различающих классы больных и здоровых испытуемых и различающих пациентов по типу ведущего синдромов, совпадают не во всех случаях. Только 5 «Тем» имеют достаточную значимость для анализа в обоих случаях. Это является достоинством методики: с помощью данных о выраженности одних «Тем», исследователь может вынести заключении о текущем статусе человека (болен ли он или здоров), а по выраженности других «Тем» он судит о том или ином наборе симптомов, сопровождающих расстройство.
Далее были определены «Темы», которые можно с определённостью удалить из процедуры анализа данных, не теряя качества результатов. По показателям лямбды Вилкса и F-статистики из анализа можно исключить 17 «Тем». Условиями исключения «Темы» из анализа были: значение лямбды Вилкса, превышающее уровень 0,985 в двух основных случаях анализа (различение классов больных и здоровых испытуемых / различение классов синдромов у больных). Значимость показателя F-статистики в двух основных случаях анализа не превышает 80% уровень (p>0,2). «Тема» включалась в представленный список только при соответствии обоим условиям. В итоге мы пришли к выводу о том, что основную информацию о качественных и количественных параметрах результата тестирования мы получаем с помощью анализа исходного материала по 31 «Теме». При этом, 17 «Тем», изначально включённых разработчиками в перечень, не дают исследователю диагностической информации. За счёт сокращения списка выделяемых «Тем» и установления диагностической значимости оставшихся, мы установили возможность оптимизации процедуры анализа данных методики МИЗО.
Для выделения списка предложений, которые вносят наименьший вклад в различение групп больных невротическими расстройствами и условно здоровых лиц была применена процедура дискриминантного анализа.
Проанализированы результаты дискриминантного анализа для двух основных случаев – различение больных и здоровых испытуемых и различение больных до и после лечения. Принята классификация случаев-испытуемых по набору «Тем» за основание для определения их значимости. Характеристики канонических функций, полученных для двух случаев классификации, позволяют сделать вывод о статистической значимости результатов. Значение Лямбды Вилкса в обоих случаях находится на уровне менее 2, а статистическая значимость критерия Хи-квадрат преодолевает барьер в 95%. Таким образом, результаты анализа для отдельных «Тем» допустимы для использования при отборе стимульных предложений по их информативности и могут считаться достоверными.
Проведённая проверка качества получаемых моделей также дала позитивный результат. Так, в случае анализа для различения объектов выборок больных и здоровых испытуемых мы получаем только одну ошибку классификации. А в случае для различения классов больных испытуемых 2 ошибки. Полученные результаты говорят о верности исходного предположения о возможности выделения значимых и незначимых для анализа данных методики стимульных предложений с учётом только количественных характеристик.
Для определения значимости предложений для анализа мы также ориентировались на показатели Лямбды Вилкса и F-Статистики. Ключевыми были случаи дискриминации групп больных и здоровых испытуемых, а также больных испытуемых до и после лечения. Таким образом, по результатам дискриминантного анализа можно составить список из 25 «Тем», не дающих значимой информации. Стоит обратить внимание на то, что описанные предложения