Дисперсионный анализ для отслеживания ошибок в результатах PGD Опции

[Алексей Лк]

Всем доброго утра! Я клинический эмбриолог, и в нашей клинике мы так же работаем с генетическим анализом эмбрионов. Сущность этого анализа заключается в том что мы отщепляем часть клеток эмбриона, кладем биоптат в буфер и отправляем на генетический анализ в сотрудничающую с нами генетическую фирму. Большая часть биоптата успешно проходит анализ, но некоторая часть всегда нечитабельна (ошибки при транспортировке). Биоптат который не прошел анализ идем за индексом FA (потеря сигнала).

У меня вопрос - недавно мы сменили курьера, который использует другие условия доставки материала, и у меня ощущение что число эмбрионов с FA резко выросло. Я имею точные данные о числе отправленых эмбрионов по месяцам и точные данные о числе FA. Дата смены курьера у меня так же имеется так что группы можно разделить по времени.

Как вы считаете, уважаемые участники форума, мог бы я использовать дисперсионный анализ (с неравномерной численностью групп) в качестве способа выявить различия между тем, сколько FA было у одной транспортной компании, и сколько у другой?

Условия
1) Нулевая гипотеза - раличия по FA между разными курьерами не существенны
2) анализируется только один фактор - число FA
3) анализ двух групп (старый курьер и новый курьер) за равный интервал времени но с разным числом пациентов (неравномерная численность групп)

Для применения дисперсионного анализа необходимо 4 условия
1) совокупность нормально распределена (скорее всего это так, но надо проверить по среднему, медиане и 25 и 75 процентилям)
2) каждая выборка случайно извлечена из исследуемой совокупности (выполнено)
3) каждая выборка независима от остальных выборок (выполнена)
4) дисперсии всех выборок равны или отличаются не сильно (надо рассчитать) - вопрос насколько допустимы различия между дисперсиями?

Какие подводные камни, можно или нет применять дисперсионный анализ - в общем жду мнений, спасибо!

[p2004r]

Это временной ряд, про стационарность которого мы ничего не знаем. Поэтому весь этот энтузиазм в треде мне не понятен. Надо видеть данные.

[passant]

Это временной ряд, про стационарность которого мы ничего не знаем. Поэтому весь этот энтузиазм в треде мне не понятен. Надо видеть данные.

При всем уважении, а какую трудность в анализе Вы заметили?
Временной ряд? Возможно рассматривать и с этой позиции. Но! Нам точно известна change point. Да, можно проанализировать ряд "до", посмотреть, есть-ли тренд и/или сезонность, потом - если есть - сделать предсказание и сравнить с рядом "после". В общем-то то-же классическая задача. Если же тренда вообще нет - то задача вообще становиться тривиальной.
Впрочем, допускаю, что я что-то сугубо "медицинское" упустил. Буду рад за уточнения.

[p2004r]

При всем уважении, а какую трудность в анализе Вы заметили?
Временной ряд? Возможно рассматривать и с этой позиции. Но! Нам точно известна change point. Да, можно проанализировать ряд "до", посмотреть, есть-ли тренд и/или сезонность, потом - если есть - сделать предсказание и сравнить с рядом "после". В общем-то то-же классическая задача. Если же тренда вообще нет - то задача вообще становиться тривиальной.
Впрочем, допускаю, что я что-то сугубо "медицинское" упустил. Буду рад за уточнения.

При всем уважении, ну как поможет знание "change point" на монотонно возрастающем (или убывающем) тренде?

Ну а остальные метания в правильном направлении.

[passant]

При всем уважении, ну как поможет знание "change point" на монотонно возрастающем (или убывающем) тренде?

Если "change point" неизвестна, даже на монотонном тренде - то вот вам две абслоютно реальные задачи
- найти точку, в которой тренд меняет скорость возрастания/убывания
- найти точку в котором меняется дисперсия и/или другие характеристики ряда (например - автокорреляция).
Обе задачи абсолютно реальны, например, в технической диагностике, в задачах компьютерной безопасности, в экономике. Я уверен, что и в медицине можно кучу ситуаций свести к этим.
Если - как у ТС - "change point" известна, то задаче действительно сильно упрощается. Не надо обнаруживать точку (которая то-ли есть, то-ли ее нет), а надо просто выяснить, остались-ли характеристики ряда на интервале "до" и на интервале "после" неизменными или же изменились. Следующее - и последнее- упрощение: вообще убрать время из рассмотрения, что судя по всему удовлетворяет ТС.


Я вот тут о другом подумал - а не может количество "бракованных" образцов зависеть от других факторов, например - как от индивидуальных особенностей конкретных пациентов, так и от опыта лаборанта, берущего образец и пр. (Сорри, если вопросы с точки зрения медицины ламмерские, но теоретические такие факторы могут иметь место).

Сообщение отредактировал passant - 26.06.2018 - 19:50