Расчет ДИ для разности медиан, доверительный интервал для разности медиан Опции

[RKK]

Уважаемые коллеги.
Помогите, пожалуйста, со следующей стат. задачей.
Необходимо сравнить две группы из 19 и 8 человек по влиянию одного фактора на четыре зависимые переменные.
Одна из переменных бинарная (да, нет), другие три - количественные.
Исследуемая гипотеза - изучаемый фактор сокращает длительность трех количественных критериев (а именно срок от вмешательства до ушивания раны после операции, длительность нахождения в стационаре после операции и т.д.) и влияет на частоту бинарного.
Распределение количественных данных не похоже на нормальное (в том числе и по критерию Шапиро-Уилка).

Вопрос 1. Обязательно ли применение многофакторного анализа при таком распределении и наличие бинарной переменной или можно ограничиться точным тестом Фишера и тремя сравнениями с помощью Манна-Уитни U теста, внеся поправку типа Бонферрони?

Вопрос 2. Если использовать критерий Манна-Уитни, какую из значений р брать в расчет для групп 19 и 8 человек (малая выборка?): 1) p-level; 2) p-level adjusted; 3) 2*1sided exact p?

Вопрос 3. Как рассчитать доверительный интервал разности медиан количественных переменных между группами, чтобы продемонстрировать клиническую значимость эффекта, а не только стат. различия?

Пример из работы, по одному из количественных показателей получены следующие данные:
Группа 1:
7
6
4
4
4
4
6
5
4
4
4
4
4
4
6
4
4
4

Группа 2:
7
9
10
7
6
7
5
6

Согласно анализу данных в первой группе медиана (25%-75%)= 4 (4-5) сут, во второй группе 7 (6-8) сут (р=0,0006 в statistica 6.0). Видно, что медианы в группах различаются, но хочется продемостировать различие между ними с учетом его доверительного интервала, имеет ли это клин. значение или нет. В статистике 6.0 возможность расчета ДИ для разности медиан не нашел, попробовал AtteStat, как рекомендовали ранее на этом форуме, но и в этой программе расчета разности нет, только ДИ для медиан.

Надеюсь на любую помощь. Заранее большое спасибо!
С уважением РКК.

[Игорь]

попробовал AtteStat, как рекомендовали ранее на этом форуме, но и в этой программе расчета разности нет, только ДИ для медиан.

Для расчета ДИ разности медиан AtteStat никто не рекомендовал, т.к. данного метода в текущей 9 версии нет. Он будет в 10-й версии, которая пока не поставляется (находится на этапе тестирования).

Сообщение отредактировал Игорь - 11.01.2009 - 06:51

[плав]

Уважаемые коллеги.
Помогите, пожалуйста, со следующей стат. задачей.
Необходимо сравнить две группы из 19 и 8 человек по влиянию одного фактора на четыре зависимые переменные.
Одна из переменных бинарная (да, нет), другие три - количественные.
Исследуемая гипотеза - изучаемый фактор сокращает длительность трех количественных критериев (а именно срок от вмешательства до ушивания раны после операции, длительность нахождения в стационаре после операции и т.д.) и влияет на частоту бинарного.
Распределение количественных данных не похоже на нормальное (в том числе и по критерию Шапиро-Уилка).

Вопрос 1. Обязательно ли применение многофакторного анализа при таком распределении и наличие бинарной переменной или можно ограничиться точным тестом Фишера и тремя сравнениями с помощью Манна-Уитни U теста, внеся поправку типа Бонферрони?

Вопрос 2. Если использовать критерий Манна-Уитни, какую из значений р брать в расчет для групп 19 и 8 человек (малая выборка?): 1) p-level; 2) p-level adjusted; 3) 2*1sided exact p?

Вопрос 3. Как рассчитать доверительный интервал разности медиан количественных переменных между группами, чтобы продемонстрировать клиническую значимость эффекта, а не только стат. различия?

Согласно анализу данных в первой группе медиана (25%-75%)= 4 (4-5) сут, во второй группе 7 (6-8) сут (р=0,0006 в statistica 6.0). Видно, что медианы в группах различаются, но хочется продемостировать различие между ними с учетом его доверительного интервала, имеет ли это клин. значение или нет. В статистике 6.0 возможность расчета ДИ для разности медиан не нашел, попробовал AtteStat, как рекомендовали ранее на этом форуме, но и в этой программе расчета разности нет, только ДИ для медиан.

Надеюсь на любую помощь. Заранее большое спасибо!
С уважением РКК.

Мимо все. Чем плоха Statistica - человек берется анализировать данные даже не представляя, с чем он работает, и может получить какую-то цифру и задавать вопрос, что лучше - 2) p-level adjusted или 3) 2*1sided exact p? как если бы он являлся специалистом, который просто хочет совета в сложном случае.
1) Никакого многомерного анализа на 27 человеках невозможно сделать, тем более при 4 независимых переменных.
2) Никакой "клинической эффективности" продемонстрировать на 27 человеках нельзя, поскольку выборка такого размера в медицине НИКОГДА не будет репрезентативной, соответственно, единственно, что можно продемонстрировать, насколько плохим было исследование (абсолютно бессмысленным или позволяет двигаться в каком-то направлении).
3) Только человек, полностью незнакомый с методами научного исследования будет пытаться проверять нормальность распределения временных параметров, это противоречит логике. они никогда не распределены по нормальному закону (ограничены 0) и только благодаря "гениальным" советам "проверить нормальность распределения перед анализом" (вместо того, чтобы подумать) появляются такие "результаты анализа"
4) Сравнение временных параметров проводится при помощи методов анализа выживаемости, соответственно, надо применять методы этого раздела статистики (Кохрана-Мантеля-Ханзеля, Пето, Вилкоксона). Они позволяют рассчитать доверительные интервалы медианы выживаемости. Для разностей времен выживаемости их не рассчитывают, но можно смоделировать действие фактора - если наблюдений будет больше.

[DoctorStat]

Вопрос 3. Как рассчитать доверительный интервал разности медиан количественных переменных между группами, чтобы продемонстрировать клиническую значимость эффекта, а не только стат. различия?

В этой ветке форума http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=1934&st=0 обсуждался доверительный интервал для разности медиан и давались ссылки на литературу.

[RKK]

Ага, порция критики с утра .
Уважаемый плав.

1) Разве я спросил, какая из р лучше? нет, меня интересовало, какое из предложенных значений р критерия Манна-Уитни правильно использовать для сравнения выборок такого размера (если забыть о характере данных).

2) Хочу обратить Ваше внимание, что независимая переменная одна, зависимых - 4. При таких условиях нужен многофакторный анализ?

3) По поводу нерепрезентативности малых выборок. Согласен, 27 больных немного, если сравнить с обычной патологией. Но ведь есть и редкие заболевания, их тоже иногда приходится изучать. Вышеуказанные 27 больных - это выборка из 43 больных, оперированных за последние 22 года. Сразу хочу сказать, что и у других больных немного, если взять англоязычную литературу за последние 30-40 лет, практически всегда в публикации от 10 до 20 оперированных больных, крайне редко 30. Я знаю только двоих авторов, многолетние наблюдения которых достигают 100 случаев, но это концентрация на уровне государств, плюс больные оперированы минимум 2-3 разными способами.

4) В медицине объективные данные всегда ограничены нулем, трудно предположить число волос на голове или сахар в крови ниже нуля. Значит ли это, что все они распределены отлично от нормального? Да и потом, разве я утверждал, что мои данные распределены нормально? - кажется, нет. Но это не критика Вашего предложения по анализу выживаемости, за это большое спасибо!

[RKK]

Уважаемые коллеги.

как если бы он являлся специалистом, который просто хочет совета в сложном случае

Я понял.
Но я обращался к Вам исходя из названия форума - форум врачей-аспирантов.

[Игорь]

Вот тут как раз программка встретилась бесплатная по поводу. Посмотрите.

http://www.ppsw.rug.nl/~sda/software/CIs%20for%20medians.xls

[плав]

Ага, порция критики с утра .
Уважаемый плав.

1) Разве я спросил, какая из р лучше? нет, меня интересовало, какое из предложенных значений р критерия Манна-Уитни правильно использовать для сравнения выборок такого размера (если забыть о характере данных).

2) Хочу обратить Ваше внимание, что независимая переменная одна, зависимых - 4. При таких условиях нужен многофакторный анализ?

3) По поводу нерепрезентативности малых выборок. Согласен, 27 больных немного, если сравнить с обычной патологией. Но ведь есть и редкие заболевания, их тоже иногда приходится изучать. Вышеуказанные 27 больных - это выборка из 43 больных, оперированных за последние 22 года. Сразу хочу сказать, что и у других больных немного, если взять англоязычную литературу за последние 30-40 лет, практически всегда в публикации от 10 до 20 оперированных больных, крайне редко 30. Я знаю только двоих авторов, многолетние наблюдения которых достигают 100 случаев, но это концентрация на уровне государств, плюс больные оперированы минимум 2-3 разными способами.

4) В медицине объективные данные всегда ограничены нулем, трудно предположить число волос на голове или сахар в крови ниже нуля. Значит ли это, что все они распределены отлично от нормального? Да и потом, разве я утверждал, что мои данные распределены нормально? - кажется, нет. Но это не критика Вашего предложения по анализу выживаемости, за это большое спасибо!

1) То, что Вы спрашиваете аналогично вопросу какая р лучше. Хотите задать вопрос, то какой метод оценки р в рамках критерия Мэнна-Уитни означает что? (для общего развития, выбор р не зависит от размера выборки). А простейший ответ заключается в том, что надо использовать двусторонний критерий, по возможности результат точной оценки р.
2) А как Вы планируете делать многофакторный анализ, который предполагает несколько независимых и одну зависимую переменную? Вы просто изучаете влияние лечения на 4 показателя
3) Репрезентативность не зависит от размера популяции, только от гомогенности популяции. И то, что пациентов мало в принципе не означает, что можно делать выводы на основании малого числа наблюдений. Если исследователь не может выполнить нормальную работу, это не является основанием делать плохую. Это основание ее вообще не делать, т.е. для аспиранта, например, выбрать другую тему.
Более того, Вы фактически утверждаете, что речь идет о заболевании с заболеваемостью около одного случая на 117 миллионов, это крайне редкие заболевания, но что-то мешает мне поверить, что в реальности речь идет о таком заболевании. В зарубежных публикациях 10-20 больных - да, бывает, но 1) обычно это отобранная группа пациентов (гомогенная) 2) не все "зарубежные" публикации автоматом являются доказательными, собственно ДМ начиналась с критики собственных - западных - работ.
То же, что Вы пишете еще больше бросает сомнение на научные достоинства работы - операции проводились на протяжении 22 лет (т.е. при разных экономических режимах, разной доступности антибиотиков, ухода, оборудования и т.д.), люди, которые оперировали были либо разными, либо стали сильно отличаться (за 22-то года). Пациенты также не сравнимы друг с другом. Что будет за вывод о продолжительности госпитализации, если одного пациента лечили в 1986, другого в 1993, а третьего - в 2008? Я понимаю, если бы за людьми, прооперированными в 1986 наблюдали 22 года... а тут... Неужели это не очевидно?
4) Да, сахар тоже не бывает равен нулю, но вероятность получения значения 0,01 ммоль/л крайне мала, также как и 1 ммоль/л (да и, кстати, сахар не вполне распределен по нормальному закону, у него длинные хвосты в положительную сторону, но замечание справедливо, например, для ХС). Что касается распределения времени до события, то для него известно, что оно не распределено нормально (не буду долго объяснять почему, описано во всех более-менее приличных учебниках). Если бы люди начинали с чтения учебников по статистике (хотя бы Гланца), подобных вопросов просто не возникало бы.

[плав]

Я понял.
Но я обращался к Вам исходя из названия форума - форум врачей-аспирантов.

Угу, где найти методику расчета доверительного интервала разности медиан...

[RKK]

Спасибо за Ваши замечания.
Должен ответить, что это не тема диссертации и поэтому советы сменить тему непригодны. То, что Вы предлагаете, проспективное исследование с большим числом больных, все равно должно базироваться на некоей гипотезе, которая и возникает после вот таких поисковых работ.

Итак. Есть 27 больных, оперированные за последние 8 лет совершенно одинаково (и оперативный прием, и доступ, и хирург и т.п.). После 8 больных появилось мнение, что один из факторов (время нахождения тампона в полости гортани) стоит сократить до 3 сут, и все последующие больные были оперированы именно так (ранее было 4-6 сут).

Была выдвинута гипотеза, что такое сокращение не приводит к дополнительному числу раневых осложнений, связанных с ранним удалением тампона, и в то же время уменьшает реактивное воспаление слизистой в ответ на тампонаду, а значит, возможно, сокращение других связанных временных факторов п/о периода (времени деканюляции, ушивания раны, выписки).

Вы можете высказать логичное мнение, что сокращение одного временного фактора на 1 сутки и так ведет к уменьшению связанного с ним другого временного фактора на одни сутки. Но нас устраивает и этот эффект, потому что сокращение ношения трахеоканюли даже на 1 сутки (к примеру, с 6 до 5) есть большой плюс. Но хотелось бы более точной оценки (ДИ разности медиан).

Повторюсь, что это не диссертация и даже не тема целой статьи, а рабочая гипотеза, выдвинутая для решения одной из трех задач по ретроспективному изучению особенностей послеоперационного периода в неочень большой статье.

Насчет Ваших подсчетов 1 : 117 000 000.
Если существует около ста хирургических способов лечения не такого уж редкого, но и не частого заболевания, и до сих пор нет критериев, какой из способов лечения лучше, возникает подобное дробление больных. Ни у кого нет много, и вероятно в ближайшее время не будет.

[RKK]

Вот тут как раз программка встретилась бесплатная по поводу. Посмотрите.

http://www.ppsw.rug.nl/~sda/software/CIs%20for%20medians.xls

Спасибо большое .

[DrgLena]

Вот тут как раз программка встретилась бесплатная по поводу. Посмотрите.

http://www.ppsw.rug.nl/~sda/software/CIs%20for%20medians.xls

А у вас какой 95% ДИ к разности медиан получился по этой программке в приведенном примере?

[RKK]

А у вас какой 95% ДИ к разности медиан получился по этой программке в приведенном примере?

-1,31 to -4,69

У меня возник еще один вопрос по рекомендованному плавом анализу выживаемости.
У меня нет цензурированных данных, и в таких случаях Гланц рекомендует (с.376) использовать обычные критерии. Неужели применение критерия Манна-Уитни настолько неправомочно?

[плав]

Спасибо за Ваши замечания.
Должен ответить, что это не тема диссертации и поэтому советы сменить тему непригодны. То, что Вы предлагаете, проспективное исследование с большим числом больных, все равно должно базироваться на некоей гипотезе, которая и возникает после вот таких поисковых работ.

Итак. Есть 27 больных, оперированные за последние 8 лет совершенно одинаково (и оперативный прием, и доступ, и хирург и т.п.). После 8 больных появилось мнение, что один из факторов (время нахождения тампона в полости гортани) стоит сократить до 3 сут, и все последующие больные были оперированы именно так (ранее было 4-6 сут).

Была выдвинута гипотеза, что такое сокращение не приводит к дополнительному числу раневых осложнений, связанных с ранним удалением тампона, и в то же время уменьшает реактивное воспаление слизистой в ответ на тампонаду, а значит, возможно, сокращение других связанных временных факторов п/о периода (времени деканюляции, ушивания раны, выписки).

Вы можете высказать логичное мнение, что сокращение одного временного фактора на 1 сутки и так ведет к уменьшению связанного с ним другого временного фактора на одни сутки. Но нас устраивает и этот эффект, потому что сокращение ношения трахеоканюли даже на 1 сутки (к примеру, с 6 до 5) есть большой плюс. Но хотелось бы более точной оценки (ДИ разности медиан).

Повторюсь, что это не диссертация и даже не тема целой статьи, а рабочая гипотеза, выдвинутая для решения одной из трех задач по ретроспективному изучению особенностей послеоперационного периода в неочень большой статье.

Насчет Ваших подсчетов 1 : 117 000 000.
Если существует около ста хирургических способов лечения не такого уж редкого, но и не частого заболевания, и до сих пор нет критериев, какой из способов лечения лучше, возникает подобное дробление больных. Ни у кого нет много, и вероятно в ближайшее время не будет.

Все- таки задавая вопросы надо немного точнее выражаться
1) значит, не 22 года, а 8 лет (зачем тогда про 22 года писать?)
2) Если существует 100 способов лечения, то почему люди используют их все, не зная их эффективности? Не убедительно. Скорее, замучивание воды, чтобы не делать адекватных исследований.
3) Для рабочей гипотезы никаких ДИ медианы не надо. Напомню, что ДИ - это интервал, в котором с заданной вероятностью находится истинное популяционное среднее или медиана. На основании 27 человек оценивать каким будет популяционное значение пребывания в стационаре "не такого уж редкого" заболевания нельзя.
Проблема Вашего исследования заключается в том, что там не видно более-менее объективного показателя "вреда" от сокращения времени пребывания тампона. Поясню. Предположим написано, что выписывать надо через 5 суток после удаления тампона. Вы удалили раньше, человека выписали раньше, но он страдал, у него были боли на две недели дольше. У Вас это нигде не учитывается. В качестве показателей исхода Вы выбрали только те показатели, которыми Вы же (экспериментаторы) и можете манипулировать. Соответственно, получить положительный эффект не сложно, особенно учитывая отсутствие ослепления к самому эксперименту.
И далее, а почему Вы сравниваете медианы, а не 25% или 75%?
Еще раз повторюсь, исследование продумано недостаточно, никакого сравнения медиан здесь делать нельзя, максимум нарисовать кривые по Каплану-Мейеру и попробовать их сравнить, но вначале надо учесть не подвластыне экспериментаторам факторы исхода. А так - очередной пример использования статистики для "подтверждения" субъективного мнения, существующее только благодаря вопиющей научной безграмотности.

[RKK]

Все- таки задавая вопросы надо немного точнее выражаться
1) значит, не 22 года, а 8 лет (зачем тогда про 22 года писать?)
2) Если существует 100 способов лечения, то почему люди используют их все, не зная их эффективности? Не убедительно. Скорее, замучивание воды, чтобы не делать адекватных исследований.
3) Для рабочей гипотезы никаких ДИ медианы не надо. Напомню, что ДИ - это интервал, в котором с заданной вероятностью находится истинное популяционное среднее или медиана. На основании 27 человек оценивать каким будет популяционное значение пребывания в стационаре "не такого уж редкого" заболевания нельзя.
Проблема Вашего исследования заключается в том, что там не видно более-менее объективного показателя "вреда" от сокращения времени пребывания тампона. Поясню. Предположим написано, что выписывать надо через 5 суток после удаления тампона. Вы удалили раньше, человека выписали раньше, но он страдал, у него были боли на две недели дольше. У Вас это нигде не учитывается. В качестве показателей исхода Вы выбрали только те показатели, которыми Вы же (экспериментаторы) и можете манипулировать. Соответственно, получить положительный эффект не сложно, особенно учитывая отсутствие ослепления к самому эксперименту.
И далее, а почему Вы сравниваете медианы, а не 25% или 75%?
Еще раз повторюсь, исследование продумано недостаточно, никакого сравнения медиан здесь делать нельзя, максимум нарисовать кривые по Каплану-Мейеру и попробовать их сравнить, но вначале надо учесть не подвластыне экспериментаторам факторы исхода. А так - очередной пример использования статистики для "подтверждения" субъективного мнения, существующее только благодаря вопиющей научной безграмотности.

Извините, уважаемый плав.
Почему в тексте моих сообщений Вы видете только то, что хотите, а не то, что там написано.

43 больных за 22 года, из них последние 27 за 8 лет. Там так и написано.

Меня в моем исследовании не интересует доверительный интервал для времени пребывания в стационаре, только разность медиан между двумя группами. А для более точной оценки я хочу знать ДИ для этой разности.

А насчет боли и вреда это все фантазии. Изучается конкретное влияния на конкретные показатели. Если больного деканюлировать раньше, чем это фактически возможно, а трахеостомическую рану ушить, то больной задохнется и умрет. А страдают больные не без трахеостомы, а как раз наоборот, если еще один лишний день ее имеют. Да и стенозы трахеи возникают тем чаще, чем дольше больной носит канюлю.