Состояние здоровья населения всей нашей планеты является одной из наиболее значимых ценностей. И от этого состояния напрямую зависит благополучие всего общества в целом. Если несколько лет назад главная роль в решении проблем связанных с БА принадлежала медицине, то в современном обществе очевиден тот факт, что одна лишь только медицина бессильна в решении данной проблемы. В данном вопросе требуется комплексный подход. При решении данной задачи необходимо участие в ее решении таких наук, как психология, статистика, математика и др. Об этом говорят в своих работах многие учёные, занимающиеся психологией, философией, физиологией. К ним можно отнести: И.А. Аршавского, А.Г. Асмолова, И.И. Брехмана, В.П. Зинченко, Ю.П. Лисицына и др.
Актуальность этой проблемы растет вместе с числом больных БА. Можно выделить особую группу среди больных. Эту группу формируют больные, в патогенезе которых большую роль играют эмоциональные факторы. В результате проблема психосоматических расстройств требующет междисциплинарного подхода [1].
Глава 1. Обзор литературы
В последнее десятилетие возникло множество различных не только медицинских, но и психологических работ. В основном они базируются на изучении роли психосоциальных и эмоциональных факторов, влияющих на ход болезни и состояние больного. Хотя на данный момент психосоматические расстройства еще недостаточно изучены, но можно небезосновательно предположить, что психологический фактор участвует как в патогенезе заболевания, так и изменяет всю социальную ситуацию в целом. Болезнь меняет образ жизни и сознание человека, в свою очередь всё это может приводить к формированию эгоцентрических установок, усугубляющих течение заболевания и препятствующих эффективному лечению. Поэтому разработка подхода к изучению психологических факторов психосоматических расстройств, а также разработка психокоррекционного подхода – это важная задача клинико-психологического исследования. Нельзя недооценивать значение статистического анализа данных в этом вопросе. Так как она позволяет повысить эффективность медицинской помощи и создать более комфортные условия для пациентов. Применение новейших технологии и статистических пакетов позволяют раньше и точнее проводить диагностику заболевания, подбирать более рациональную терапию, а также тщательно наблюдать за результатами лечения [1, 2].
Глава 2. Постановка задачи
Данная работа посвящена исследованию физиологических особенностей у больных с различными формами БА на основе статистических методов анализа данных.
Объект исследования: больные с различными формами БА и группа больных с психогенной одышкой, у которых измерены различные физиологические показатели. Каждый объект описывается в виде вектора порядка n. Каждый элемент такого объекта – некоторая числовая характеристика. Так как, число данных велико и их анализ не представляется возможным без использования математического аппарата, то необходимо прибегнуть к статистическим методам. Предмет исследования: изучение физиологических особенностей у больных с различными формами БА.
Целью данной работы является изучение роли АВС в развитии, течении и контроле БА и астмаподобных симптомов у лиц с невротическими тревожными расстройствами на основе современной парадигмы БА.
Имеются данные до и после процедуры АВС путем синхронной регистрации спирограммы, пневмотахограммы и кривой транспульмонального давления с использованием внутрипищеводного зонда изучались не только традиционные показатели вентиляции легких, но и механики дыхания, т. к. последние более точно отражали вклад в процесс дыхания внутрилегочных сопротивлений. Оценивались традиционные показатели вентиляции легких: МОД, ЖЕЛ, ФЖЕЛ, ОФВ-1, МВЛ, ПОС выд., МОС-25, МОС-50, МОС-75 и параметры механики дыхания: общая работа дыхания при спонтанном дыхании (W общ.) и её фракции: неэластическая (W н.эл.) и эластическая (W эл.), удельная работа дыхания на литр вентиляции (W уд.), работа дыхания в условиях одинакового МОД, равного 10л/мин (W МОД 10), общая (W МВЛ общ.) и удельная (W МВЛ уд.) работа дыхания при МВЛ; а также динамическая (C dyn.) и статическая (C stat.) растяжимость легких и бронхиальное сопротивление на вдохе (Rвд.) и на выдохе (Rвыд.), измеренные в условиях прерывания воздушного потока.
Возраст испытуемых от 15 до 56 лет. Каждый пациент испытал психофизиологическое воздействие (АВС).
Для хранения экспериментальных данных медицинскими работниками была создана база данных, которая содержит следующую информацию:
информацию о пациентах (фамилия, возраст, рост, вес, пол, диагноз);
результаты проведённых исследований до и после курса аудиовизуальной стимуляции (АВС);
Таким образом, для достижения поставленной цели необходимо оценить различие экспериментальных данных полученных в двух разных условиях на одной и той же выборке больных различными формами БА, а также выявить различия в уровне какого-либо признака для трех и более выборок. С помощью данных оценок становится возможным выявить направленность изменений и установить насколько сдвиг показателей в каком-то одном направлении является более интенсивным, чем в другом. Это необходимо для исследования физиологических особенностей в каждой группе, для постановки точного диагноза, оценки классификации и выбора правильной терапии.
В соответствии с поставленной целью необходимо оценить различие экспериментальных данных полученных в двух разных условиях на одной и той же выборке больных и выявить различия в уровне какого-либо признака для трех и более выборок. Для этого требуется проанализировать существующие подходы анализа подобных данных: статистический критерий Т-Вилкоксона и критерий Крускала-Уоллиса.
Бронхиальная астма – это хроническое воспалительное заболевание дыхательных путей, в котором принимают участие клетки (тучных, эозинофилов, Т-лимфоцитов), медиаторы аллергии и воспаления. При этом заболевании у больных наблюдаются приступы удушья, зачастую появляются хрипы и кашель, дыхание затрудняется. Особенно эти приступы учащаются ночью и/или ранним утром. Всего в мире насчитывают около 100 млн. больных БА (данные ВОЗ) [5][6].
Помимо этого существует множество различного рода исследований, которые указывают на наследственное предрасположение к проявлениям астмы. Также приступы астмы могут появиться в связи с переохлаждением, физическим напряжением, негативными эмоциями и погодными условиями [1][6].
Исходной информацией являются сведения о пациентах с четырьмя типами БА:
Первая группа (основная) – БАПИ, исходно условно названная как БА психогенно индуцированная. В состав этой группы вошли пациенты, у которых первый приступ удушья развился после перенесенного эмоционального стресса, эмоционального потрясения или психотравмирующего жизненного события. Последующее резкое ухудшение течения болезни было связано с какими-либо психологическими проблемами.
Вторая группа – БАНП – это группа больных с БА, исходно условно названной непсихогенной. В эту группу вошли лица с БА, главным образом, атопической формой заболевания, у которых в начале болезни наблюдались различные проявления атопии (риниты и конъюнктивиты). К обострению болезни, в свою очередь, приводили аллергия, различные вирусные инфекции, а также физические факторы (холод, перепады температуры). Влияния психологических факторов не наблюдалось.
Третья группа (дополнительная) – БАСП, исходно условно обозначенная как БА соматопсихогенная. У пациентов данной группы «обычное» течение «обычной» болезни было нарушено жизненным стрессом, после которого психо-эмоциональные триггеры (внешние раздражители) вызывали тяжелые приступы удушья, а также обострение болезни.
Четвертую группу, исходно условно отмеченную как «психогенная одышка», образовали пациенты, направляемые к пульмонологу для исключения астмы, с жалобами на приступы удушья и одышку, связанные с психотравмирующими жизненными событиями, у которых многочисленными обследованиями была исключена бронхиальная обструкция и другие признаки астмы и органической патологии.
Аудиовизуальная стимуляция (АВС, auditory visual stimulation, AVS) – метод, при котором изменение функционального состояния ЦНС достигается за счет воздействия периодическими импульсами света на зрительный анализатор и на слуховой анализатор.
Глава 3. Статистический анализ данных
Тест Уилкоксона
Тест Уилкоксона (Вилкоксона), он же: знаковый ранговый критерий Уилкоксона, критерий знаковых рангов Уилкоксона, одновыборочный критерий Вилкоксона.
Данный критерий позволяет провести сравнение двух зависимых выборок по непараметрическому критерию Вилкоксона и определить достоверности различий.
Две выборки считаются зависимыми друг от друга, если каждому значению одной выборки можно однозначно поставить в соответствие ровно одно значение другой выборки или зависимые (связанные, попарно сопряженные) выборки – это выборки, представляющие собой параметры одной и той же совокупности до и после воздействия некоторого фактора.
Надо из этих двух столбцов данных получить обобщённые результаты, сделать выводы. И самое главное – надо сравнить между собой две эти выборки.
Рекомендуется для выборок умеренной численности (от 12 до 40).
Он позволяет установить не только направленность изменений, но и их выраженность. С его помощью мы определяем, является ли сдвиг показателей в каком-то одном направлении более интенсивным, чем в другом.
Суть метода состоит в том, что мы сопоставляем выраженность сдвигов в том и ином направлениях по абсолютной величине. Для этого мы сначала ранжируем все абсолютные величины сдвигов, а потом суммируем ранги. Если сдвиги в положительную и в отрицательную сторону происходят случайно, то суммы рангов абсолютных значений их будут примерно равны. Если же интенсивность сдвига в одном из направлений перевешивает, то сумма рангов абсолютных значений сдвигов в противоположную сторону будет значительно ниже, чем это могло бы быть при случайных изменениях.
Первоначально мы исходим из предположения о том, что типичным сдвигом будет сдвиг в более часто встречающемся направлении, а нетипичным, или редким, сдвигом – сдвиг в более редко встречающемся направлении [7, 9].
Сформулируем статистические гипотезы:
H0: Интенсивность сдвигов в типичном направлении не превосходит интенсивности сдвигов в нетипичном направлении (т.е. сдвиг после воздействия АВС является случайным).
H1: Интенсивность сдвигов в типичном направлении превышает интенсивность сдвигов в нетипичном направлении (гипотеза о статистической значимости различий в уровне признака до и после воздействия). Различия между двумя группами наблюдений, которые столь велики, что, вероятно, возникли не случайно (сдвиг после воздействия АВС является не случайным).
Н-критерий Крускала-Уоллиса
Данный критерий является продолжением критерия U-Манна-Уитни для трех и более одновременно сопоставляемых выборок. Он позволяет установить, что уровень признака изменяется при переходе от группы к группе, но не указывает на направление этих изменений.
Н-критерий иногда рассматривается как непараметрический аналог метода дисперсионного однофакторного анализа для несвязных выборок [8, 9].
Все индивидуальные значения ранжируются так, как если бы это была одна большая выборка. Затем все индивидуальные значения возвращаются в свои первоначальные выборки, и мы подсчитываем суммы полученных ими рангов отдельно по каждой выборке. Если различия между выборками случайны, суммы рангов не будут различаться сколько-нибудь существенно, так как высокие и низкие ранги равномерно распределятся между выборками. Но если в одной из выборок будут преобладать низкие значения рангов, в другой – высокие, а в третьей – средние, то критерий Н позволит установить эти различия.
Глава 4. Анализ полученных результатов
Результаты применения Т-критерия Вилкоксона
У нас имеются данные обследования, полученные в двух замерах, но на одной и той же группе больных БА до и после процедуры АВС путем синхронной регистрации спирограммы, пневмотахограммы и кривой транспульмонального давления с использованием внутрипищеводного зонда.
Определим значимость различий внутригрупповых изменений (эффектов). Будем производить сравнение показателей до и после АВС в каждой группе: БАПИ, БАСП, БАНП, ПО, используя исходные данные для каждого измерения. Критерий применяется для сопоставления показателей изменений в двух разных условиях на одной и той же выборке испытуемых. Как излагалось ранее, с его помощью можно определить, является ли сдвиг показателя в каком-то одном направлении более существенным, чем в другом.
Результаты исследования:
По каждому показателю до и после воздействия АВС были выявлены статистически значимые различия.
Сравнение показателей до и после АВС в каждой группе: БАПИ, БАСП, БАНП, ПО. В таблицах 1-5 представлены сравнения внутригрупповых изменений (эффектов).
Таблица 1. Сравнение внутригрупповых изменений
Код группы |
Т – критерия Вилкоксона (МОД1 и МОД2) |
Т – критерия Вилкоксона (ЖЕЛ1 и ЖЕЛ2) |
Т – критерия Вилкоксона (ФЖЕЛ1 и ФЖЕЛ2) |
Т – критерия Вилкоксона (ОФВ1_1 и ОФВ1_2) |
Т – критерия Вилкоксона (ОФВ1/ЖЕП 1 и ОФВ1/ЖЕП 2) |
BAPI |
TЭмп= 45 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 25 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 8 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 8 находится в зоне значимости. |
0 |
BASP |
TЭмп =50 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 22 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 29 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 20 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 38 находится в зоне неопределенности. |
BANP |
TЭмп = 113.5 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 245 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 157.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 96.5 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 46.5 находится в зоне значимости. |
PD |
TЭмп = 6.5 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 5 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 30 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 27.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 1 находится в зоне значимости. |
Таблица 2. Сравнение внутригрупповых изменений
Код группы |
Т – критерия Вилкоксона (МВЛ1 и МВЛ2) |
Т – критерия Вилкоксона (ПОС1 и ПОС2) |
Т – критерия Вилкоксона (МОС25_1 и МОС25_2) |
Т – критерия Вилкоксона (МОС50_1 и МОС50_2) |
Т – критерия Вилкоксона (МОС75_1 и МОС75_2) |
BAPI |
TЭмп = 40 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 10 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 10 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 19 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 35.5 находится в зоне значимости. |
BASP |
TЭмп = 47 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 52 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 47 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 49.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 59 находится в зоне незначимости. |
BANP |
TЭмп = 188 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 171.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 139 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 156.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 171.5 находится в зоне незначимости.. |
PD |
TЭмп = 35 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 33.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 28 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 25 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 31 находится в зоне незначимости. |
Таблица 3. Сравнение внутригрупповых изменений
Код группы |
Т – критерия Вилкоксона (Cdyn1 и Cdyn1) |
Т – критерия Вилкоксона (Cstat1 и Cdyn2) |
Т – критерия Вилкоксона (Rвд1 и Rвд2) |
Т – критерия Вилкоксона (Rвыд1 и Rвыд2) |
Т – критерия Вилкоксона (Wобщ1 и Wобщ2) |
BAPI |
TЭмп = 77 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 122 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 1 находится в зоне значимости. |
0 |
0 |
BASP |
TЭмп = 78 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 83 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 17 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 8 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 39 находится в зоне неопределенности. |
BANP |
TЭмп = 189 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 270 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 159 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 131.5 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 103.5 находится в зоне значимости. |
PD |
TЭмп = 24.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 25 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 34.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 41.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 30.5 находится в зоне незначимости. |
Таблица 4. Сравнение внутригрупповых изменений
Код группы |
Т – критерия Вилкоксона (Wуд1 и Wуд2) |
Т – критерия Вилкоксона (Wн.эл1 и Wн.эл2) |
Т – критерия Вилкоксона (Wэл1 и Wэл2) |
Т – критерия Вилкоксона (W МОД10_1 и W МОД10_2) |
Т – критерия Вилкоксона (W МОД15_1 и W МОД15_2) |
BAPI |
0 |
0. |
TЭмп = 70 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 6.5 находится в зоне значимости. |
0 |
BASP |
TЭмп = 42.5 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 38 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 61.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 23 находится в зоне значимости. |
TЭмп = 38.5 находится в зоне неопределенности. |
BANP |
TЭмп = 151 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 121 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 180 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 177 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 179.5 находится в зоне незначимости. |
PD |
TЭмп = 33.5 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 37 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 29 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 37 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 46 находится в зоне незначимости. |
Таблица 5. Сравнение внутригрупповых изменений
Код группы |
Т – критерия Вилкоксона (W МВЛобщ1 и W МОД15_2) |
Т – критерия Вилкоксона (WМВЛуд1 и WМВЛуд1) |
BAPI |
TЭмп = 76 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 141 находится в зоне незначимости. |
BASP |
TЭмп = 52 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 67 находится в зоне незначимости. |
BANP |
TЭмп = 117 находится в зоне неопределенности. |
TЭмп = 104.5 находится в зоне значимости. |
PD |
TЭмп = 30 находится в зоне незначимости. |
TЭмп = 29 находится в зоне незначимости. |
Результаты применения Н-критерия Крускала-Уоллиса
Необходимо доказать, оценки различий одновременно между двумя, тремя и четырьмя выборками по уровню какого-либо признака.
В программе Statistica 8.0. при обработке данных требуется отметить группирующий признак и анализируемые признаки. Группирующий признак – это качественный признак, по которому ищутся различия. Анализируемые – количественные признаки.
В результате в таблицах ниже представлены сравнения межгрупповых изменений (эффектов). Сравнение степени изменения показателей (индексов), между группой БАПИ и другими группами.
В таблицах 6-27 представлено сравнение межгрупповых изменений между всеми четырьмя группами.
Таблица 6. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =1,998384 p =,5727 |
|||
Индекс И-МОД |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
975,000 |
БАСП |
103 |
18 |
842,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1254,000 |
ПО |
105 |
12 |
415,000 |
Таблица 7. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =12,68628 p =,0054 |
|||
Индекс И-ЖЕЛ |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1245,000 |
БАСП |
103 |
18 |
739,000 |
БАНП |
104 |
29 |
882,000 |
ПО |
105 |
12 |
620,000 |
Таблица 8. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =19,57554 p =,0002 |
|||
Индекс И-ФЖЕЛ |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1424,000 |
БАСП |
103 |
18 |
753,000 |
БАНП |
104 |
29 |
930,000 |
ПО |
105 |
12 |
379,000 |
Таблица 9. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =23,17453 p =,0000 |
|||
Индекс И-ОФВ1 |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1429,000 |
БАСП |
103 |
18 |
777,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1010,000 |
ПО |
105 |
12 |
270,000 |
Таблица 10. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =32,65729 p =,0000 |
|||
Индекс И-ОФВ1/ЖЕЛ |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1433,000 |
БАСП |
103 |
18 |
702,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1215,000 |
ПО |
105 |
12 |
136,000 |
Таблица 11. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =9,374727 p =,0247 |
|||
Индекс И-МВЛ |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1268,000 |
БАСП |
103 |
18 |
796,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1060,000 |
ПО |
105 |
12 |
362,000 |
Таблица 12. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =17,51901 p =,0006 |
|||
Индекс И-ПОС |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1403,000 |
БАСП |
103 |
18 |
744,000 |
БАНП |
104 |
29 |
975,000 |
ПО |
105 |
12 |
364,000 |
Таблица 13. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =16,33605 p =,0010 |
|||
Индекс И-МОС25 |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1402,000 |
БАСП |
103 |
18 |
703,000 |
БАНП |
104 |
29 |
993,000 |
ПО |
105 |
12 |
388,000 |
Таблица 14. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =11,42564 p =,0096 |
|||
Индекс И-МОС50 |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1339,000 |
БАСП |
103 |
18 |
700,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1045,000 |
ПО |
105 |
12 |
402,000 |
Таблица 15. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =11,55127 p =,0091 |
|||
Индекс И-МОС75 |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1336,500 |
БАСП |
103 |
18 |
722,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1027,000 |
ПО |
105 |
12 |
400,500 |
Таблица 16. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =6,602964 p =,0857 |
|||
Индекс И-Cdyn |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1245,000 |
БАСП |
103 |
18 |
766,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1047,500 |
ПО |
105 |
12 |
427,500 |
Таблица 17. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =3,553411 p =,3139 |
|||
Индекс И-Cstat |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1152,000 |
БАСП |
103 |
18 |
813,500 |
БАНП |
104 |
29 |
1060,500 |
ПО |
105 |
12 |
460,000 |
Таблица 18. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =29,30629 p =,0000 |
|||
Индекс И-Rвд |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
577,000 |
БАСП |
103 |
18 |
610,500 |
БАНП |
104 |
29 |
1620,000 |
ПО |
105 |
12 |
678,500 |
Таблица 19. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =40,62144 p =,0000 |
|||
Индекс И-Rвыд |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
524,500 |
БАСП |
103 |
18 |
556,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1656,000 |
ПО |
105 |
12 |
749,500 |
Таблица 20. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =21,16641 p =,0001 |
|||
Индекс И-Wобщ |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
578,000 |
БАСП |
103 |
18 |
769,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1459,000 |
ПО |
105 |
12 |
680,000 |
Таблица 21. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =28,05966 p =,0000 |
|||
Индекс И-Wуд |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
531,000 |
БАСП |
103 |
18 |
709,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1593,000 |
ПО |
105 |
12 |
653,000 |
Таблица 22. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =21,34869 p =,0001 |
|||
Индекс И-Wн.эл |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
576,000 |
БАСП |
103 |
18 |
774,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1450,500 |
ПО |
105 |
12 |
685,500 |
Таблица 23. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =6,171914 p =,1035 |
|||
Индекс И-Wэл |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
800,000 |
БАСП |
103 |
18 |
740,500 |
БАНП |
104 |
29 |
1444,500 |
ПО |
105 |
12 |
501,000 |
Таблица 24. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =21,34352 p =,0001 |
|||
Индекс И-W МОД10 |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
609,500 |
БАСП |
103 |
18 |
693,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1488,500 |
ПО |
105 |
12 |
695,000 |
Таблица 25. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =35,87521 p =,0000 |
|||
Индекс И-W МОД15 |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
430,000 |
БАСП |
103 |
18 |
818,500 |
БАНП |
104 |
29 |
1539,000 |
ПО |
105 |
12 |
698,500 |
Таблица 26. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =,3529671 p =,9498 |
|||
Индекс И-WМВЛобщ |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
1065,500 |
БАСП |
103 |
18 |
728,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1192,500 |
ПО |
105 |
12 |
500,000 |
Таблица 27. Сравнение межгрупповых изменений
H ( 3, N= 83) =1,799176 p =,6151 |
|||
Индекс И-WМВЛуд |
Уникальный код группы (число) |
Число значений в группе |
Сумма рангов |
БАПИ |
102 |
24 |
889,500 |
БАСП |
103 |
18 |
751,000 |
БАНП |
104 |
29 |
1332,500 |
ПО |
105 |
12 |
513,000 |
Методы сравнения групп являются классическими и наиболее распространенными методами сравнения данных. Результаты сравнения в группах для различных показателей представлены в Таблицах 7-28. Сравнение физиологических показателей среди больных БА, отнесенных к четырем группам – БАСП, БАСП, БАНП И ПО.
Расчеты критерия Крускала-Уоллиса, были произведены с применением опции Статистика – Непараметрические методы – Независимые выборки в пакете Statistica 8.0. В результате были получены все таблицы с итогами расчетов: Н. По умолчанию при запуске теста факторы объединяются на максимально возможное количество групп.
Анализируя суммы рангов, представленные в результирующем отчете можно говорить о влиянии уровня фактора на влияние АВС. Из результатов, видно что лучшее влияние АВС обеспечивается в группе, где сумма рангов больше, а худшее, где сумма рангов меньше.
В статистике Крускала-Уоллиса вычисляется сумма квадратов разностей средних рангов в группе и среднего ранга по всей выборке. Тогда, если верна гипотеза Н0 и влияние фактора незначимо, то значение статистики мало. Если заданный нами уровень значимости много больше значения 0.05, то нулевую гипотезу следует отвергнуть в пользу альтернативной гипотезы Н1 – влияние фактора существенное.
Таким образом, самым важным в этих таблицах является уровень значимости р. Он указывает на то, что разность между средними значениями каждой переменной (физиологический показатель) для совокупности каждой из групп статистически достоверна. р – статистическая значимость, вероятность того, что наблюдаемые различия случайны.
В таблицах с результатами необходимо отыскать величину ошибки p для нулевой гипотезы о том, что между выборками существуют неслучайные различия по уровню исследуемого признака. Если p >0,05 то следует вывод об отсутствии различий между сравниваемыми группами.
АВС, воздействуя на эмоциональную компоненту психосоматического заболевания, является патогенетическим методом и является немедикаментозным воздействием, что позволяет избежать побочных реакций.
Использование АВС при психосоматических расстройствах может разорвать порочный круг из внутренней тревоги, напряжения и связанных с ними усилений симптомов. Аудиовизуальная стимуляция осуществляет влияние на организм через зрительный и слуховой анализаторы с вовлечением в процесс корковых, лимбических структур и ретикулярной формации головного мозга, воздействуя на нейрогуморальную регуляцию человека.
В результате наиболее значительное и достоверное увеличение большинства показателей вентиляции и уменьшения параметров W обнаружилось у больных БАПИ. У пациентов БАНП изменения были менее выраженными: наблюдалось некоторое увеличение ОФВ-1, уменьшение W, преимущественно за счет неэластической фракции.
В обеих группах не произошло существенных изменений показателей, отражающих эластические свойства легких (С и эластической фракции W), а наиболее значительно и высоко достоверно уменьшились Rвд. и Rвыд. Но при сравнительном изучении степень улучшения всех исследованных параметров внешнего дыхания была большей при БАПИ и достоверно отличалась от подобных изменений при БАНП.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Подводя итоги проведенной работы во время производственной практики, можно сказать следующее: цели, поставленные руководителем, были достигнуты, а задачи – решены.
Я научилась использовать полученные в ходе обучения и прохождения производственной практики теоретические знания и практические навыки, такие, как работа в пакете Statistica 8.0, определение значимости различий внутригрупповых изменений, а также производить оценку различий одновременно между двумя, тремя и четырьмя выборками по уровню какого-либо признака. Кроме того, научилась визуализировать полученные данные в пакете Statistica 8.0.
Список литературы
Коваленко, Н.А. Эмоциональный и телесный опыт ребенка с бронхиальной астмой: автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. психол. наук. М., 1998. 227 с.
Карвасарский, Б.Д. Психотерапевтическая энциклопедия. – СПб.: «Питер Ком», 1998. – 752 с.
Гласс Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Гласс Дж, Стенли. Дж. – М.: Прогресс, 1976. – 495 с.
Платонов, А.Е. Статистический анализ в медицине и биологии: задачи, терминология, логика, компьютерные методы. – М.: Изд-во РАМН, 2000. – 52 с.
Садальская, Е.В. Психологические аспекты оценки качества жизни больных психосоматическими расстройствами / Е.В. Садальская, С.Н. Ениколопов // Психосоциальная реабилитация и качество жизни. – СПб., 2001. – С. 321–334.
Новик, Г.А. Спирометрия и пикфлоуметрия при бронхиальной астме у детей: учеб. пособие / Г.А. Новик, А.В. Боричев. – СПб.: Издание ГПМА, 2005. – 68 с.
Шаропин К.А., Берестнева О.Г., Шкатова Г.И. Визуализация результатов экспериментальных исследований // Известия Томского политехнического университета, 2010 – т.316, - №5. – С. 172 – 176.
Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии. /Е.В.Сидоренко. – СПб.: Социально-психологический центр, 2006. – 352 с.
Берестнева, О.Г. Компьютерный анализ данных: учеб. пособие / О.Г. Берестнева, Е.А. Муратова, А.М. Уразаев. – Томск: Изд-во ТПУ, 2003. – 204 с.
Красильников, В.В. Математические методы в психолого-педагогических исследованиях: учеб. пособие / В.В. Красильников, В.С. Тоискин. – Ставрополь: Изд-во СГПИ, 2008. – 84 с.