Упрощенная HTML-версия
45
Хлорбензол, дополнительная очистка простой перегонкой; 12. Бутанол; 13.Соли,
основания и кислоты квалификации х.ч.; 14. Иммуноферментный набор для опре-
деления антигена ф. Виллебранда (Technoclone vWF ELISA); 15. Иммунофер-
ментный набор для определения ф. Р
4
(American Diagnostica inc., IMUCLONE
Platelet Factor 4 ELISA); 16. Иммуноферментный набор для определения гомоци-
стеина (Biomedica); 17. Иммуноферментный набор для определения эндотелина
(Biomedica); 18. Иммуноферментный набор для определения D-димеров (Axis-
Shield).
3.7. Методы статистического анализа
В анализе результатов использовали пакет программ для статистической об-
работки Microsoft Office Excel 2007 и программы статистического анализа
STATISTICA 8
(вычислительные методы вариационной статистики для малых рядов
наблюдений) [О.Ю. Реброва, 2003]. С помощью теста Колмогорова-Смирнова
проверяли нормальность распределения исследуемых величин. Вычисляли основ-
ные вероятные характеристики случайных величин, используемые в непарамет-
рической статистике: медиану и её стандартное отклонение (Мe±SD). О достовер-
ности различий судили по непараметрическому критерию (U) Манна-Уитни, счи-
тая их достоверными при р < 0,05. Статистические взаимосвязи изучали с помо-
щью непараметрического метода корреляции с определением коэффициента кор-
реляции Спирмена, характеризующего взаимосвязь качественных и/или количе-
ственных признаков, не подчиняющихся нормальному распределению. Коэффи-
циент корреляции (r
s
) выражается числом от -1 до +1, абсолютная величина кото-
рого указывает на тесноту связи: чем ближе к 1, тем теснее взаимосвязь, знак же
(плюс или минус) указывает на направление взаимосвязи (прямая или обратная).
Графический анализ данных проводили в системе Microsoft Graf (приложение MS
Word 2003), корректность аппроксимационных графиков оценивали по величине
коэффициентов аппроксимации (R
2
).