|
Приведем, наконец, несколько факторов, получившихся у нас при разделении выборки на 2 группы (в силу указанных выше причин). Получаются закономерности, часть которых мы также можем объяснить, но тут уже вступает предел представительности выборки. Об этом хотелось сказать пару слов. Классически считается представительной выборка в 25-30 больных. Однако это верно в случае расчета примитивных статистик. В случае, например классификации или как в этой статье выявления скрытой структуры, мы считаем представительной выборку не менее 70-90 больных. Итак, в заключение мы приведем несколько интерпретаций отдельных факторов по выборкам 16 и 33 ребенка.
-3й фактор, который на 9% обьясняет общую дисперсию
-0.4*Нейтрофилы п/я В -0.3*Пол +0.3*Возраст+0.34*Ig G П +0.6*Лейкоциты В+0.65*Ig M П +0.87*Лейкоциты П +0.87*Ig A П с возрастом возрастает значение в защитных механизмах Ig (прямая связь) и отрицательная связь с полом - у мальчиков выше уровень Ig, чем у девочек. Небольшое статистическое отступление. Обычно берутся значимыми веса у признака не более 0.5 - 0.45, остальные признаки игнорируются, но в данном случае был применен т.н. метод Варимах, переопределяющий веса на самые значимые признаки.
-7й фактор, который на 6% обьясняет общую дисперсию
-0.85*Ig A В - 0.5*Пол -0.45*Нейтрофилы с/я В - 0.34*Т-киллеры В +0.4*Нейтрофилы п/я В Прямая связь IgA с полом ( у девочек уровень Ig ниже), поэтому и работать приходится больше Т-киллерам
-8й фактор, который на 5% обьясняет общую дисперсию
-0.86*Нейтрофилы п/я П - 0.85*Т-хелперы В - 0.35*Возраст - 0.3*Нейтрофилы п/я В У детей аллергиков прямая связь Т-хелперов с возратом - это одна из причин развити заболевания, потому, что у здоровых с возрастом число Т-хелперов уменьшается, а увеличивается число Т-супрессоров.
-8й фактор, который на 4% обьясняет общую дисперсию
-0.36*Нейтрофилы с/я В + 0.28*Нейтрофилы с/я П +0.4*Пол + 0.5*IgG П +0.56*IgG В + 0.85*IgE П Хороший показатель - прямая связь между уровнем IgE и IgG - вот одна из причин более высокой частоты встречаемости БА у мальчиков.
IgM B = 3.08*IgM П + 3.03*IgA П + 1.35*IgA В + .44*Нейтр п/я_ В +.19*Моноциты_П+.19*эозинофил_П+.16*Т-киллеры_В+.16*эозинофил_В +.14*Hb_В+.14*Нейтр с/я_ П+.12*Лимфоциты П+ .08*Т-лимф П+.08*СОЭ П + 07*Т-хелп В+.07*Т-киллеры П + .05*Hb_П + .03*Лимфоциты В+ 0.2*Ig E П + .01*IgG П
- .008*Нейтр_с/я В -.14*СОЭ В-.02*ЦИК П-.12*Т-лимф В-.022*Нейтр_п/я П -.24*Лейкоциты П-.5*Лейкоциты_В-.07*Т-хелп П-.08*Моноциты В-.08*Возраст -.09*ЦИК В-1.8*Ig M В -1.95*Эритроциты П -2.65*Эритроциты В - 8.99331
При проведении факторного анализа, необходимо помнить о щекотливой ситуации при выборе гипотезы о многомерном нормальном распределении. Только в идеальном варианте полученные факторы будут строго ортогональны, то есть "биохимические" процессы будут независимы друг от друга. Однако такое можно наблюдать в случае большой выборки (несколько сотен больных) и уномодальном законе. В других же случаях необходимы дополнительные статистические операции проверки ортогональности - уже не матрицы факторных нагрузок (вышеприведенных весов) а вычисленных "искусственных" данных (факторов) по каждому ребенку. Построенные по ним гистограммы зачастую даже визуально не похожи на нормальные законы, что опять таки является нарушением ортогональности. Есть несколько методов попытки устранить эти противоречия, например Промакс-метод, делающий некоторые факторы зависимыми. Однако мы ограничились проверкой коэффицентов корреляции вычисленных факторов, не всех а главных.
Ниже приведена матрица коэффицентов корреляции позволяет нам считать факторы независимыми.
|
