Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

9 страниц V   1 2 3 > » 

anserovtv
Отправлено: 17.11.2015 - 08:33


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Я и не имел в виду переобучение. А где деление на обучающую и тестирующие выборки\ скользящий контроль и др.
(если уж этот метод применять).
Ты сомневаешься в моей компетентности?
Могу выслать список статей в журналах ВАК, ДАН, AMS, номера грантов РФФИ и др.
Мне (глупому!) уже не раз прислали просьбы помочь "проконсультировавшиеся" у тебя. Вот и дама задает мне вопросы. И других скоро покажу.
Если вы оба уверены, несите этот бред (на мой взгляд) в журнал ВАК (пришлите ссылку, если опубликуют - пусть мне будет стыдно и посмотрю, а нет ли моих идей в окончательном опубликованном варианте), зачем показывать на форуме умное глупым (т. е. мне)?
Странно . что на этом форуме никто ничего не заметил (или не захотел) - сообщение висело неделю.
Дама и опубликовала решение на форуме, потому что сомневается в правильности.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18955 · Ответов: 23 · Просмотров: 7993

anserovtv
Отправлено: 11.11.2015 - 21:22


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Должен ли будет алгоритм RandomForest показать успешную классификацию?
Не знаю, это будет зависеть и от того, какие другие переменные участвуют в модели.
Если качество классификации будет высоким, а переменные не являются значимыми . то связи с ними нет /косвенный результат.
Если качество классификации низкое, никакие выводы делать нельзя.

И какой метод доказательства отсутствия связи будет уместен?
Параметрические или непараметрические методы сравнения двух независимых выборок по каждой переменной - простой подход (при необходимости - с поправками).
Тест Хотеллинга /при выполнении условий/ , перестановочные тесты для двух групп, в том числе и многомерные.
Если переменных много и выявляются факторы, то эти же методы для факторных оценок (чуть сложнее).
Более сложные - дискриминантный анализ, логрегрессия. деревья классификации и др. /перечислялись в этой теме выше.
Если качество модели будет высоким, а переменные не являются значимыми, то связи с ними нет.
В других случаях никакие выводы делать нельзя.
Более универсальный и очень сложный метод - обобщенные уравнения оценки с бинарным откликом /нужно строить модель и проверять условия , есть в SPSS/.
Если разумно выявляются категории, можно использовать таблицы сопряженности и логлинейный анализ таблиц сопряженности (менее мощные методы).
Но я всегда прежде всего руководствуюсь здравым смыслом - связь может быть и ложной.
Я не против применения метода Random Forest в этом исследовании, но для совсем других целей. Удачи!
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18940 · Ответов: 23 · Просмотров: 7993

anserovtv
Отправлено: 11.11.2015 - 19:31


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Алгоритм Random Forest обычно дает близкую к 100% эффективность (поэтому и используется как альтернатива более классическим методам классификации при всех его недостатках).
Низкая эффективность в Вашем случае лишний раз доказывает, что по этим данным нельзя получить нужные Вам выводы.
Конечно, можно выполнять различные манипуляции с числовыми данными, но не все из них имеют практический смысл.
.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18938 · Ответов: 23 · Просмотров: 7993

anserovtv
Отправлено: 10.11.2015 - 08:31


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Решение задачи кажется мне странным.
Random Forest обычно применяют в исследованиях с очень большим числом наблюдений.
Не может быть эффективность бинарной классификации менее 50 % - это может говорить о неверных настройках программ /площадь под ROC-кривой менее 0,5/.
Кроме случайного леса есть и другие методы классификации. Мне кажется , что в данном случае достаточно использовать простые деревья классификации .
Я бы попробовал применить и самоорганизующиеся карты Кохонена (если хватит данных) - в некоторой степени аналог Random Forest (также используется голосование) и др. методы.

При этом нельзя в качестве зависимой переменной использовать категории возраста, а нужно использовать категории осложнений и др. с одной из независимых переменных - возраст или его категории. Иначе получается, что определение возраста по этим данным - одна из задач исследования, но ведь данные собирались для совсем другой / чисто медицинской/ цели./ Данные изначально не являются информативными для определения возраста или его категории./
Полезно построить ROC- кривые / если категорий две / и их сравнить.
Также предварительно следует проверить качество данных на предмет дубликатов и противоречий.
В других методах следует обратить внимание на мощность - полагаю, что у Вас мало данных.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18932 · Ответов: 23 · Просмотров: 7993

anserovtv
Отправлено: 3.11.2015 - 23:45


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Задача мне кажется очень странной, но если анализировать формулировку очень строго с чисто математической точки зрения, речь идет о корреляции временных рядов.
Но в этом случае более важна коинтеграция временных рядов. http://www.algorithmist.ru/2011/08/time-se...y-measures.html

Топикстартер даже в лексике не разобрался!!!
В других подходах теряется ценная информация о динамике взаимосвязи.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18925 · Ответов: 4 · Просмотров: 1765

anserovtv
Отправлено: 2.11.2015 - 08:44


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Нужно составлять таблицы сопряженности для независимых выборок (критерий хи-квадрат) и для зависимых (критерий Мак-Нимара).
В процессе вычислений потребуется отбор наблюдений или составление таблиц сопряженности по слоям.
Нет уверенности в том, что Вы ввели данные верно, не зная методов их анализа: данные нужно вводить с группирующими переменными: независимые выборки - переменная принадлежности к группе, зависимые - переменная , указывающая на этап исследования. Показатели - в одном столбце.
Нужно делать и поправки на множественность сравнений, как я понимаю это исследование.
Возможны и более сложные методы исследования.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18911 · Ответов: 2 · Просмотров: 1226

anserovtv
Отправлено: 19.10.2015 - 20:24


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


E_VA
Я бы пытался создать единую модель для оценки влияния дихотомической переменной (возраст) на другие переменные.
Это - очень сложная задача, но проблема множественности сравнений будет снята.
Примеры таких моделей (но в психологии) хорошо известны. В рамках этой модели можно бороться и с отклонениями от нормальности по каждой переменной.
Модель может содержать и структурную и измерительную составляющие. Можно выполнить предварительную генерацию модели и ее частей.
Более простое: по результатам опросников (и некоторым другим переменным) можно пытаться выполнить факторный анализ и вычислить факторные оценки.
После этого можно сравнивать категории возраста по факторным оценкам: часто картинка становится более отчетливой, т. е. если категории не отличались по переменным, то могут отличаться по факторным оценкам.
Полезно выполнить и анализ качества опросников (альфа Кронбаха), а возрастные категории сравнивать только по информативным вопросам.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18872 · Ответов: 23 · Просмотров: 7993

anserovtv
Отправлено: 14.10.2015 - 11:02


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


http://basegroup.ru/system/files/documenta...alyst_5.2.0.pdf
стр. 126.
В учебной версии данные вводятся в специальном (текстовом) формате Excel.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18854 · Ответов: 2 · Просмотров: 1270

anserovtv
Отправлено: 9.10.2015 - 09:30


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Биномиальный критерий: значимость 0,074.
Мощность критерия - 0,29.
Для достижения мощности 0,8 нужно не менее 30 наблюдений.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18837 · Ответов: 12 · Просмотров: 2691

anserovtv
Отправлено: 29.09.2015 - 22:18


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Anna
Нужны подробности и некоторые предварительные исследования.
Если я правильно понимаю медтерминологию и типы шкал данных, то Вам необходимо использовать однофакторный дисперсионный анализ с апостериорными сравнениями..
Но прежде нужно проверить условия его применения для каждого показателя. Удобно использовать пакет PAST - есть проверка нормальности распределения остатков и др. Можно делать вычисления и в SPSS. Если данные измерены в других шкалах, то существует непараметрический аналог и др. Целесообразно использовать и перестановочные тесты и др.. Существуют и более сложные методы.
Тема обсуждалась.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18818 · Ответов: 10 · Просмотров: 3981

anserovtv
Отправлено: 23.09.2015 - 22:27


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


grergi
Существует обобщение корреляционного и регрессионного анализов . которое в данном случае может (как я понял) быть применимо:
модель путей (анализ путей) с эндогенными и экзогенными переменными и др. Можно оценивать прямые и косвенные эффекты влияния , учитывать медиаторы и модераторы и др. Но существуют жесткие требования к объему и качеству данных.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18804 · Ответов: 10 · Просмотров: 3240

anserovtv
Отправлено: 23.09.2015 - 22:16


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


tvh
Вы неверно понимаете слова Multigroup в GPower - процедура применяется в анализе мощности для гипотезы о равенстве пропорций в двух выборках, в каждой из которых одинаковое число, но более 2 градаций.
Сколько градаций у Вас - не очень понятно , не указано.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18803 · Ответов: 6 · Просмотров: 2263

anserovtv
Отправлено: 15.09.2015 - 21:28


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Считаю, что статистический анализ специфических данных должен выполняться с применением специальных методов (и программ).
Сведение к классическим методам ничего не даст.
Также считаю, что анализ следует выполнять в рамках определенной модели, построенной по выборкам, а не исключительно только по выборочным данным.
Предлагаю обратить внимание на модели SEM, которые могут являться обобщением даже моделей ДА.
Применение таких моделей в биологии хорошо известно. Также считаю разумным применение байесовского оценивания.
Я немного знаком со структурным моделированием на уровне пакета SPSS Amos/ есть руководство пользователя с примерами.
Также в этом пакете есть мощный метод анализа - байесовское оценивание методом МСМС/ -Монте -Карло на основе цепей Маркова. Данный метод применяется в том числе и в генетике http://www.sbras.ru/ws/show_abstract.dhtml?ru+48+3549
В методе МСМС в среде этого пакета вычисляются и статистики с ДИ (в режиме реального времени), есть проверка гипотез о средних, множественные сравнения, бутстреп, перестановочные техники для сравнения моделей и др.
Этой частью я владею плохо, но знаю, как это работает технически.
Прикрепленные файлы
Прикрепленный файл  Метод_МСМС.bmp ( 1,43 мегабайт ) Кол-во скачиваний: 299
 
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18780 · Ответов: 16 · Просмотров: 12462

anserovtv
Отправлено: 1.09.2015 - 12:46


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Вот этот продукт http://basegroup.ru/deductor/description
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18727 · Ответов: 7 · Просмотров: 2614

anserovtv
Отправлено: 29.08.2015 - 12:19


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Для выполнения группировки можно использовать особые методы, которые часто дают более хорошие результаты (по сравнению с традиционным кластерным анализом):
ЕМ- кластеризацию и самоорганизующиеся карты Кохонена с интерактивной визуализацией (!) групп.
Для создания качественной выборки можно использовать сэмплинг и др.
По этим методам имеется отечественный программный продукт высокого качества (есть демоверсия).
Я бы начал с более простого - двухэтапного кластерного анализа для автоматического определения числа кластеров и качества кластеризации,
создания кластерных профилей и др.
.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18723 · Ответов: 7 · Просмотров: 2614

anserovtv
Отправлено: 11.08.2015 - 14:53


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Теперь все работает. Спасибо.
Хотелось бы знать о планах дальнейшего развития программы.
/Анатолий Серов, ТвГУ/
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18682 · Ответов: 16 · Просмотров: 7892

anserovtv
Отправлено: 9.08.2015 - 17:03


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Программа интересна. Проведем занятие семинара с демонстрацией ее возможностей.
При попытке составить таблицы сопряженности выдается сообщение об ошибке.
Жаль, что в программе представлено не очень большое количество методов анализа.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18670 · Ответов: 16 · Просмотров: 7892

anserovtv
Отправлено: 28.06.2015 - 11:20


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Да, такое иногда происходит.
Основная причина - низкая мощность критериев: или мал эффект или недостаточно наблюдений.
Вычислите мощность критериев (тема обсуждалась).
Если мощности критериев менее 0,8, то никаких выводов делать нельзя и научности в данном исследовании нет.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18552 · Ответов: 3 · Просмотров: 1905

anserovtv
Отправлено: 16.06.2015 - 18:16


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Со статистической точки зрения могут быть реализованы различные подходы:
для каждого (левого - правого) глаза отдельно.
среднее для суммы значений по каждому глазу, если есть взаимосвязь / положительная(!) корреляция и др./
Возможно, подойдут некоторые методы работы с панельными данными.
Я бы начал с поиска нормативных документов по проведению таких исследований.
Также весьма полезно сделать обзор статей по таким заболеваниям: а как поступали там?
Странно, что Вы об этом ничего не пишете.
Если ничего обнаружено не будет, я бы использовал все варианта анализа, о которых написано выше.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18520 · Ответов: 3 · Просмотров: 1805

anserovtv
Отправлено: 4.06.2015 - 19:46


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Нет.
Нужно использовать ранговый бисериальный коэффициент корреляции.
http://www.vashpsixolog.ru/lectures-on-the...ki-psi?start=12
И еще с проверкой гипотезы
http://window.edu.ru/resource/562/65562/files/m08-196.pdf
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18492 · Ответов: 2 · Просмотров: 1696

anserovtv
Отправлено: 29.05.2015 - 09:01


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


В статье
http://www.cognitivepsy.ru/Pubs/2010_MetaA...ovKornilova.pdf
для мета-исследований (в медицине!) по вторичным результатам предлагается использовать байесовский подход.
Ближе всего к Вашей задаче. как я понял. статья [39].

Полагаю, что в данном случае можно как-то использовать идеи метода Монте-Карло.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18479 · Ответов: 4 · Просмотров: 2210

anserovtv
Отправлено: 6.05.2015 - 18:59


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Почти так.
В зависимости от качества анкеты (можно проверить) и (или) качества полученных данных возможны различные варианты анализа.
Если данные достаточно высокого качества - выполняется нормальность остатков и однородность дисперсий (и др.) и до и после, то, возможно, применим самый мощный метод анализа - дисперсионный анализ с повторными измерениями с одним внутригрупповым фактором (до- после) и одним межгрупповым фактором (группа или вид лекарства). Анализ будет проведен в рамках одной модели, что очень важно.
Если эти условия не выполняются , то можно пойти тремя путями:
1. попытаться преобразовать (улучшить) данные: разработка тестовых шкал и др.
2. использовать непараметрические методы с апостериорными попарными сравнениями (критерий Краскала-Уоллеса для трех групп и др.)
3. применить рандомизационные тесты - самый простой путь.

В психодиагностике при проведении аналогичных исследований уже давно используют анкетирование на основе разработанных
семантических дифференциалов и более сложных методов.
Этот подход достаточно сложен и в сборе данных и в их обработке (факторный анализ), но зато является очень мощным: сравниваются не исходные данные, а факторные оценки, что во многих случаях позволяет обнаруживать существенные различия.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18452 · Ответов: 1 · Просмотров: 1391

anserovtv
Отправлено: 3.05.2015 - 22:00


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Цитата(grergi @ 30.04.2015 - 22:42) *
Уважаемые коллеги, подскажите, как рассчитать доверительный интервал для разности средних при использовании ANOVA (повторных измерений) или все аналогично критерию Стьюдента? Возможно ДИ разности средних посчитать в Statistica StatSoft или SPSS? Или в программах рассчитываются только среднии и стандартные отклонения, а дальше вручную?

В пакете SPSS в однофакторном ANOVA представлены процедуры вычислений ДИ для разностей средних и стандартными методами и с помощью бутстреп-оценки.
Для ДА повторных измерений вычисляются ДИ для разностей средних только для уровней межгруппового фактора.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18445 · Ответов: 3 · Просмотров: 1791

anserovtv
Отправлено: 26.04.2015 - 12:18


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Всех, кого интересуют родники, приглашаю посетить наш сайт о родниках Тверской земли (без рекламы)
http://www.rodniktver.ru/
По отдельным родникам выполнены химические анализы воды.
Имеются уникальные родники:
в которых лечилась Екатерина II. / Кесовогорский район,
Пил воду А. С. Пушкин
/ Старицкий район . Малинники
Филимоновский фонтан/ Бологовский район,
Водой из родников лечили раненых во время Великой Отечественной войны/ Конаковский район. Карачарово, Бежецкий район,п. Дружный
С Днем Великой Победы!
Анатолий Серов
г. Тверь
  Форум: Разное · Просмотр сообщения: #18418 · Ответов: 42 · Просмотров: 18024

anserovtv
Отправлено: 23.04.2015 - 08:12


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 219
Регистрация: 4.06.2013
Из: Тверь
Пользователь №: 24927


Полагаю, что нужно все-таки использовать идеи анализа выживаемости.
Возможны различные варианты стандартного анализа в зависимости от роли признака Х:
фактор, категориальная ковариата и др.
Если преобразовать (и дополнить) данные, то можно провести анализ выживаемости, в котором событием будет появление признака Х.
Складывается странное впечатление, что это Вас интересует больше всего.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #18412 · Ответов: 2 · Просмотров: 1457

9 страниц V   1 2 3 > » 

Открытая тема (есть новые ответы)  Открытая тема (есть новые ответы)
Открытая тема (нет новых ответов)  Открытая тема (нет новых ответов)
Горячая тема (есть новые ответы)  Горячая тема (есть новые ответы)
Горячая тема (нет новых ответов)  Горячая тема (нет новых ответов)
Опрос (есть новые голоса)  Опрос (есть новые голоса)
Опрос (нет новых голосов)  Опрос (нет новых голосов)
Закрытая тема  Закрытая тема
Тема перемещена  Тема перемещена