У ході аналізу результатів обстеження по наміченій схемі застосовувалися різні методики математичної статистики: множинної кореляції, кореляційних відносин, хі-квадрат та ін Складність програми і значний обсяг матеріалів зажадали їх обробки на ЕОМ 1.
На першому етапі для проведення множинного кореляційного аналізу 2 на основі припущення про наявність лінійної залежності відібраний 21 ознака, що характеризує здоров'я довгожителів, а також досліджувані соціальні та біологічні параметри: загальний стан здоров'я, самопочуття, рухливість, участь в роботі по дому, інтерес до життя, здатність до самообслуговування, тип поселення в минулому, характер праці в минулому, сімейний стан, належність до суспільного групі, вік припинення трудової діяльності, оцінка харчування, наявність шкідливих звичок (куріння, вживання алкоголю), число дітей, вік при народженні останньої дитини, порядковий номер народження в родині, вік згасання статевої потенції, вік припинення менструацій, вік перших ознак старіння, перенесені захворювання, число збережених зубів.
Всі показники шифрували у балах - від 0 до 7 («від поганого до хорошого»), причому розглядали лише ті ознаки, які за допомогою методу экспериментных оцінок, можуть бути впорядковані за цим принципом. Вибір оцінок, здійснювали таким чином, щоб різниця між суміжними градаціями того чи іншого показника, виражені в балах, була пропорційна силі впливу цього показника на формування відповідних рівнів здоров'я. Для дотримання названого вимоги застосовано також метод експертних оцінок. В якості критерію лінійності моделі використовували ступінь збігу квадратів коефіцієнтів повної кореляції і кореляційних відносин, отриманих на контрольному прикладі.
Програма, написана для вирішення поставлених математичних завдань, дала можливість вводити вихідні масиви даних у командах, що дозволило ущільнити інформацію в 15 разів у порівнянні зі стандартною програмою. Таке ущільнення інформації зажадало введення в блок-схему програми нового блоку, контролюючого шифровку, і приведення до звичайного десятичному поданням вихідних даних.
На наступному етапі по більш вузькому колу виділених ознак проведено додатковий аналіз з застосуванням кореляційних відносин (позначений ŋ)3. Це дозволило краще оцінити ступінь зв'язку між парами показників, які не мали строгої лінійної залежності (чи один з них не мав кількісної міри). В якості явища, зв'язок з яким різних факторів (спадковість, приналежність до громадським групам, місце проживання) вивчалася, розглядалося загальний стан здоров'я.
2. Бейлі Н. Статистичні методи в біології. Під ред. Ст. Ст. Налімова. М., 1962, 193 с..
3. Безсмертний Б. С. Математична статистика клінічної, профілактичної і експериментальної медицини. М., 1967, с. 228.
