Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

3 страниц V   1 2 3 >  
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему
> Выбор метода сравнения групп
statistonline
сообщение 3.03.2016 - 07:59
Сообщение #1


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 15
Регистрация: 20.07.2014
Пользователь №: 26530



Доброго времени суток!

У меня такой вопрос. Есть 3 группы больных, сгруппированные по возрасту. Оценивается общее состояние больного по 12-ти признакам. Указывается, сколько человек в той или иной группе имеют данный признак. Какими критериями можно сравнить группы по частотам, если каждый больной может иметь более одного признака (они частично пересекаются)? Например, больной может иметь 1-й, 7-й и 10-й признаки. Я так понимаю, что таблицы сопряженности здесь не проходят.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
ogurtsov
сообщение 3.03.2016 - 19:09
Сообщение #2


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 116
Регистрация: 15.12.2015
Пользователь №: 27760



Простейший вариант: анализируйте 12 дихотомических переменных "есть признак/нет признака", по каждой делайте независимые выводы.
Какой-то мощной науки из этого не получится (как и из любого исследования, которое проводилось без цели и четкого плана действий), но формально анализ будет выполнен.

Сообщение отредактировал ogurtsov - 3.03.2016 - 19:11


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
ogurtsov
сообщение 3.03.2016 - 19:10
Сообщение #3


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 116
Регистрация: 15.12.2015
Пользователь №: 27760



Или же сконструируйте другие переменные на основе комбинаций признаков, таким образом можно привнести некоторую клиническую значимость.

Сообщение отредактировал ogurtsov - 3.03.2016 - 19:12


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 3.03.2016 - 20:15
Сообщение #4


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1324
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Подобная задача рассматривалась на этом форуме, необходимо было сравнить две группы по числу послеоперационных осложнений, на сколько я помню. Например, какие то осложнения очень редко отмечаются в какой то группе, но их много разных, а в какой то чаще несколько видов, но других вообще нет. Число и разнообразие анализируется с использованием индексов диверсификации. Задача сводится к расчету этих индексов, в данном случае для трех групп, и сравнение их посредством ДИ. В расчете SD были сложности, но на форуме мне помогли, есть решение, сейчас прошло уже много лет, уже есть пограммы, которые сравнивают эти индексы.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 3.03.2016 - 20:21
Сообщение #5


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1324
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



http://forum.disser.ru/index.php?showtopic...%EA%E0%F6%E8%E8
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DoctorStat
сообщение 3.03.2016 - 21:53
Сообщение #6


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 364
Регистрация: 18.08.2008
Из: Москва Златоглавая
Пользователь №: 5224



Цитата(statistonline @ 3.03.2016 - 07:59) *
Какими критериями можно сравнить группы по частотам, если каждый больной может иметь более одного признака (они частично пересекаются)? Например, больной может иметь 1-й, 7-й и 10-й признаки.
Я, конечно, не большой знаток многомерного анализа. С одной стороны, это плохо, так как я не в курсе общепринятых подходов, которых медики в силу своей консервативности (чуть не сказал косности) должны придерживаться. С другой стороны - хорошо, т.к. не мешает генерации новых идей. Вот одна из них: скомбинировать все признаки (12 штук) в виде линейной функции, например: f(a1,..,an) = a1*p1+...+an*pn, где a1,...,an - неизвестные коэффициенты, p1,...,pn - наличие(=1)/отсутствие(=0) признака. Тогда можно проварьировать функцию f() по коэффициентам ai, так , чтобы хи-квадрат (или какая-либо другая дифференцирующая статистика ) дала максимальное отличие между группами. Тем самым мы найдем всего один (вместо 12) комбинированный признак. Величина коэффициентов ai покажет важность отдельных признаков. Если для каких-то i-ых признаков коэффициенты ai окажутся малы по сравнению с другими, то эти признаки не влияют на результат и, поэтому , их можно исключить.

Сообщение отредактировал DoctorStat - 3.03.2016 - 21:53


Signature
Просто включи мозг => http://doctorstat.narod.ru
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
ogurtsov
сообщение 3.03.2016 - 21:57
Сообщение #7


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 116
Регистрация: 15.12.2015
Пользователь №: 27760



Цитата(DoctorStat @ 3.03.2016 - 22:53) *
Тогда можно проварьировать функцию f() по коэффициентам ai, так , чтобы хи-квадрат (или какая-либо другая дифференцирующая статистика ) дала максимальное отличие между группами.

Это чистый, рафинированный образец фальсификации научного исследования получается.


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
statistonline
сообщение 4.03.2016 - 05:01
Сообщение #8


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 15
Регистрация: 20.07.2014
Пользователь №: 26530



Цитата(DoctorStat @ 3.03.2016 - 22:53) *
Я, конечно, не большой знаток многомерного анализа. С одной стороны, это плохо, так как я не в курсе общепринятых подходов, которых медики в силу своей консервативности (чуть не сказал косности) должны придерживаться. С другой стороны - хорошо, т.к. не мешает генерации новых идей. Вот одна из них: скомбинировать все признаки (12 штук) в виде линейной функции, например: f(a1,..,an) = a1*p1+...+an*pn, где a1,...,an - неизвестные коэффициенты, p1,...,pn - наличие(=1)/отсутствие(=0) признака. Тогда можно проварьировать функцию f() по коэффициентам ai, так , чтобы хи-квадрат (или какая-либо другая дифференцирующая статистика ) дала максимальное отличие между группами. Тем самым мы найдем всего один (вместо 12) комбинированный признак. Величина коэффициентов ai покажет важность отдельных признаков. Если для каких-то i-ых признаков коэффициенты ai окажутся малы по сравнению с другими, то эти признаки не влияют на результат и, поэтому , их можно исключить.

А что значит проварьировать функцию по коэффициентам? В математике понятие вариации функции строго определено, и вряд ли имеет отношение к статистике.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
statistonline
сообщение 4.03.2016 - 05:04
Сообщение #9


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 15
Регистрация: 20.07.2014
Пользователь №: 26530



Цитата(ogurtsov @ 3.03.2016 - 20:09) *
Простейший вариант: анализируйте 12 дихотомических переменных "есть признак/нет признака", по каждой делайте независимые выводы.

К сожалению, у меня нет данных отдельно по больным, а есть уже общее число больных, указывающих на признак. Т.е. это не дихотомические переменные.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 4.03.2016 - 09:45
Сообщение #10


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1324
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Именно в таком виде и нужны данные, приведите их. Общее число больных в каждой группе и число больных, имеющих признак в каждой из групп, т.е. табличку 12х3. Будет сравнение суммарной оценки частот в 3-х группах.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DoctorStat
сообщение 4.03.2016 - 10:32
Сообщение #11


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 364
Регистрация: 18.08.2008
Из: Москва Златоглавая
Пользователь №: 5224



Цитата(statistonline @ 4.03.2016 - 05:01) *
А что значит проварьировать функцию по коэффициентам? В математике понятие вариации функции строго определено, и вряд ли имеет отношение к статистике.
Это значит выписать статистику, по которой проводится анализ, в виде функции от неизвестных коэффициентов: f(a1,...,an) . Проварьировать функцию - это значит найти ее экстремум с помощью частных производных по коэффициентам ai: df/d_ai=0.

Сообщение отредактировал DoctorStat - 4.03.2016 - 10:34


Signature
Просто включи мозг => http://doctorstat.narod.ru
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
statistonline
сообщение 4.03.2016 - 10:53
Сообщение #12


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 15
Регистрация: 20.07.2014
Пользователь №: 26530



Цитата(DoctorStat @ 4.03.2016 - 11:32) *
Это значит выписать статистику, по которой проводится анализ, в виде функции от неизвестных коэффициентов: f(a1,...,an) . Проварьировать функцию - это значит найти ее экстремум с помощью частных производных по коэффициентам ai: df/d_ai=0.

Вы имеете в виду продифференциировать линейную функцию по переменным?!
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DoctorStat
сообщение 4.03.2016 - 11:44
Сообщение #13


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 364
Регистрация: 18.08.2008
Из: Москва Златоглавая
Пользователь №: 5224



Цитата(statistonline @ 4.03.2016 - 10:53) *
Вы имеете в виду продифференциировать линейную функцию по переменным?!
Да, нужно продифференцировать функцию по каждой переменной ai и приравнять все частные производные нулю. После решения полученной системы уравнений (12 штук), найдем все коэффициенты ai.

Сообщение отредактировал DoctorStat - 4.03.2016 - 11:45


Signature
Просто включи мозг => http://doctorstat.narod.ru
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
100$
сообщение 5.03.2016 - 13:47
Сообщение #14


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 717
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694



Цитата(DoctorStat @ 4.03.2016 - 11:44) *
Да, нужно продифференцировать функцию по каждой переменной ai и приравнять все частные производные нулю. После решения полученной системы уравнений (12 штук), найдем все коэффициенты ai.


Пальмовая ветвь в номинации "Лучшая шутка 2016 года"
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
statistonline
сообщение 5.03.2016 - 20:31
Сообщение #15


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 15
Регистрация: 20.07.2014
Пользователь №: 26530



Цитата(100$ @ 5.03.2016 - 14:47) *
Пальмовая ветвь в номинации "Лучшая шутка 2016 года"

Я бы даже Оскара за такой вариант решения проблемы дал! laugh.gif
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

3 страниц V   1 2 3 >
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему