Файл: Мисюк, Н. С. Диагностические алгоритмы.pdf

признаком. Вместе с тем, имея распределение больных по этому признаку, можно заметить, что у больных с лейко­ цитозом 13 500 болезнь А встречается примерно в три раза реже, чем болезнь В. Уже этот показатель дает информацию для дифференциальной диагностики, хотя на основании одного такого признака распознать болезнь нельзя. Диагнос­ тика ее возможна в случае подобного распределения других показателей.

2) Оценка различия распределений симптомов

Чтобы оценить степень информативности используемых симптомов, сравнение распределений можно начинать с оценки существенности различий, используя для этого один из непараметрических критериев, в частности критерий Q (Розенбаума).

Критерий Q основан на сравнении двух упорядоченных рядов наблюдений. Первым считается тот ряд, где макси­ мальная и минимальная величины больше, чем в другом ряду. Подсчитываются S — количество наблюдений первого ряда, которое больше максимальной величины второго ряда, и Т — количество наблюдений второго ряда, которое меньше минимальной величины первого ряда. Если сумма

Q = 5 + T оказывается достаточно высокой, различия сравниваемых выборок можно считать значительными.

Критическое значение Q для количества наблюдений 11—26 в каждой выборке указано в табл. 11. Минимальная величина Q при пъ п%> 26 — количество наблюдений первого ряда, п2 — второго), когда различия следует счи­ тать существенными, с Р =0,05 составляет 8, а с Р=0,01 равна 10.

68

П р о д о л ж е н и е т а б л . 11

Величина Р — вероятность того, что различий между выборками нет; это вероятность ошибочного принятия ну­ левой гипотезы, т. е. гипотезы об отсутствии различий, когда в действительности различия есть. Если вероятность принятия нулевой гипотезы достаточно мала, делают вывод о значимости (существенности) различий. Считается, что если Р не превышает 0,05, наблюдаемые различия неслу­ чайны. Если нулевая гипотеза отвергается, логически мож­ но представить три возможности: первая выборка больше второй; вторая выборка больше первой; первая выборка не равна второй, но мы не знаем, в какую сторону она отли-

чается. Вероятность-принятия нулевой гипотезы в послед­ нем случае должна быть в два раза меньше, чем в первом и во втором, для того чтобы мы могли признать различия между выборками значимыми (существенными). Для по­ следнего случая Р должно быть не больше 0,025, а для

по другому непараметрическому критерию (Ван дер Варден, 1960; В. С. Генес, 1964; В. Ю. Урбах, 1964).

Так, для альтернативной диагностики заболеваний А и. В, основанной на последовательном статистическом ана­ лизе, существенность различия распределения каждого из диагностических признаков может определяться по кри­

где N^> и N $ — число больных в группах А я В, данные

которых используются для построения распределений j-ro признака;

AU) и 5 (Л — частоты появления больных в t-градации

/-го признака для сравниваемых групп больных;

S;— число градаций /-го признака.

70