Три группы сравнить оценка качества жизни, Как считать? |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Три группы сравнить оценка качества жизни, Как считать? |
6.05.2015 - 16:13
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1 Регистрация: 6.05.2015 Пользователь №: 27215 |
Добрый день, уважаемые форумчане.
Подскажите, пожалуйста, какой критерий использовать для оценки достоверности различий Есть три группы, получают разные препараты, проводилось анкетирование до и потом будет после использования препаратов данные количественные (ответы в анкетах по баллам) Если распределение данных будет - ненормальное сравнение результатов внутри каждой группы до и после - критерий Вилкоксона для зависимых выборок а какой использовать метод при сравнении результатов между группами после лечения? ANOVA? Если распределение окажется нормальным? тогда внутри групп - критерий Стьюдента, а между группами? Заранее благодарна за ответ, извините если сумбурно |
|
6.05.2015 - 18:59
Сообщение
#2
|
|
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. Сообщение отредактировал anserovtv - 6.05.2015 - 19:01 |
|