Сравнение зависимых выборок разного объема, обследование в 4х точках Опции

[september_e.yu@m...]

Коллеги! Тема уже поднималась ранее, НО!!! все равно необходимо разъяснение

Первая госпитализация 100 человек, жалобы и АД смотрим до (точка А1) и после лечения (точка А2) и холестерин только до лечения (А1)

Вторая госпитализация через 6 месяцев обследуем только 30 человек из 100, жалобы и АД смотрим до (точка А3) и после лечения (точка А4) и холестерин только до лечения (А3)

ВОПРОС :
1) как сравнить жалобы и АД в точке А2 (n=100) и в точке А3 (n=30)

2) как сравнить холестерин в точке А1 (n=100) и А3 (n=30), если исследование холестерина в точке А2 и А4 не проводилось

3) как все это анализировать для нормального и ненормального распределения признака

Использую программу SPSS

моя почта september_e.yu@mail.ru

[100$]

ТС ->

Можно сделать несколько финтов ушами:

1. взять 50 чел из начальной сотни, (которые впоследствии явятся ч/з полгода) и сравнить их с оставшимися 100-50=50 чел (которые впоследствии не пришли) критерием Смирнова. Критерий Смирнова состоятельный - покажет любое отличие в функциях распределения. Если нулевая гипотеза не отвергается - выборки однородны, и их можно (задним числом ) объединить в одну, равную 100 чел.

2. По выборке объемом 50 чел из начальной сотни, (которые впоследствии явятся ч/з полгода), определить среднее и сигму, после чего проверить критерием Колмогорова принадлежность выборки в 100 чел к распределению (н-р, нормальному) с определенными таким образом параметрами. Вроде бы некогда асимпотическую корректность такой процедуры ( при проверке простой гипотезы) обосновал Дж. Дарбин (J. Durbin). Если нулевая гипотеза не отвергается, тоже можем считать выборки однородными и объединять в одну.

3. Проверить однородность выборок (50:50) из первой сотни Манном - Уитни. Н-р, гипотезу сдвига.

Иначе нет ответов на вопрос - а почему это выборка объемом 50 чел из генеральной совокупности в 100 чел должна отличаться от ген.совокупности? Она (выборка) что - нерепрезентативна? Каковы априорные основания считать, что в ней существует подвыборка, отличающаяся, н-р, параметрами сдвига и /или масштаба? Ведь вы не знали заранее, кто явится ч/з полгода, а кто нет? и т.д. Вы обязательно засыпетесь.

[september_e.yu@m...]

ТС ->

Можно сделать несколько финтов ушами:

1. взять 50 чел из начальной сотни, (которые впоследствии явятся ч/з полгода) и сравнить их с оставшимися 100-50=50 чел (которые впоследствии не пришли) критерием Смирнова. Критерий Смирнова состоятельный - покажет любое отличие в функциях распределения. Если нулевая гипотеза не отвергается - выборки однородны, и их можно (задним числом ) объединить в одну, равную 100 чел.

2. По выборке объемом 50 чел из начальной сотни, (которые впоследствии явятся ч/з полгода), определить среднее и сигму, после чего проверить критерием Колмогорова принадлежность выборки в 100 чел к распределению (н-р, нормальному) с определенными таким образом параметрами. Вроде бы некогда асимпотическую корректность такой процедуры ( при проверке простой гипотезы) обосновал Дж. Дарбин (J. Durbin). Если нулевая гипотеза не отвергается, тоже можем считать выборки однородными и объединять в одну.

3. Проверить однородность выборок (50:50) из первой сотни Манном - Уитни. Н-р, гипотезу сдвига.

Иначе нет ответов на вопрос - а почему это выборка объемом 50 чел из генеральной совокупности в 100 чел должна отличаться от ген.совокупности? Она (выборка) что - нерепрезентативна? Каковы априорные основания считать, что в ней существует подвыборка, отличающаяся, н-р, параметрами сдвига и /или масштаба? Ведь вы не знали заранее, кто явится ч/з полгода, а кто нет? и т.д. Вы обязательно засыпетесь.

Думаю, что 1 пункт и 3 мне могут подойти. Ориентируясь на свою программу SPSS есть технические вопросы:

1 пункт " взять 50 человек из начальной сотни", критерий смирнова - это, я так понимаю, одновыборочный критерий колмогорова-смирнова?! Но в программе SPSS я могу задать параметры этого критерия или для 100 или для 50 из 100 и выбрать проверяемое распределение. Как же тогда сравнить 50 из 100 и 100 непосредственно? И это распределение будет только для количественных данных, а как же быть с качественными?

3 пункт -Если я Вас правильно поняла- критерием Манна-уитни я должна сравнить 50 человек из 100, которые затем явятся повторно, с 50 человеками из 100, кот потом не явятся? И выявить таким образом статистически значимые отличия.

Если 3 пункт действительно правильно мною понят, то тогда такой пример:

Например, средняя з/п по кафеде (от лаборантов до зав.каф) 20 т.р.
Нужно узнать, есть ли отличия з/п. лаборантов от средней з/п по кафедре. Если я буду сравнивать 50 лаборантов с 50-ю остальными членами кафедры, то это не будет сравнением со средней з/п (лаборанты автоматически туда просто не входят).
В этом случае, как я понимаю, нужно сравнить з/п. лаборантов (n=50) со средними показателями кафедры (n=100) (куда входят и сами лаборанты).


Мне кажется, мой случай наподобие. Есть те самые лаборанты( в моем случае 50чел, кот повторно приедут) и есть целая кафедра с лаборантами вместе (все 100 исходных человек).

Повторюсь, если я правильно понимаю 3 пункт, то у меня были 2 варианта подсчетов, когда я сравниваю 50 и 50, 50 и 100. И отличия по этим 50 от остальных 50 и от 100 получились практически одинаковыми. Но получаемые показатели м-уитни меня смущают ;) Ведь сравниваем абсолютные значения качественных признаков, а не %. Т.е. по абсолютным значениям все ок, а по этим же % .........возникает вопрос


С прогнозом рецидива Вы правы, действительно мне это нужно.

Сообщение отредактировал september_e.yu@mail.ru - 14.01.2017 - 11:13

[100$]

С прогнозом рецидива Вы правы, действительно мне это нужно.

Посоветовавший это безусловно прав, но это был не я.

1 пункт " взять 50 человек из начальной сотни", критерий смирнова - это, я так понимаю, одновыборочный критерий колмогорова-смирнова?! Но в программе SPSS я могу задать параметры этого критерия или для 100 или для 50 из 100 и выбрать проверяемое распределение. Как же тогда сравнить 50 из 100 и 100 непосредственно? И это распределение будет только для количественных данных, а как же быть с качественными?

Глупые басурмане под словосочетанием "критерий Колмогорова - Смирнова" понимают критерий согласия Колмогорова. Он действительно одновыборочный. Это пункт 2 из моего предыдущего сообщения. Критерий Смирнова в СПСС вроде бы (?) не реализован.

В отношении качественных данных надо проверять гипотезыы о доле с помощью таблиц сопряженности. Вам один только Nokh прочитал такую лекцию, что вопросов уже остаться бы не должно.

3 пункт -Если я Вас правильно поняла- критерием Манна-уитни я должна сравнить 50 человек из 100, которые затем явятся повторно, с 50 человеками из 100, кот потом не явятся? И выявить таким образом статистически значимые отличия.

Точно

Например, средняя з/п по кафеде (от лаборантов до зав.каф) 20 т.р.
Нужно узнать, есть ли отличия з/п. лаборантов от средней з/п по кафедре. Если я буду сравнивать 50 лаборантов с 50-ю остальными членами кафедры, то это не будет сравнением со средней з/п (лаборанты автоматически туда просто не входят).
В этом случае, как я понимаю, нужно сравнить з/п. лаборантов (n=50) со средними показателями кафедры (n=100) (куда входят и сами лаборанты).

То, что вы описали, называется "проверкой гипотезы о средней". В статистике гипотезы формируются до проведения исследования. В описываемом случае проверяется гипотеза о равенстве средней зарплаты лаборантов некоторой величине а (Н0: mu=a). Технически для этого не надо сравнивать две выборки.

А средняя з/плата по кафедре - это то же, что и средняя температура по больнице. В статистике усреднять надо не механически, а с умом. Применительно к случаю с кафедрой ум обязывает понимать, что состав кафедры очень стратифицирован - отдельно профессора (причем одному из них доплачивают за заведование кафедрой), отдельно доценты, отдельно старшие преподы, ассистенты, лаборанты и т.д. Ни одна из этих страт не является выборкой.

Сообщение отредактировал 100$ - 14.01.2017 - 14:14

[september_e.yu@m...]

Посоветовавший это безусловно прав, но это был не я.



Глупые басурмане под словосочетанием "критерий Колмогорова - Смирнова" понимают критерий согласия Колмогорова. Он действительно одновыборочный. Это пункт 2 из моего предыдущего сообщения. Критерий Смирнова в СПСС вроде бы (?) не реализован.

В отношении качественных данных надо проверять гипотезыы о доле с помощью таблиц сопряженности. Вам один только Nokh прочитали такую лекцию, что вопросов уже остаться бы не должно.



Точно



То, что вы описали, называется "проверкой гипотезы о средней". В статистике гипотезы формируются до проведения исследования. В описываемом случае проверяется гипотеза о равенстве средней зарплаты лаборантов некоторой величине а (Н0: mu=a). Для этого достаточно именно выборки лаборантов.

Формулой Н0: mu=a ВЫ меня добили)). Я понимаю, что на сайте все СПЕЦЫ!!! Но давайте попроще, пожалуйста, для гуманитариев, для тех, кто лучше напишет сочинение, чем вычислит логарифм или интеграл !!!!

Резюмирую всю нашу беседу:

1)Качественные признаки до и после лечения (да/нет) нужно сравнивать мак-немаром. УИлкоксон не подойдет?!

2) количественные признаки до и после лечения - Уилкоксон или стьюдент (от распределения)

2) Качественные признаки между 2 независимыми группами - табл. сопряженности с хи-квадратом(+ точный кр. ФИшера, если в некоторых ячейках ожидаемая частота меньше 5)

3) количественные признаки между 2 независимыми группами - берем Манна-Уитни

3) Частично-зависимые выборки не существуют. Либо делать их строго зависимыми (всё по 50) и тогда Уилкоксон или т-стьюд для парных. Либо в случае "частичной зависимости" использовать доверительный интервал или Манна-уитни

4) Для прогноза можно Манна-Уитни, но я так и не поняла 50 и 100 сравнивать или 50 и 50????? Сравнение 50и 50- проблема.

проблема в том, что у меня, кроме 50 (через 6, мес) есть еще 18 человек, которые осматриваются через 1 год. Если я сравню 50 и 50, то туда войдут 18 человек, которые прибудут через 1 год. А мне это не выгодно, т.к. у этих 18 тоже придется искать прогноз, когда они были в составе 100.

Пожалуйста, давайте обсудим все по этим пунктам, очень прошу!!! И все таки как быть с прогнозом, если кроме 50 человек ч/з 6 мес, есть еще 18 через 1 год. И у них нужно найти критерии прогноза ((

P.S. Крит Колмогорова-смирнова есть в SPSS в разделе непараметрические критерии

Сообщение отредактировал september_e.yu@mail.ru - 14.01.2017 - 15:02

[100$]

1)Качественные признаки до и после лечения (да/нет) нужно сравнивать мак-немаром.

Американский статистик Куинн МакНемар заслужил, чтобы его писали с большой буквы. Критерий МакНемара - это та же мамая таблица сопряженности для связанных выборок размера 2х2.

2) количественные признаки до и после лечения - Уилкоксон или стьюдент (от распределения)

Схема "До-после" порождает связанные выборки. Для связанных выборок - парный критерий Стьюдента, критерий знаковых рангов Уилкоксона (Wilcoxon signed-rank (matched-paired) test)

2) Качественные признаки 2 независимых групп - табл. сопряженности.

Да

3) количественные признаки 2 независимых групп - Манна-Уитни

Да

3) Частично-зависимые выборки не существуют.

Это не ко мне, это к DrgLene. Как говаривал Ньютон - "Это не ко мне, это - к де Муавру, он в этом понимает больше меня".

Либо в случае "частичной зависимости" использовать доверительный интервал или Манна-уитни

НЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕТ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

Пожалуйста, скажите, до прогноза я всё правильно поняла с выбором критериев!!! И все таки как быть с прогнозом ((

Для прогноза надо строить модель, а не выбирать критерии.

[september_e.yu@m...]

Американский статистик Куинн МакНемар заслужил, чтобы его писали с большой буквы. Критерий МакНемара - это та же мамая таблица сопряженности для связанных выборок размера 2х2.



Схема "До-после" порождает связанные выборки. Для связанных выборок - парный критерий Стьюдента, критерий знаковых рангов Уилкоксона (Wilcoxon signed-rank (matched-paired) test)



Да


Да



Это не ко мне, это к DrgLene. Как говаривал Ньютон - "Это не ко мне, это - к де Муавру, он в этом понимает больше меня".



НЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕТ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!




Для прогноза надо строить модель, а не выбирать критерии.

Мне уже легче))) Спасибо!!! А теперь, что значит построить модель?

[100$]

Мне уже легче))) Спасибо!!! А теперь, что значит построить модель?

Построить модель - это значить состряпать (читай: родить) математическую конструкцию, которая будет получать в качестве аргумента некоторые исходные данные (н-р, набор инструментальных исследований пациента), а выдавать нечто очень похожее на то, что наблюдали черед полгода, год и т. д.

[september_e.yu@m...]

Построить модель - это значить состряпать (читай: родить) математическую конструкцию, которая будет получать в качестве аргумента некоторые исходные данные (н-р, набор инструментальных исследований пациента), а выдавать нечто очень похожее на то, что наблюдали черед полгода, год и т. д.

О, Боги статистики))) как мне эту конструкцию сделать???
Я вроде и стремлюсь найти некоторые исходные данные, которые и составят критерии прогноза . Давайте вернемся к этому

[100$]

О, Боги статистики))) как мне эту конструкцию сделать???
Я вроде и стремлюсь найти некоторые исходные данные, которые и составят критерии прогноза . Давайте вернемся к этому

"Тетенька, дайте водички напиться, а то так есть хочется, аж переночевать негде!" (с) народ.

Модели бывают разные. Все зависит от того, что вы хотите получить на выходе: то ли вероятность того, что после визита к вам пациент выздоровеет/отдаст Богу душу (нужное подчеркнуть, ненужное - зачеркнуть), то ли спрогнозировать численное значение какого-то клинически значимого фактора, али ишшо чего...

Поскольку вы нам пока еще ничего конкретного не сообщили, дальнейшее обсуждение будет с единичной вероятностью происходить по сценарию:

- Петька, приборы?
- Шестьдесят, Василь Иваныч!
- Что шестьдесят?
- А что приборы???

Сообщение отредактировал 100$ - 14.01.2017 - 17:10

[september_e.yu@m...]

"Тетенька, дайте водички напиться, а то так есть хочется, аж переночевать негде!" (с) народ.

Модели бывают разные. Все зависит от того, что вы хотите получить на выходе: то ли вероятность того, что после визита к вам пациент выздоровеет/отдаст Богу душу (нужное подчеркнуть, ненужное - зачеркнуть), то ли спрогнозировать численное значение какого-то клинически значимого фактора, али ишшо чего...

Поскольку вы нам пока еще ничего конкретного не сообщили, дальнейшее обсуждение будет с единичной вероятностью происходить по сценарию:

- Петька, приборы?
- Шестьдесят, Василь Иваныч!
- Что шестьдесят?
- А что приборы???

практический выход:
выяснить, что уровень, например, ФНО-альфа у лиц, которые были госпитализированы повторного через 6 месяцев (n=50), еще в их первую госпитализацию был выше, чем у всех 100 исходных человек. И определение именно концентрации ФНО-альфа является критерием возможного обострения заболевания через 6 месяцев.

[100$]

практический выход:
выяснить, что уровень, например, ФНО-альфа у лиц, которые были госпитализированы повторного через 6 месяцев (n=50), еще в их первую госпитализацию был выше, чем у всех 100 исходных человек. И определение именно концентрации ФНО-альфа является критерием возможного обострения заболевания через 6 месяцев.

...чем у всех 100 исходных человек

Вы опять за свое? Имейте в виду, сравнить 50 и 100 чел я вам не позволю

И определение именно концентрации ФНО-альфа является критерием возможного обострения заболевания через 6 месяцев

Может быть. Тут уж вам виднее.

Сообщение отредактировал 100$ - 14.01.2017 - 18:12

[september_e.yu@m...]

Вы опять за свое? Имейте в виду, сравнить 50 и 100 чел я вам не позволю



Может быть. Тут уж вам виднее.

100$, возвращаюсь еще раз к Вашим наставлениям.
Я поняла, что сравнивать 50 и 100, 18 и 100 нельзя!!! (получается сравниваем с самим собой, а нам нужно отличие от других).

Напоминаю, всего в катамнезе обследовано 68 человек из 100 исходных (50 через 6 мес, 18 через 1 год). 32 так и остались без повторного обследования

1) можно сравнить 50 с 50 оставшимися, а также 18 с 82 оставшимися, если докажу, что между 50 и 18 человеками еще на этапе первой госпитализации не было никаких стат. различий.

2)А если хоть какие-то стат. различия между ними были, то тогда нужно сравнивать 50 и 32, 18 и 32 вообще повторно не обследованных. Так?

Сообщение отредактировал september_e.yu@mail.ru - 14.01.2017 - 19:24

[100$]

100$, возвращаюсь еще раз к Вашим наставлениям.
Я поняла, что сравнивать 50 и 100, 18 и 100 нельзя!!! (получается сравниваем с самим собой, а нам нужно отличие от других).

Напоминаю, всего в катамнезе обследовано 68 человек из 100 исходных (50 через 6 мес, 18 через 1 год). 32 так и остались без повторного обследования

1) можно сравнить 50 с 50 оставшимися, а также 18 с 82 оставшимися, если докажу, что между 50 и 18 человеками еще на этапе первой госпитализации не было никаких стат. различий.

2)А если хоть какие-то стат. различия между ними были, то тогда нужно сравнивать 50 и 32, 18 и 32 вообще повторно не обследованных. Так?

Я бы вам посоветовал решить для себя принципиальный вопрос: полгода - это достаточный срок для того, чтобы пренебречь коррелированностью наблюдений и считать эти выборки независимыми? Если решите работать с ними как с независимыми - тогда вся эта комбинаторика ни к чему.

...если докажу, что между 50 и 18 человеками еще на этапе первой госпитализации не было никаких стат. различий.

Кстати, о птичках. Статистическим критерием можно опровергнуть нулевую гипотезу, но нельзя доказать. Если в результате теста нулевая гипотеза не отвергается, то ее можно принять, поскольку она априори имеет ненулевую вероятность оказаться истинной. Но в любом случае это будет вашим решением, а не строгим доказательством.

Сообщение отредактировал 100$ - 14.01.2017 - 19:44

[september_e.yu@m...]

[quote name='100$' date='14.01.2017 - 20:36' post='20869']
Я бы вам посоветовал решить для себя принципиальный вопрос: полгода - это достаточный срок для того, чтобы пренебречь коррелированностью наблюдений и считать эти выборки независимыми? Если решите работать с ними как с независимыми - тогда вся эта комбинаторика ни к чему.



ну в случае сравнения 50 и 50, 18 и 82 в любом случае независимые выборки. Просто различия между 50 и 18 буквально 3 штуки, но важные. Получается, что объединить их нельзя. И сравнивать придется 50 и 32, 18 и 32. Принимать это или нет -тоже думала об этом...

[100$]

ну в случае сравнения 50 и 50, 18 и 82 в любом случае независимые выборки. Просто различия между 50 и 18 буквально 3 штуки, но важные. Получается, что объединить их нельзя. И сравнивать придется 50 и 32, 18 и 32. Принимать это или нет -тоже думала об этом...

Слушайте, а почему бы вам не взять квинтэссенцию этого безобразия неконтролируемого эксперимента - те самые 18 стойких оловянных солдатиков, присутствовавших во всех трех контрольных точках (0-0,5-1), да не прогнать по ним старый добрый дисперсионный анализ, благо СПСС по рукой? Может тут и темы для разговора нет? А то мы уже мозоль на языке набили на терабайт наговорили под хохот всего форума.