группа контроля в эксперименте должна быть отдельной для каждой серии? Опции

[micin]

Всем доброго дня!

При написании главы материалы и методы задумался: у меня было исследование на лабораторных животных, которых (включая группу контроля - леченных традиционными методами) можно разделить на пять групп.

Исследование проводилось довольно долго и получилось так, что группа контроля была единой для всего эксперимента.

Вопрос: могу ли я при описании материалов и методов писать, что было две серии экспериментов, в одной исследовалось действие аппарата А, а во второй действие препарата Б, а группа контроля для обеих серий была общей?

Заранее спасибо!

[micin]

Да.... а очень много проводится работ именно с историческим контролем, по крайней мере в травме и ортопедии.

А что значит учитывать корреляцию групп? В смысле какие методы применить для анализа результатов. Клинически я оценивал следующие параметры: срок полного заживления, число гнойных осложнений.

ууппс...посчитал количество животных в контрольных группах, получилось как раз на две серии по количеству.

[плав]

Да.... а очень много проводится работ именно с историческим контролем, по крайней мере в травме и ортопедии.

А что значит учитывать корреляцию групп? В смысле какие методы применить для анализа результатов. Клинически я оценивал следующие параметры: срок полного заживления, число гнойных осложнений.

ууппс...посчитал количество животных в контрольных группах, получилось как раз на две серии по количеству.

Начну с конца - для срока полного заживления - анализ выживаемости, для числа гнойных осложнений - регрессия по Пуассону.
Теперь немного сложнее. Если у Вас есть серии, т.е. животные 1 и 2 групп больше похожи друг на друга, чем 3 и 4, это означает, что Вам надо использовать т.н. смешанные модели. Здесь на форуме было достаточно детальное обсуждение этих моделей. Если кратко - то это специальные варианты обычного анализа, но добавляется дополнительный фактор - фактор случайных эффектов. Этот фактор соответствует сериям, т.е. данные организованы так:
Y Group Series
10 1 1
11 2 1
13 3 2
Вот переменная Series и используется как случайный фактор, а Group - как фиксированный - основная идея здесь, что влияние фикисированного фактора Вас интересует, а случайного - не очень, но случайный фактор влияет на разброс данных (дисперсию).

Если же Вы по сериями понимаете что-то другое (например время проведения эксперимента и нет опасений, что время значительно влияло на исход), то от смешанной модели можно отказаться и использовать простые модели, как указано выше.