Сравнение повторных измерений, ДА с повторными измерениями? Опции

[mix3d]

Уважаемые коллеги!
Прежде всего приношу извинения за создание новой темы, так как, не смотря на подробное рассмотрение в уже существующих постах, ответ на свой вопрос не нашел.

Итак, детализирую проблему. Изучается динамика газов крови при 2 видах фармакологического воздействия. Всего измерений два - исходно и повторно.

При работе с однофакторной непараметрикой получил, что в целом, без деления на подгруппы в зависимости от фарм. воздействия имела место значимая динамика. При разделении на подгруппы, в одной из них динамика осталась, в другой отсутствовала, однако имели место некоторые погрешности в рандомизации: в той подгруппе, где динамика отсутствовала исходно значения были выше (лучше, попросту говоря, им и не надо было улучшаться), чем в подгруппе с выявленной динамикой - это раз, а в группе с динамикой параметров имело место увеличение гемоглобина - это два.

Отсюда вопрос - каким образом учесть, изменялись ли изучаемые параметры (в частности концентрация кислорода, кислородная емкость) лишь по причине изменения гемоглобина, либо имел место и эффект от воздействия (которое априори не было направлено на изменение гемоглобина)????

Позволю себе еще один вопрос об интерпретации результатов: при p<0,05 в графе Response (STATISTICA 6.0), но при p>0,05 для фактора (в частности кодирующего тип фарм. воздействия), сие означает, что динамика имела место значимая, но это не объясняется нашим лечением (т.е. динамика, в противовес исп. выше крит. Вилкоксона (для одного варианта лечения p<0,05, для другого p>0,05) в подгруппах не различается)????

И еще, пожалуйста, поясните, как расценивать эффекты взаимодействия, в данном случае Response*тип лечения при p< или > 0,05????

К сожалению, как часто бывает в кандидатских диссерах, кол-во пациентов в подгруппах - в пределах 15 (без деления на подгруппы группа 35 человек) Возможно, количество пациентов также отразилось на уровне значимости. Распределение несколько отличается от нормального. Можно ли пренебречь (p Шапиро-Уилка 0,04, 0,05). Пробовал трансформацию Бокса-Кокса, правильно ли я понимаю, что для повторных измерений надо брать лямбду такую же как и при исходном ( в этом случае ухудшается подгонка)

Спасибо!

[nokh]

Описание ваших результатов воспринимается очень тяжело, может лучше выложите сюда файл с исходными данными и кратким описанием к ним? Нормализацию данных лучше провести, т.к. взаимодействия факторов могут быть артефактом эффекта шкалы и после преобразования исчезнуть. Преобразование Бокса-Кокса делается для всего дисперсионного комплекса одновременно, а не для отдельных его ячеек (в данном случае - повторностей).

Сообщение отредактировал nokh - 29.10.2010 - 20:54