V этап:

Расчеты могут проводиться с использованием лицензионных пакетов статистического анализа – «Statistica 5.5» (StatSoft), «MedStat» (Альфа), программ SPSS и «Exсel» из пакета «Microsoft Office» на IBM PC/AT.

Для количественного анализа полученных в исследовании данных используются методы статистического анализа.

Для представления данных, полученных в результате исследования, применяются стандартные методы описательной статистики. Для адекватного представления числовых данных предварительно проводится проверку распределения на нормальность. В случае, когда распределение не отличается от нормального, для представления значений количественных признаков вычисляются значения среднего арифметического ( ) и стандартной ошибки среднего (m). В случае анализа качественных параметров для описания используются показатель частоты встречаемости данного признака в исследуемой выборке (%) и стандартная ошибка (m%). Для проведения интервальной оценки рассчитываетсяся 95% доверительный интервал (95% ДИ) частоты встречаемости признака.

Для сравнения показателей различных выборок применяются стандартные статистические критерии проверки гипотез. В случае сравнения двух выборок, когда распределение не отличается от нормального, для сравнения средних значений количественных показателей используется критерий Стьюдента, а в случае, когда распределение отличалось от нормального - критерий Вилкоксона. При изучении динамики изменения показателя используются параметрические (в случае нормального закона распределения) либо непараметрические (в случае закона распределения, отличного от нормального) методы сравнения для связанных выборок. При сравнении средних для трех и более различных групп пациентов могут привлекаться методы множественного сравнения: однофакторный дисперсионный анализ и метод Шеффе (нормальный закон распределения); критерий Крускала-Уоллиса и метод множественных сравнений Данна (закон распределение отличается от нормального). При сравнении таблиц km используется критерий χ².

Во всех случаях отличие считается статистически значимым при уровне значимости р < 0,05.

Для выявления связи между признаками могут использоваться методы корреляционного анализа. В случае, когда распределение не отличается от нормального, рассчитывается коэффициент линейной корреляции Пирсона. Если распределение отличается от нормального, либо в случае исследования корреляционной связи между признаками, измеряемыми в порядковой шкале, используется показатель ранговой корреляции Спирмена. При отличии расчетного значения коэффициента корреляции от 0 на уровне значимости р < 0,05, принимается гипотеза о наличии между изучаемыми признаками линейной корреляционной связи.

Могут использоваться другие методы статистического анализа (после обсуждения с преподавателем).

VI-VII этап:

Полученные на предыдущих этапах данные анализируются, и на основании результатов предлагаются научно-обоснованные рекомендации (технологии), направленные на повышение личностного потенциала (соответствующих ключевых компетентностей) студентов.