Формы анализа данных

Доступные опции

• Выбор переменных - выберите количественные или качественные переменные для анализа
• Статистики для количественных переменных:
  • Среднее арифметическое
  • Медиана
  • Стандартное отклонение
  • Минимум и максимум
  • Квартили (Q1, Q3)
  • Межквартильный размах
• Статистики для качественных переменных:
  • Частоты
  • Проценты
  • Кумулятивные проценты
• Фильтры - применить фильтры к данным перед анализом

Доступные опции

• Группирующая переменная - выберите категориальную или бинарную переменную для группировки
• Переменные для сравнения - выберите количественные переменные для анализа
• Тип теста:
  • Автоматически - система выберет оптимальный тест
  • t-тест Стьюдента (для нормального распределения)
  • Тест Манна-Уитни (для ненормального распределения)
  • ANOVA (для более чем 2 групп)
  • Критерий Крускала-Уоллиса (для ненормального распределения)
• Фильтры - применить фильтры к данным
• Исключить малые группы - опция для исключения групп с недостаточным количеством наблюдений
• Сортировка переменных - перетащите переменные для изменения порядка их отображения в результатах

Доступные опции

• Группирующая переменная - выберите категориальную переменную для группировки
• Переменные для сравнения - выберите качественные переменные для анализа
• Статистические тесты:
  • Критерий хи-квадрат
  • Точный критерий Фишера (для малых выборок)
• Фильтры - применить фильтры к данным

Доступные опции

• Выбор переменных - выберите количественные переменные для анализа корреляций
• Метод корреляции:
  • Автоматически (по тесту Шапиро–Уилка выбирает Пирсона или Спирмена)
  • Пирсон (r) — для нормального распределения
  • Спирмен (ρ) — ранговая корреляция
  • Кендалл (τ, tau-b) — для малых выборок и порядковых шкал
• Вкладка «Параметры»:
  • Поправка на множественные сравнения — применяет выбранный в настройках проекта метод (FDR Бенджамини–Хохберга со значением q, Холма или Бонферрони) ко всем парам матрицы
  • Частная корреляция — выбор контролируемых ковариат (для Пирсона и Спирмена)
• Отображение:
  • Корреляционная матрица
  • Тепловая карта
  • Диаграмма рассеяния
• Фильтры - применить фильтры к данным

Доступные опции

• Выбор таблицы периодов - выберите таблицу с данными по периодам наблюдения
• Группирующая переменная - выберите переменную для группировки (опционально)
• Переменные для анализа - выберите количественные переменные
• Тип теста:
  • Автоматически — система выберет оптимальный тест по распределению разностей
  • ANOVA для повторных измерений (для 3+ периодов, с проверкой сферичности Мокли, поправкой Гринхауса–Гейссера и попарным парным t-тестом с поправкой Холма)
  • Критерий Фридмана (для 3+ периодов, с попарным критерием Вилкоксона и поправкой Холма)
  • Парный t-тест (для 2 периодов, нормальное распределение)
  • Критерий Вилкоксона (для 2 периодов, ненормальное распределение)
• Сортировка категорий - перетащите категории для изменения порядка отображения
• Фильтры - применить фильтры к данным

Доступные опции

• Выбор таблицы периодов - выберите таблицу с данными по периодам наблюдения
• Бинарные переменные - выберите бинарные переменные для анализа динамики
• Группирующая переменная - выберите переменную для группировки (опционально)
• Статистические тесты:
  • Критерий МакНемара (для 2 связанных периодов)
  • Q-критерий Кохрена с попарным МакНемаром и поправкой Холма (для 3 и более связанных периодов)
• Фильтры - применить фильтры к данным

Линейная регрессия

• Зависимая переменная - выберите количественную переменную
• Независимые переменные - выберите предикторы
• Фильтры - применить фильтры к данным

Логистическая регрессия

• Зависимая переменная - выберите бинарную переменную
• Независимые переменные - выберите предикторы
• Фильтры - применить фильтры к данным

Множественная линейная, логистическая регрессия и регрессия Кокса

• Зависимая переменная — количественная (в множественной линейной), бинарная (в логистической) или пара «время + событие» (в регрессии Кокса)
• Независимые переменные (предикторы) — количественные, бинарные и категориальные факторы
• Режим включения показателей (Selection Mode):
  • Принудительное включение (Forced) — все выбранные факторы
  • Прямой пошаговый (Forward) — добавление значимых факторов (p_in = 0,05)
  • Обратный пошаговый (Backward) — исключение незначимых факторов (p_out = 0,10)
  • Пошаговый (Stepwise) — комбинированный блочный отбор с выводом вкладки «Протокол отбора»
• Проверка пропорциональности рисков (в регрессии Кокса и выживаемости Каплана–Мейера) — включена по умолчанию (тест остатков Шёнфельда и тест взаимодействия с ln(t), графики остатков и LML)
• Фильтры — применить фильтры к данным

Доступные опции

• Переменная времени - выберите переменную с временем до события
• Переменная события - выберите бинарную переменную (1 = событие произошло, 0 = цензурировано)
• Группирующая переменная - выберите переменную для группировки (опционально)
• Методы анализа:
  • Метод Каплана-Мейера
  • Логранг тест
  • RMST (Restricted Mean Survival Time)
• Фильтры - применить фильтры к данным

Фильтры данных

Все формы анализа поддерживают применение фильтров к данным перед анализом:

• Фильтр по переменным - выберите значения переменных для включения/исключения
• Операторы сравнения - равно, не равно, больше, меньше, содержит и др.
• Комбинация фильтров - используйте AND/OR для сложных условий
• Просмотр количества - увидите количество наблюдений, соответствующих фильтрам

Метки переменных

В формах анализа используются пользовательские метки переменных (если они заданы), что делает результаты более читаемыми.

Валидация данных

Система автоматически проверяет пригодность данных для выбранного типа анализа и предупреждает о возможных проблемах (малые выборки, отсутствие данных и т.д.).