ЧТО МЕШАЕТ ПРИМЕНЕНИЮ МНОГОМЕРНОЙ СТАТИСТИКИ В МОРФОЛОГИИ? II. ЧТО ДЕЛАТЬ?

Аннотация

Полный текст

В предыдущей части статьи мы описали две основные причины, ограничивающие применение многомерных методов статистики в медицинских и морфологических исследованиях. Первая из них, заключающаяся во внутреннем неприятии исследователями данных методов, является самой трудно преодолимой. Ситуация может измениться только в том случае, если с течением времени в печати будут появляться всё больше и больше качественных интересных статей, использующих данную многомерную методологию. Вторая причина, заключающаяся в неустойчивости многомерных статистических решений, может быть в некоторой степени компенсирована путем применения предлагаемого подхода. Простой эмпирический подход свидетельствует, что, если проводя дискриминантный анализ, повторить его, изъяв из массива анализируемых данных 5-3, а иногда даже 1 наблюдение, значение коэффициентов дискриминантной функции изменится, а при использовании техники пошагового включения переменных изменятся даже переменные в дискриминантной функции. Похожие результаты получены нами в факторном, кластерном, корреляционном, регрессионном анализах. Суть подхода, позволяющего уменьшить влияние наблюдений на результаты многомерного анализа, заключается в использовании butstrep-подхода Б. Эфрона (1979) с применением ремоделирования выборки путем случайного исключения 5-15% всех наблюдений и усреднения тем или иным способом результатов многократных статистических экспериментов.