- Код статьи
- S3034615025050115-1
- DOI
- 10.7868/S3034615025050115
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 51 / Номер выпуска 5
- Страницы
- 121-130
- Аннотация
- В некоторых областях физиологии (например, космической физиологии) исследователям приходится иметь дело с малыми выборками, что делает невозможным использование классических методов анализа данных и требует иных подходов. Малые выборки характеризуются повышенным влиянием индивидуальных особенностей конкретного организма на характер адаптационного процесса, в связи с чем актуальной задачей является разделение эффекта воздействующего фактора и индивидуальных реакций. Авторы предлагают новый подход к анализу данных малых выборок на примере адаптационных изменений в сердечно-сосудистой системе (ССС) у женщин при воспроизведении эффектов микрогравитации в условиях 5-суточной «сухой» иммерсии (СИ). Изменения в ССС оценивались по показателям, отражающим гемодинамику и вегетативные модулирующие влияния на ритм сердца. Целью работы было выявить показатели, отражающие действие воздействующего фактора, а также показатели, отражающие индивидуальные особенности испытуемых, формирующих экспериментальную выборку. Для этого был использован методологический подход к анализу данных на основе дисперсионного анализа (). В результате был проведен полноценный анализ данных малой выборки со статистически обоснованным разделением влияния как изучаемого фактора, так и индивидуальных реакций, а также выявлены конкретные субъекты, влияющие на однородность всей выборки. Представленный подход позволяет на начальном этапе анализа отобрать те показатели, которые отражают воздействие изучаемого фактора и, соответственно, отвечают поставленным целям, исключая при этом показатели, в которых вклад индивидуальных особенностей настолько велик, что делает их нецелесообразными для рассмотрения в текущем научном поиске.
- Ключевые слова
- малая выборка дисперсионный анализ «сухая» иммерсия индивидуальные особенности сердечно-сосудистая система
- Дата публикации
- 10.03.2026
- Год выхода
- 2026
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 45
Библиография
- 1. Fisher R.A. Statistical methods for research workers. 5th ed. London: Oliver and Boyd, 1934. 198 p.
- 2. Шеффе Г. Дисперсионный анализ / Пер. с англ. М.: Наука, 1980. 512 с.
- 3. Гржибовский А.М. Анализ трех и более независимых групп количественных данных // Экология человека. 2008. № 3. C. 50.
- 4. Yates F. The analysis of multiple classifications with unequal numbers in the different classes // J. Am. Stat. Assoc. 1934. V. 29. № 185. P. 51.
- 5. Milliken G.A., Johnson D.E. Analysis of messy data. V. 1. Designed Experiments. 2nd ed. New York: Chapman and Hall/CRC, 2009. 674 p. https://doi.org/10.1201/EBK1584883340
- 6. Thayer J.F., Hansen A.L., Saus-Rose E., Johnsen B.H. Heart rate variability, prefrontal neural function and cognitive performance: The neurovisceral integration perspective on self-regulation, adaptation, and health // Ann. Behav. Med. 2009. V. 37. № 2. P. 141.
- 7. Porges S.W., Furman S.A. The early development of the autonomic nervous system provides a neural platform for social behavior: A polyvagal perspective // Infant Child Dev. 2011. V. 20. № 1. P. 106.
- 8. Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology // Circulation. 1996. V. 93. № 5. P. 1043.
- 9. Баевский Р.М., Иванов Г.Г., Чирейкин Л.В. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем (методические рекомендации) // Вестник аритмологии. 2001. № 24. С. 65.
- 10. Лучицкая Е.С., Фунтова И.И., Tank J. и др. Измерение показателей, характеризующих раннее сосудистое старение, с использованием осциллометрического метода в космическом полете // Авиакосм. и экол. мед. 2021. T. 55. № 6. C. 23.
- 11. Toothaker L.E. Multiple comparison procedures. Thousand Oaks: Sage, 1993. 96 p.
- 12. Williams L.J., Abdi H. Fisher’s Least Significant Difference Test // Encyclopedia of Research Design / Ed. N.J. Salkind. Thousand Oaks: Sage, 2010. V. 1. P. 491. https://doi.org/10.4135/9781412961288.n154
- 13. Tukey J.W. Exploratory data analysis. Reading, MA: Addison-Wesley, 1977. V. 2. 688 p.
- 14. Bittner A.C. Analysis-of-variance (ANOVA) assumptions review: Normality, variance equality, and independence // The XXXIV Annual International Occupational Ergonomics and Safety Conference (Virtual Conference). 15–16 Sept. 2022, Washington. 2022. P. 28.
