.
Прогнозирование степени риска рождения детей со смешанной
инфекцией было построено на использовании метода Вальда. Данный
статистический метод позволяет использовать как количественные, так и
качественные признаки. В настоящее время имеется ряд модификаций
классического метода Вальда. Метод неоднородного последовательного
анализа, предложенный Е.В. Гублером (1973), позволил определить
информативность
и
диагностические
коэффициенты
для
каждого
анализируемого фактора в двух группах [37]. Для каждого информативного
фактора в сравниваемых группах рассчитывались диагностические
коэффициенты (ДК) в битах. Вычисленные диагностические коэффициенты
записывались в виде диагностической таблицы строго в порядке убывающей
информативности. Следующая часть метода состояла в суммировании
диагностических коэффициентов информативных факторов до достижения
определенного порога. Порог для каждой из конкурирующих гипотез
рассчитывался исходя из намеченного допустимого уровня ошибок. Для
биологических исследований допустимая вероятность ошибок 0,05, а порог
информативности при заданной ошибке”! 13”. Сложение ДК при анализе
факторов риска в конкретном случае позволяет получить определенную сумму
