сравнение с нормой Опции

[wolfin]

Подскажите, пожалуйста, как сравнить полученное в исследуемой группе значение показателя с нормой? Спасибо!

[плав]

Подскажите, пожалуйста, как сравнить полученное в исследуемой группе значение показателя с нормой? Спасибо!

Вычесть из полученного значения норму и сравнить полученную величину с нулем

[wolfin]

Спасибо, а как быть если норма в виде диапазона, например от 50 до 150 ?

[плав]

Спасибо, а как быть если норма в виде диапазона, например от 50 до 150 ?

Вычитать ближайшую границу нормы - из 170 150, из 20 50 (точнее, из 50 20). Более адекватный вариант - рассчитать среднее и 95% доверительный интервал и убедиться в том, что он не включает в себя значения из диапазона нормы.

[DrgLena]

А если включает?
Можно определить долю больных, в диапазоне нормы, ниже нормы и выше нормы. Сравнить соотношения этих долей, каких больше.

[плав]

А если включает?

Тогда различий с нормой нет. Подход с разделением "выше", "ниже", "равно" даст отличающиеся результаты только в случае U-образия (много выше и ниже), если идет линейный рост, то оба метода должны дать одинаковые результаты, однако расчет ДИ будет мощнее (нет потери информации при перекодировании)

[DrgLena]

Тогда различий с нормой нет.

У кого- то нет, а у кого- то есть. Клиницисту важна вероятность выхода из нормы, а не в каком диапазоне будет 95% больных.
Например, 95% ДИ от 40 до 160. Делается вывод, что различий с нормой нет, а в группе больных у половины больных нормальные значения, а у 25% снижен, и у 25% повышен. Так часто ведут себя иммунологические показатели, имеющие широкие диапазоны нормы, при этом после лечения средние могут не меняться, но снижается разброс.

[плав]

У кого- то нет, а у кого- то есть. Клиницисту важна вероятность выхода из нормы, а не в каком диапазоне будет 95% больных.
Например, 95% ДИ от 40 до 160. Делается вывод, что различий с нормой нет, а в группе больных у половины больных нормальные значения, а у 25% снижен, и у 25% повышен. Так часто ведут себя иммунологические показатели, имеющие широкие диапазоны нормы, при этом после лечения средние могут не меняться, но снижается разброс.

ДИ характеризует среднее, а не диапазон значений. Описанная выше задача - сравнение (статистическое) с нормой подразумевает сравнение "средних". Иными словами задача, отличается ли значение (среднее) в группе от нормы.
Когда речь идет о том, что есть снижение вариабельности - это хорошо, то как тут поможет сравнение с диапазонами нормы? Как из диапазона нормы оценить вариабельность? Разделить на 4? Или на 6?. Вы даже не знаете, какой % здоровых лиц имеет значения в "диапазоне нормы"
Не надо подменять задачи. Сравнение с нормой - это, грубо говоря, тестирование Ho: mu1=с, где с - константа. Никаких предположений о том "в каком диапазоне будет у 95% больных" или "будет ли снижаться разброс" здесь сделать нельзя и не надо. Вы не знаете ни распределение нормы, ни его параметры (среднее, дисперсия). Соответственно, единственный разумный вопрос к данным - есть ли вероятность того, что исследуемая группа пришла из популяции, где среднее находится в пределах нормы. И ответ на этот вопрос дается так, как я описал выше.

[DrgLena]

Да, я не знаю ни распределение нормы, ни его параметры, именно поэтому вызывает сомнение однозначность Вашего подхода. Вы утверждаете, что если 95% ДИ к среднему включает точки диапазона нормы, то тогда различий с нормой нет. Среднее с Ди у больных может полностью находиться в диапазоне нормы, и все равно такой вывод слишком категоричный.
Да, я не знаю, как была создана норма, можно только предположить какой процент здоровых лиц в указанном диапазоне 95 или 90. Но у меня похожие данные и норма сделана из контрольной группы так, как понятно из рис. На рис диапазон нормы и среднее с ДИ больных, из которых 33,3% имеют значения выше нормы. Можно ли сделать вывод, что этот показатель у больных не отличается от нормальных?

Эскизы прикрепленных изображений

 

[плав]

Да, я не знаю ни распределение нормы, ни его параметры, именно поэтому вызывает сомнение однозначность Вашего подхода. Вы утверждаете, что если 95% ДИ к среднему включает точки диапазона нормы, то тогда различий с нормой нет. Среднее с Ди у больных может полностью находиться в диапазоне нормы, и все равно такой вывод слишком категоричный.
Да, я не знаю, как была создана норма, можно только предположить какой процент здоровых лиц в указанном диапазоне 95 или 90. Но у меня похожие данные и норма сделана из контрольной группы так, как понятно из рис. На рис диапазон нормы и среднее с ДИ больных, из которых 33,3% имеют значения выше нормы. Можно ли сделать вывод, что этот показатель у больных не отличается от нормальных?

Итак, давайте вернемся к основам. Распределение данных предполагает, что у нас есть два компонента - истинное значение и случайная ошибка. Разброс данных определяется случайной ошибкой (на этом построено все статистическое тестирование, именно на случайности разбросов). Соответственно, когда Вы говорите, что 33% больных имеют значение выше нормы, Вы, в реальности, утверждаете, что они имеют значения выше нормы по случайным причинам (иначе расчет среднего и т.п. бессмыслен). Отсюда вывод, что этот показатель у больных не отличается от нормальных, является единственно разумным. Истинное значение у ВСЕХ этих больных является средним (и оно находится в диапазоне нормы). Отклонения от среднего НЕ связаны с заболеванием, особенностями пациентов и т.п. Отклонения - случайны. Анализировать процент случайных значений выше некоторой границы - бессмыслица.
Представьте себе, что мы анализируем данные у одного человека, но несколько раз. Теперь представим, что его истинное значение находится на верхней границы нормы. Он - по определению, нормален. Однако, 50% измеренных значений будут лежать ВЫШЕ границы нормы. Так что, он теперь на 50% больной? При таком подходе "нормальными" считаются только те, у кого истинное значение совпадает с серединой интервала нормы. Любые отклонения уже говорят о "гипер" или "гипо" состоянии. Тогда мы не можем считать таких людей нормальными и отбрасываем. Интервал сокращается. Продолжаем отбрасывать. Интервал сокращается до нуля (начало и конец совпадают с серединой). Но теперь, наш пациент на 50% болен и на 50% здоров, более того, можно доказать, что вероятность для него совпадения со средним значением равна нулю. Значит - здоровых людей нет и интервал нормы является ошибочной концепцией. Все люди больны.
Вот к чему приводит попытка превращения случайной ошибки в осмысленную.
Другое дело то, что Вы приводите на рисунке. Вы берете группу здоровых и группу больных и задаете вопрос - а может быть так, что они пришли из одной популяции? Теперь у Вас есть истинное значение в группе здоровых и случайная ошибка в ней и те же показатели в группе больных. Вы, фактические, создаете новые "границы нормы", которые уже тех, что приводятся на рисунке. И обоснованно делаете вывод, что они пришли из разных популяций.
Я понимаю, что Вас смущает. "Границы нормы" делаются на основании популяционных данных - т.е. это не 95% ДИ вокруг среднего, а, например, интервал +/- 2SD. Он значительно шире. Поэтому используя мой подход не будут получены различия там, где они будут получены при сравнении с группой здоровых. Тест будет менее мощным. Это так, но это единственно возможный подход, поскольку нам ничего не известно о том, как определялась норма. Падение мощности - плата за нежелание делать группу здоровых. Это плата за неправильно поставленный вопрос и задачу исследования.
И еще - интерпретация результатов различна. Если сравниваются здоровые и больные, то вопрос - пришли ли они из одной популяции. Если сравниваются больные и граница нормы, то вопрос - выходит ли среднее больных за границы нормы. Это разные вопросы и на них даются разные ответы (это четко видно по Вашему рисунку). Средние больных и здоровых могут различаться, но при этом они будут находиться все в диапазоне нормы.

[DrgLena]

Плав, спасибо, статистически Выши доводы понятны и обоснованы, но клиническая мысль не хочет с этим смириться, остаются сомнения и этот вопрос не кажется мне таким простым.
Мне как раз нравится, что автор поста хочет провести сравнение исследовательской группы с известной нормой, которая находится в широком диапазоне, а не набирает контроль, чтобы показать, что средние различаются, желаемое р<0,05 получено. Получено оно было и на приведенных мной данных, что послужило основание для назначения, например, иммунокорректора, после чего естественно была доказана его ?эффективность?, т.е. показатель достоверно снизился и от контроля уже не различался. И это типичный дизайн наших диссертаций, когда лечат показатель, а не больного. Но после прочтения работы иммунологом выяснилось, что никакого снижения иммунитета не было и нечего было ничего корректировать.
А другая ситуация, когда известно, что значение маркера выше 150 это признак злокачественного процесса, а в вашей группе с рецидивирующей папилломой 33% таких больных, и становится не важно, что среднее в группе находится в диапазоне нормы.

[G-Elena]

Скажите, пожалуйста, я правильно поняла: если у меня нет контрольной группы сравнения и я сравниваю полученные результаты с известной нормой (например, показатели общего анализа крови, биохимические показатели, коагулограмма и т.п.), то мне необходимо:
- рассчитать для своей группы медиану и их 95%доверительный интервал (распределение в группе отличается от нормального, поэтому считала медиану)
- если доверительный интервал не включает в себя норму с ее границами, то можно говорить об отклонении от нормы?
И как тогда правильно описать результаты в тексте? Как правильно описать методику?
Заранее спасибо за консультацию.

[YVR]

Да, я не знаю ни распределение нормы, ни его параметры, именно поэтому вызывает сомнение однозначность Вашего подхода.

У нормы нет распределения вероятностей, т.к. распределение можно вычислить для случайных данных, а нормальное состояние показателей вовсе не случайно, а закономерно.

Скажите, пожалуйста, я правильно поняла: если у меня нет контрольной группы сравнения и я сравниваю полученные результаты с известной нормой (например, показатели общего анализа крови, биохимические показатели, коагулограмма и т.п.), то мне необходимо:
- рассчитать для своей группы медиану и их 95%доверительный интервал (распределение в группе отличается от нормального, поэтому считала медиану)
- если доверительный интервал не включает в себя норму с ее границами, то можно говорить об отклонении от нормы?
И как тогда правильно описать результаты в тексте? Как правильно описать методику?
Заранее спасибо за консультацию.

Нет никакой методики в сравнении больных и нормальных, т.к. например, для таблицы дожития у испытательной группы отношение шансов с контрольной будет равно 0. Ведь у нормальных людей нет заболеваний, а соответственно и частота выздоровления равна 1.0

[p2004r]

Хорошо. Вот сравниваем два ружья. Закрепляем их в станке и идеально направляем в центр мишени. Делаем из каждого по тысяче выстрелов. Оказывается что одно ружье бьет более кучно, а второе дает большее рассеивание попаданий. Получается что норму на кучность боя ружья мы не можем ввести? Мне кажется это не так. Можно взять например коэффициент вариации и посчитать норму для хороших ружей.

[p2004r]

Нет никакой методики в сравнении больных и нормальных, т.к. например, для таблицы дожития у испытательной группы отношение шансов с контрольной будет равно 0. Ведь у нормальных людей нет заболеваний, а соответственно и частота выздоровления равна 1.0

Это у сферических в вакууме людей. У реальных дожитие увы не 100%

Сообщение отредактировал p2004r - 14.06.2012 - 12:17