58
– с помощью F-критерия Фишера. Средние выборочные значения количествен-
ных признаков приведены в тексте в виде M±SE(m), где M – среднее выбороч-
ное, SE – стандартная ошибка среднего.
В исследовании применялись методы анализа таблиц сопряженности,
корреляционный анализ. При анализе таблиц сопряженности оценивались зна-
чения статистики Пирсона хи-квадрат (χ
2
), информационной статистики Куль-
бака (для оценки связи изучаемых факторов и результативных признаков), ко-
торая рассматривается как непараметрический дисперсионный анализ.
Вычисление информационной статистики Кульбака для таблицы с двумя
входами осуществлялось по следующей формуле:
r с r с
2I = (
2n
ij
ln n
ij
+ 2n ln n) – (
2n
i
ln n
i
+
2n
i
ln n
i
), или
i=1 j=1 i=1 j=1
2I= (сумма 1) – (сумма 2), где
2I – показатель информационной статистики;
ni и nj – объемы выборок в двух альтернативных группах.
Полученное фактическое значение 2I сравнивали с табличным значением
хи – квадрат при соответствующем числе степеней свободы.
Направление и силу связи между явлениями определяли с помощью ко-
эффициента Пирсона (или Спирмена в случае наличия распределения, отлично-
го от нормального). Если rs находился в пределах от 0 до + 0,3 или –0,3, такую
связь расценивали как слабую. Связь от +0,3 до +0,7 или от –0,31 до –0,7 счита-
лась средневыраженной. Коэффициент корреляции от +0,71 до +1,0 или от –
0,71 до –1,0 свидетельствовал о наличии сильной прямой либо сильной обрат-
ной (отрицательной) связи между сопоставляемыми признаками.
Для проверки статистических гипотез применяли непараметрические ме-
тоды, для сравнения числовых данных двух независимых групп – U-критерий
Манна-Уитни, числовых данных более чем двух групп – критерий Краскела-
Уоллиса. Теорема Байеса применялась для оценки вероятности возникновения
