Резюме

УДК 616/618+616.8

Мартиросян В.В., Крупская Ю.А.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ОЦЕНКЕ СТАТИСТИЧЕСКИ ЗНАЧИМЫХ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ КОМПЛЕКСОМ ЭКЗОГЕННЫХ ФАКТОРОВ И ХАРАКТЕРИСТИКАМИ ОСТРОГО НАРУШЕНИЯ МОЗГОВОГО КРОВООБРАЩЕНИЯ

Ростовский государственный медицинский университет, г. Ростов на Дону

В данном исследовании подтверждается гипотеза о наличии статистически значимых связей между комплексом экзогенных факторов (GG-признаки) и признаками, отражающими характеристики острого нарушения мозгового кровообращения. На основании кластерного анализа произведена классификация, позволяющая описать дескриптивные характеристики каждого кластера с генерацией новой классификационной переменной CLUST_GG. Предложены 12 экзогенных факторов из числа GG-признаков и 9 признаков из числа эндогенных факторов риска, которые статистически значимо взаимосвязаны с зависимой переменной CLUST_GG.

Ключевые слова: инсульт, кластерный анализ, логистическая регрессия, солнечная активность.

Martirosyan V., Krupskaya Y.

USING CLUSTER ANALYSIS IN ASSESSING THE STATISTICAL SIGNIFICANCE OF THE RELATIONSHIP BETWEEN THE COMPLEX EXOGENOUS FACTORS AND CHARACTERISTICS OF STROKE

In the given research the hypothesis about presence statistically significant relationships between a complex of exogenous factors (GG-attributes) and attributes reflecting the characteristics of acute cerebrovascular accident proves to be true. On the basis of the cluster analysis the classification allowing to describe the descriptive characteristics of each cluster with generation new classification variable CLUST_GG is made. Are offered 12 of the exogenous factors from among GG-attributes and 9 attributes from number of endogenous risk factors, which statistically significantly are interconnected with dependent variable CLUST_GG.

Key words: cerebral stroke, cluster analysis, logistic regression, solar activity.