Зависимость локализации поражения от породы |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Зависимость локализации поражения от породы |
6.05.2018 - 15:26
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 13 Регистрация: 5.05.2018 Пользователь №: 31338 |
Здравствуйте. Я ветеринарный врач, увлечена клиническими исследованиями. Самоучка, так как в российской ветеринарной медицине этого направления пока нет. Поэтому прошу прощения за возможно глупые вопросы. Коллеги попросили помочь с исследованием: оценка породной предрасположенности к определенной локализации и характеру кожных поражений у собак. Есть 8 пород (в исследование включались породы, где было 3 и больше пациентов) - всего 77 собак, и в качестве контрольной группы собаки, которых было представлено только по 1-2 штуки из породы (всего 11). Локализаций поражений 24. Правильно ли я понимаю: 1.Это описательное исследование (зависимость локализации поражения от породы, нет вмешательства, нет исхода) и поэтому контрольная группа не нужна (но так посоветовал профессор из Германии..)? 2.Поскольку это независимые номинальные переменные (есть/нет поражения в этой области тела у этой породы), я должна провести анализ таблиц сопряженности для всех пар признаков? 3.Тот же профессор посоветовал использовать поправку Бонферрони, но я не уверена, что она тут к месту.. Буду благодарна за помощь и советы. |
|
6.05.2018 - 19:10
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Коллеги попросили помочь с исследованием: оценка породной предрасположенности к определенной локализации и характеру кожных поражений у собак. Есть 8 пород (в исследование включались породы, где было 3 и больше пациентов) - всего 77 собак, и в качестве контрольной группы собаки, которых было представлено только по 1-2 штуки из породы (всего 11). Локализаций поражений 24. Правильно ли я понимаю: 1.Это описательное исследование (зависимость локализации поражения от породы, нет вмешательства, нет исхода) и поэтому контрольная группа не нужна (но так посоветовал профессор из Германии..)? 2.Поскольку это независимые номинальные переменные (есть/нет поражения в этой области тела у этой породы), я должна провести анализ таблиц сопряженности для всех пар признаков? 3.Тот же профессор посоветовал использовать поправку Бонферрони, но я не уверена, что она тут к месту.. В целом вы все правильно понимаете. Поэтому в качестве самого первого шага стоит проверить гипотезу о том, что доля пораженных животных от породы к породе не меняется. Таблица сопряженности для 88 животных выглядит так: ______________________Больные___ Здоровые____Строчная сумма (Row sum) Порода 1: Терьеры_________7_________ 7 ____________ 14 Порода 2: Таксы___________3__________2______________5 ... Порода 8:Фр. бульдоги Итого: столбцовые суммы (Column sums)_________________88 При неотвержении H0 дальше вроде как и говорить не о чем. При отвержении H0 нужно понимать, что если "Локализация" и "Характер поражения" - это разные факторы, то таблица сопряженности становится многомерной. При этом если на тушке собаки насчитали аж 24 локализации, да еще пусть характер поражения - дихотомический, то 88 животных надо разбросать по 8*24*2=384 ячейкам многомерной таблицы. Сообщение отредактировал 100$ - 6.05.2018 - 19:16 |
|
7.05.2018 - 15:58
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 13 Регистрация: 5.05.2018 Пользователь №: 31338 |
В целом вы все правильно понимаете. Поэтому в качестве самого первого шага стоит проверить гипотезу о том, что доля пораженных животных от породы к породе не меняется. Таблица сопряженности для 88 животных выглядит так: ______________________Больные___ Здоровые____Строчная сумма (Row sum) Порода 1: Терьеры_________7_________ 7 ____________ 14 Порода 2: Таксы___________3__________2______________5 ... Порода 8:Фр. бульдоги Итого: столбцовые суммы (Column sums)_________________88 При неотвержении H0 дальше вроде как и говорить не о чем. При отвержении H0 нужно понимать, что если "Локализация" и "Характер поражения" - это разные факторы, то таблица сопряженности становится многомерной. При этом если на тушке собаки насчитали аж 24 локализации, да еще пусть характер поражения - дихотомический, то 88 животных надо разбросать по 8*24*2=384 ячейкам многомерной таблицы. Спасибо большое за ответ. Да, коллеги сформировали 24 группы и по локализации, и по характеру, из-за чего по некоторым признакам единичные данные. Их логично можно объединить до 5. Н0 отвергла, отдельно по каждой локализации (уши, лапы, тело и т.д.). Но мне по-прежнему не понятно, почему я должна объединять все локализации в одну таблицу, если они не связаны. Клинически мы наблюдаем, что если на приеме лабрадор, то почти всегда у него поражены уши и лапы, и редко тело. А если это терьер, то чаще всего поражены лапы, живот и шея, и редко уши. У меня нет цели исследовать зависимость ушей от лап, но зависимость ушей (или лап, или живота, или и лап и живота) от породы очень явная. Так получается 5 таблиц 8*2 (8 пород * есть/нет) для каждой локализации. Или нужно использовать другие методы для оценки зависимости? Какие тогда? |
|