Упрощенная HTML-версия
39
В целях многомерной классификации регионов по ряду показателей был
проведен кластерный анализ. В целях оценки качества показателей професси-
ональной заболеваемости была проведена многомерная классификация регио-
нов по методу кластерного анализа. Отбор переменных для классификации
осуществлялся на основании итогов предыдущих этапов статистического ана-
лиза и в результате статистического эксперимента. Интерпретация результатов
кластерного анализа осуществлялась в несколько этапов: 1) на основании гра-
фического анализа; 2) по оценке значимости различий между группами регио-
нов; 3) по итогам состава каждого класса. Значимость различий между класса-
ми оценивалась по результатам дисперсионного анализа (опция Анализ дис-
персии), при этом формулировался вывод о значимости различий между полу-
ченными классами по всем переменным, включенным в анализ. Результаты
кластерного анализа приведены в виде графика – линейной диаграммы, на ко-
торой представлены средние стандартизованные по каждой из переменных для
всех классов.
Критический уровень статистической значимости при проверке гипотез в
данном исследовании принимался равным 0,05. В каждом конкретном случае
указывалась фактическая величина уровня значимости р (например, р=0,016) и
во многих случаях – статистического критерия (Н = …).
В ходе анализа значительное внимание уделялось методам графического
анализа (визуализации) данных, которые, по мнению многих авторов, являют-
ся мощным, самостоятельным аналитическим инструментом [23, 24, 38, 126].
Проведен анализ разного рода графиков:
– динамики значений показателя профессиональной заболеваемости за
тринадцатилетний период;
– динамики ранговых мест отдельных регионов;
– гистограмм распределения;
– результатов многомерной классификации;
– результатов социологического исследования;
– «Персентиль-профиля».