#=====================================================
# Вывод графика
#=====================================================
На рисунке 8 графически изображены средние значения долей пациентов со средними квадратичными отклонениями в каждой из исследуемых групп пациентов до прохождения лечения.
Рисунок 8 – Доля пациентов в каждой группе (синяя точка) и доверительный интервал для 95,5% доверительной вероятности (красные линии обозначают ширину доверительного интервала, горизонтальными линиями обозначены границы доверительного интервала) доли пациентов в каждой группе пациентов, с назначенными различными типами терапии (Cont – контрольной группе; CBT – группе с назначенной когнитивно-поведенческой терапией; FT – с назначенной семейной терапией)
Сравнение доверительных интервалов и долей показывает, что все три группы достаточно близки друг к другу, что позволяет выдвинуть гипотезу об отсутствии статистически значимых различий. Данная гипотеза требует дальнейшего подтверждения или опровержения посредством статистических критериев.
2.1.4. Поиск максимального, минимального значения и размах
Анализ максимального значения, минимального значения и размаха количественной величины дополняет анализ средних значений и доверительных интервалов в части оценки фактического разброса значений. Рассмотрим оценку максимального, минимального значений и размаха количественной величины на примере анализа веса пациентов с диагнозом «анорексия» в трех группах с различным видом назначенного лечения.
Листинг 7
library (MASS) #Подключаем библиотеку, содержащую набор данных anorexia
library (ggplot2) #Подключаем библиотеку построения графиков
#=====================================================
# Выделяем из набора данных подгруппы пациентов с разным типом лечения
#=====================================================
contData <– anorexia [anorexia$Treat==«Cont», ] $Prewt
cbtData <– anorexia [anorexia$Treat==«CBT», ] $Prewt
ftData <– anorexia [anorexia$Treat==«FT», ] $Prewt
#=====================================================
# Определяем максимальные значения в данных
#=====================================================
maxCont <– max50 (contData) # Максимальный вес до проведения лечения
# в контрольной группе пациентов
maxCBT <– max (cbtData) # Максимальный вес до проведения лечения
# в группе с назначенной когнитивно-поведенческой терапией
maxFT <– max (ftData) # Максимальный вес до проведения лечения
# в группе с назначенной семейной терапией
Продолжение листинга 7
#=====================================================
# Определяем минимальные значения в данных
#=====================================================
minCont <– min51 (contData) # Минимальный вес пациентов до прохождения лечения
# в контрольной группе
minCBT <– min (cbtData) # Минимальный вес пациентов до прохождения лечения
# в группе с назначенной когнитивно-поведенческой терапией
minFT <– min (ftData) # Минимальный вес пациентов до прохождения лечения
# в группе с назначенной семейной терапией
#=====================================================
# Определяем размах значений веса в каждой группе
#=====================================================
deltaCont <– maxCont – minCont # Размах значений веса пациентов до прохождения
# лечения в контрольной группе
deltaCBT <– maxCBT – minCBT # Размах значений веса пациентов до прохождения
# лечения в группе с назначенной когнитивно-поведенческой терапией
deltaFT <– maxFT – minFT # Размах значений веса пациентов до прохождения
# лечения в группе с назначенной семейной терапией
#=====================================================
# Группируем результаты вычислений
#=====================================================
Продолжение листинга 7
dataAn <– data.frame (Type = c («Cont», «CBT», «FT»),
Max=c (maxCont, maxCBT, maxFT),
Min = c (minCont, minCBT, minFT),
Delta = c (deltaCont, deltaCBT, deltaFT))
#=====================================================
grPP <– ggplot (data = dataAn, aes (Type, Max))
grPP <– grPP + geom_point (mapping = aes (Type, Min),colour=«magenta», size=7)
grPP <– grPP + geom_point (mapping = aes (Type, Max),colour=«blue», size=7)
grPP <– grPP + geom_errorbar (mapping = aes (ymin=Min, ymax=Max), colour=«red», linewidth=1.5,width = 0.5)
grPP <– grPP + theme_light ()
grPP <– grPP + theme(panel.border = element_rect (linewidth = 6, colour = «black»),
axis. title = element_text (size = 20, face = «bold», colour = «black»),
axis. text. x = element_text (size = 20, face = «bold», colour = «black»),
axis. text. y = element_text (size = 20, face = «bold», colour = «black»),
axis. ticks = element_line (linewidth = 3, colour = «black»),
legend. title = element_text (size = 20, face = «bold», color = «black»),
