Методика статистической обработки данных

Статистическая обработка осуществлялась на персональном компьютере AMD-K7 Athlon 2000+. Накопление исходной информации выполнялось в табличном редакторе Microsoft Excel 7.0. В пакете прикладных программ Statistica 7 производилась обработка полученных данных.

Краниометрические признаки изучались нами не только во всей выборке, но и для каждой группы черепов, определенных по полу, значению верхнелицевого указателя, а также в зависимости от состояния окклюзии.

Для каждого признака определялись: среднее арифметическое значение, ошибка среднего арифметического, среднее квадратическое (стандартное) отклонение и коэффициент вариации.

Среднее квадратическое отклонение (стандартное отклонение) - важнейший показатель колеблемости ряда распределения. Величина среднего квадратического отклонения показывает среднюю характеристику колеблемости индивидуальных значений вокруг средней арифметической величины, дает возможность установить степень типичности средней арифметической. Ошибка средней позволяет выяснить близость выборочной средней к средней генеральной совокупности, т.е. оценить репрезентативность выборочной средней. Коэффициент вариации, выражающийся в процентах, равен отношению стандартного отклонения к средней. Чем больше значение коэффициента вариации, тем большей изменчивости подвержен изучаемый признак. Слабая степень вариабельности отмечалась нами при значении коэффициента вариации меньше 30%, средняя - от 30% до 70% и сильная - более 70%.

Для выявления значимости различия между средними величинами определялся критерий значимости Стьюдента (t). При достаточном суммарном числе наблюдений в сравниваемых группах статистическая значимость различия между их средними величинами признается значимой при t>2.

Для изучения тесноты связи каждого признака со всеми остальными нами использовалась линейная корреляция Пирсона.

Значение коэффициента корреляции оценивалось следующим образом:

- при |r |0,7 - сильная связь.

При r>0 связь оценивается как прямая, при r