9.1. Описательная статистика
В качестве примера рассмотрим исследование, относящееся к области медицины — анализ действия двух различных лекарств (с вымышленными названиями альфасан и бетасан)
на снижение кровяного давления у гипертоников. Эти данные хранятся в файле hyper.sav, содержащем 174 наблюдения и значения следующих переменных:
| nr |
Номер пациента |
| med |
Лекарство (1 = альфасан, 2 = бетасан) |
| g |
Пол (1 = мужской, 2 = женский) |
| a |
Возраст, лет |
| gr |
Рост, см |
| gew |
Вес, кг |
| rrs0 |
Систолическое кровяное давление, исходное значение |
| rrs1 |
Систолическое кровяное давление, через 1 месяц |
| rrs6 |
Систолическое кровяное давление, через 6 месяцев |
| rrs12 |
Систолическое кровяное давление, через 12 месяцев |
| rrd0 |
Диастолическое кровяное давление, исходное значение |
| rrd1 |
Диастолическое кровяное давление, через 1 месяц |
| rrd6 |
Диастолическое кровяное давление, через 6 месяцев |
| rrd12 |
Диастолическое кровяное давление, через 12 месяцев |
| chol0 |
Холестерин, исходное значение |
| chol1 |
Холестерин, через 1 месяц |
| chol6 |
Холестерин, через 6 месяцев |
| chol12 |
Холестерин, через 12 месяцев |
| bz0 |
Сахар в крови, исходное значение |
| bz1 |
Сахар в крови, через 1 месяц |
| bz6 |
Сахар в крови, через 6 месяцев |
| bz12 |
Сахар в крови, через 12 месяцев |
| ak |
Возраст (1 = до 55 лет, 2 = 56-65 лет, 3 = 66-75 лет, 4 = более 75 лет) |
Для ознакомления с характеристиками описательной статистики рассмотрим переменную а, отражающую возраст.
Рис. 9.1: Диалоговое окно Descriptives
Перенесите переменную а в список тестируемых переменных, и щелкните на кнопке Options... (Параметры). Здесь можно задать вычисление следующих статистических характеристик:
Среднего значения, Суммы, Стандартного отклонения, Стандартной ошибки, Дисперсии, Минимума, Максимума, Размаха, Эксцесса (вариации), Асимметрии.
Установите флажки для вывода следующих характеристик: Mean (Среднее значение), Minimum (Минимум), Maximum (Максимум) и S.E. mean (Стандартная ошибка).
Если анализируется несколько переменных, можно также задать последовательность вывода:
в порядке возрастания средних значений, в порядке убывания средних значений, по алфавиту (по именам переменных), согласно списку выбранных целевых переменных.
По умолчанию выбран последний вариант. Если имеется только одна переменная, как в данном примере, порядок не имеет значения.
Пометив желаемые характеристики, щелкните на кнопке Continue... (Далее). В главном диалоговом окне укажите, чтобы стандартизованные значения были сохранены в новой переменной открытого
файла данных, для чего установите флажок Save standardized values as variables. Запустите вычисление, щелкнув на кнопке ОК. Результат будет показан в окне просмотра:
Descriptive Statistics (Описательная статистика)
|
N |
Minimum |
Maximum |
Mean |
| Statistic |
Statistic |
Statistic |
Statistic |
Std. Error |
Statistic |
| Возраст |
174 |
36 |
87 |
62,11 |
,88 |
| Valid N (listvise) (Допустимых значений (по списку)) |
174 |
|
|
|
|
О значении отдельных характеристик описательной статистики можно прочесть в главе 6.
Видно, что в файле данных появилась новая переменная za. Она содержит нормированные значения переменной а (Возраст). По умолчанию к имени исходной переменной спереди дописывается буква z.
При этом стандартизация (z-преобразование) значения х выполняется по формуле:
где m — среднее значение переменной, a s — стандартное отклонение.
Проведение стандартизации переменных может быть целесообразным при использовании некоторых статистических методов. Его также можно выполнять в тех случаях, когда несколько переменных,
которые имеют различный размах или отличаются на порядки по значению, должны быть приведены к общему показателю. В подобной ситуации сначала необходимо провести стандартизацию этих переменных,
а затем, путем усреднения, вывести общее значение из полученных стандартизованых значений (z-значений).
|
