На правах рукописи БЕЛОБОРОДОВА ЕКАТЕРИНА ...

Статистические методы анализа материала
Анализ количественных данных. Проверку на нормальность распределения
фактических данных проводили с помощью критерия Шапиро-Вилка. Результаты
представлены в виде медианы, нижнего и верхнего квартилей (Me, Q1–Q3), и
среднего ± стандартное отклонение (M±SD).
При проведении сравнений независимых выборок, при количестве групп = 2
в случае нормального распределения и равных дисперсий в группах применяли tкритерий
Стьюдента для независимых наблюдений или критерий Аспера-Уолча
при неравенстве дисперсий; при отклонении распределения от нормального применяли
критерий Манна-Уитни.
При количестве выборок более 2, во избежание эффекта множественных
сравнений, в случае нормального распределения применяли дисперсионный анализ
или его непараметрический аналог – H-критерий Краскала-Уоллиса и, при достоверных
межгрупповых различиях, для попарных сравнений применяли критерий
Данна и Z-критерий Краскала-Уоллиса.
Для определения взаимосвязи между переменными вычисляли коэффициенты
корреляции: при соответствии нормальному закону распределения – r Пирсона,
при несоответствии нормальному закону распределения или бальных оценках – R
Спирмена (R(r) < 0,5 – отсутствие взаимосвязи; 0,75 > R(r) ≥ 0,5 – средняя сила
взаимосвязи; R(r) ≥ 0,75 – сильная взаимосвязь).
Для проведения анализа ассоциаций количественных признаков с генотипами
была выполнена проверка количественных показателей на нормальность распределения
по тесту Колмогорова-Смирнова. В случае нормального распределения
сравнение средних значений нескольких переменных проводили с помощью однофакторного
дисперсионного анализа, в случае ненормального распределения –
непараметрическим методом Краскала-Уоллиса и Манна-Уитни [Allison D. В.,
1987].
Анализ качественных данных. Для определения взаимосвязи между качественными
переменными проводили анализ таблиц сопряженности с использованием
критерия согласия х2 (при объеме выборки более 50 и частотах более 5) или
(при невыполнении этих требований) точный критерий Фишера. При размерностях
таблиц больше чем 2х2, при достоверных различиях эмпирических форм распределения
изучаемых признаков при попарных сравнениях применяли точный критерий
Фишера с поправкой Бонферрони. Критический уровень значимости при проверке
статистических гипотез в исследовании принимался равным – 0,05.
Распределение генотипов по исследованным полиморфным локусам проверяли
на соответствие равновесию Харди-Вайнберга (РХВ) с помощью критерия χ 2 .
Расчет наблюдаемой полокусной гетерозиготности проводили по формуле: hObs =
No/N, где No= ENjj – общее число всех гетерозигот в данной выборке (N); теоретическую
гетерозиготность рассчитывали: h exp = 1 – pi 2 , где pi – частоты аллелей
соответствующего локуса [Животовский Л. А., 1983].
Ожидаемую гетерозиготность рассчитывали по М. Nei (1987). Относительное
отклонение ожидаемой гетерозиготности от наблюдаемой (D) рассчитывали по
формуле: D=(hobs–hexp)/hexp, где hobs и hexp – ожидаемая и наблюдаемая гетерозиготность
соответственно.
Для оценки ассоциаций полиморфных вариантов генов с патологическим фенотипом
рассчитывали показатель отношения шансов (OR) по формуле: OR =
14