Версия для печати темы

Автор: Surgenik 18.03.2018 - 16:24

Доброго времени!
Честно, день провел выясняя вопрос, откуда берется значение Р, указываемое авторами в таблице

Автор: 100$ 18.03.2018 - 17:35

Нужно смотреть, описаны ли соответствующие методы обработки рез-тов.
Н-р, сравнить три столбца возрастов автор мог дисперсионным анализом.
Остальные р-значения, если не слишком придираться, возможно получены при анализе таблиц сопряженности с поправкой Йейтса.

Но лично меня всего более напрягла небрежность оформления рез-тов: вместо n2=38 должно быть 37, вместо n3=33 должно быть 34, 10 чел от 120 даст 8,3% а не 12%.

Автор: ogurtsov 18.03.2018 - 19:17

Если в статье результаты описаны таким вот образом, да еще и проценты не сходятся, то эту статью лучше просто не читать.

Автор: leo_biostat 19.03.2018 - 14:22

Surgenik, .
В статье "http://journal.rniito.org/jour/article/view/773/651" есть раздел "Статистические методы". В нём и читаем, каким методом производилось сравнение данных (групповых). В приложении фрагмент этой статьи с данным разделом.
Отмечаю, что данная статья имеет много недостатков. В связи с чем выводы статьи весьма сомнительны. Например, авторы пишут:

- по CS - 34,1+/-4,3 и 20,2 +/- 3,5 баллов;
- по ASES 54,8+/-4,4 и 77,8+/-5,5 баллов;
- по UCLA 17,7+/-2,2 и 27,2+/-3,3 баллов..

Однако для БАЛЛОВ нельзя использовать такие выражения. Более того, в выражениях типа "средний возраст 57,1+/-10,4" не сообщается, какой параметр приводится после знака +/- . Поэтому невозможно установить каким интервалом возрастов обладали анализируемые пациенты.
Авторы пишут в статье: "Полученные в результате корреляционного анализа данные позволили произвести расчет уравнений регрессии...". Однако при этом не сообщают какого вида уравнения регрессии были получены.
Далее, для решения столь сложной задачи исследования, следует использовать и иные методы анализа. Аспекты таких ситуаций можете прочитать в статье "http://www.biometrica.tomsk.ru/comp_aver.htm". В частности, следовало использовать дискриминантный анализ, метод логистической регрессии, метод канонической корреляции.

Поскольку для переписки приведён электронный адрес аспиранта Марченко И.В., то, видимо, эту статью и написал данный аспирант, который не владеет нужными знаниями для более правильного и более глубокого стат. анализа в данном исследовании.

P.S.
Для уточнения интересующих деталей этой статьи, обращайтесь по электронной почте к данному соавтору статьи...

Автор: Surgenik 19.03.2018 - 20:59

Спасибо за советы! На самом деле, если уж по правде, обычные врачи не знают статистику, да и большинство научных сотрудников то же. Вот и я, обладая очень ограниченным количеством времени из-за большой клинической нагрузки, боюсь что не смогу понять все нюансы стат обработки. Целью приведения таблицы было ничуть не вывести авторов на чистую воду, а как пример для понимания, как рассчитать Р, чтоб тупо сделать по аналогии для своих данных, ведь у меня вводные данные похожие. Вообще, мою статью уже требуют, а я увяз в понимании статистики. Уже склоняюсь к тому чтоб попросить спеца в этом деле помочь, не просто так конечно. И статью грамотно напишем и быстро, и научусь на деле у знающего человека.

Автор: ogurtsov 19.03.2018 - 21:06

Отличный подход! Так держать. Надеюсь, Вас лечить будут ровно так же.

Автор: comisora 19.03.2018 - 21:11

Респект таким парням, даже при опасениях не понять все нюансы стат обработки, они ищут примеры для понимания, у них есть цель в жизни, они не опустили руки, а вы сидите за компьютерами и бессмысленно проводите свою жизнь.