Оригинальная информация с результатами статистического анализа выделена этим цветом.

А наши комментарии к этим результатам выделены этими двумя цветами.

Проверка нормальности количественных  признаков в подгруппах по TYPE

                                               
                                            Variable:  VAR3  (возраст начала леч (лет))
Выше  сообщается, что анализируется переменная конкретная VAR3

                                                    TYPE = ВЕАСОРР14
Выше  сообщается, что проверка нормальности распределения признака VAR3 проводится в конкретной подгруппе «ВЕАСОРР14»

                                         Moments

N                                     30         Sum Weights                    30
Mean               23.9666667         Sum Observations           719
Std Deviation   4.36667105        Variance             19.0678161
Skewness        0.71630411        Kurtosis              0.09241045
Uncorrected SS        17785        Corrected SS     552.966667
Coeff Variation   18.219768        Std Error Mean   0.79724141

Выше приведены основные статистики.  Перечисляю их по порядку.
Левый столбец:
Число наблюдений
Среднее
Стандартное отклонение
Коэффициент асимметрии (Skewness)
Нескорректированная сумма квадратов (для настоящего пункта не представляет интереса)
Коэффициент вариации

Правый столбец:
Сумма весов (для настоящего пункта не представляет интереса)
Сумма наблюдений
Дисперсия
Коэффициент эксцесса (плоско- или островершинности. Для нормального распределения равен 0)
Скорректированная сумма квадратов (для настоящего пункта не представляет интереса)
Ошибка среднего

  (далее)

Сравнения групповых параметров признаков в группах по V12A

В этом файле приведён пример с результатами сравнения групповых распределений, в котором описана структура подобных результатов.

Сравнения параметров групп по V12A  при VAR1A=1. п.53 ПРОГРАММЫ   
НЦ BIOSTATISTICA. E-mail:  leo.biostat@gmail.com
Web-Site  BIOMETRICA:    http:\\www.biometrica-tomsk.ru\     Скайп:   leo_1911

Analysis of Variance for Variable VAR15
Classified by Variable V12A

              V12A                                N          Mean

1 группа и 1 подгруппа               24       25.3750
1 группа и 2 подгруппа (НП)      26       10.5000
1 группа и 3 подгруппа (НПус)   25        9.5200

Выше приведены средние значения признака VAR15 для 3 сравниваемых подгрупп.

 Source    DF    Sum of Squares    Mean Square     F Value    Pr > F

  Among      2       3860.301667    1930.150833    1504.584    <.0001
   Within    72           92.365000       1.282847

  (далее)

Анализ таблиц сопряжённости пары группирующих признаков

В этом файле приведён пример с результатами анализа таблиц сопряжённости пары группирующих признаков.

Для рассмотрения результатов анализа таблиц сопряжённости изучим их на примере таблицы для пары признаков VAR14A (наличие суставного синдрома) и VAR107A (возрастная группа). Структура 6 значений в каждой такой таблицы представлена обозначениями, расположенными в левом верхнем углу каждой таблицы. Вот эти обозначения:
Frequency – частота фактическая.
Expected  - частота ожидаемая (вычисляется из условия независимости двух признаков).
Cell Chi-Square – ячейка Хи-квадрат.
Percent – процент, равен отношению фактической частоты к общему числу наблюдений.
Row Pct – процент по строке, равен отношению фактической частоты к сумме частот по строке.
Col Pct – процент по колонке, равен отношению фактической частоты к сумме частот по колонке.   

Ниже приведена эта таблица сопряжённости пары признаков       

       VAR14A(строки наличия суставного синдрома)  *  VAR107A(столбцы возрастных групп)

  (далее)

Логистическая регрессия для подгрупп FIBRIL

Перед изучением результатов по БЛОКУ 10 (пп.98-117 Программы работ) необходимо вначале внимательно ознакомиться с подробным описанием подобных результатов в высылаемых файлах "Примеры по логит-регрессии.rar", "Результаты Логит-регрессии.rtf", в которых кроме текстовых Word-файлов содержатся и EXCEL-файлы, а также скачать с присланного ранее адреса архив с примерами  описания использования логистической регрессии в журнальных статьях и диссертации.

Ниже представлены название группирующего признака, название бинарной логистической регрессии, название техники оптимизации уравнения.

                        Model  Information

Data Set                                                         WORK.FIBRIL
Response Variable                                        Gruppa   
Number of Response Levels                         2
Model                                                            binary logit
Optimization Technique                               Fisher's scoring

Ниже представлены количество имеющихся в базе данных наблюдений, а также количество анализируемых наблюдений. Причём вследствие наличия пропущенных значений в ряде признаков, количество анализируемых наблюдений меньше количества всех наблюдений в базе данных. Т.е. те наблюдения, в которых анализируемых признаки имеют пропуски, они из дальнейшего анализа удаляются.

Number of Observations Read         172        
Number of Observations Used         171

Выше  сообщается, что число всех наблюдений равно 172, но при этом используется в логистической регрессии только 171 наблюдение. Поскольку у одного наблюдения нет значения принадлежности к конкретной из сравниваемых двух подгрупп. Т.е. по признаку GRUPPA у этого наблюдения вместо цифр 1  или 2 стоит пропуск ( . ).

                                   Response Profile

Ordered                             Total
Value        Gruppa           Frequency

1                   1                      55
2                   2                    116

Выше  представлены количество анализируемых наблюдений по каждой сравниваемой подгруппе.

                         Probability modeled is Gruppa='1'.

Выше  сообщается, что вероятностная модель логистической регрессии предтсавляется далее для подгруппы " PR_69A=1".

                            Stepwise Selection Procedure

Выше  сообщается, что используется процедура пошагового включения предикторов в уравнение логистической регрессии.

  (далее)

Хорошая книга:

Д. Химмельблау. Анализ процессов статистическими методами.  
Я. И. Хургин. Как объять необъятное. Я. И. Хургин. Да, нет или может быть.
Я.И Хургин. Ну и что?
Л.В. Тарасов. Закономерности окружающего мира.
Явление чрезвычайное. Книга о Колмогорове.
В.В. Налимов. В поисках иных смыслов.
В.В. Налимов. Канатоходец.  
В.С. Степин, В.Г. Горохов, М.А. Розов. Философия науки и техники 
Леонов В.П. Обработка экспериментальных данных на программируемых микрокалькуляторах.

Френсис Гальтон (16.02.1822-17.01.1911)

Вальтер Уэлдон (15.03.1860-13.04.1906)

Карл Пирсон (27.03.1857-27.04.1936)