дисперсионный анализ повторных измерений, исследование качества жизни Опции

[mamalita]

Добрый день! Кратко изложу суть исследования. Исследуем две группы один вид хирургического лечения - основная группа (n=48), другой вид - контрольная группа (n=55). В обеих группах исследуем качество жизни по шкале FACT-L до операции, через 3, 6, 9 и 12 месяцев после операции - 8 показателей на каждый период. Количество больных с течением времени сокращается 3 месяца 47 и 53 человека, 6 месяцев - 46 и 52, 9 - 45 и 50 человек, 12 - 44 и 46 человек. Программа Statistica 6. Распределение показателей качества жизни отличается от нормального. Поэтому анализ проводила непараметрический.С помощью критерия Манна-Уитни до операции все 8 показателей статистически значимо не отличаются, что собственно нам и было нужно. Попарно сравнивала между собой каждый показатель из 8 на каждый промежуток времени, чтобы доказать что качество жизни в основной группе выше на данный промежуток времени, чем в контрольной (или нет, как получалось). Ранговый ДА Фридмана и конкордации Кенделла использовала для каждой группы отдельно для оценки в динамике. р<0,001. А дальше как? сравниваем критерием Вилкоксона попарно до операции-через 3 месяца, через 3 месяца - через 6 месяцев и т.д.? Нужна ли поправка Бонферони? Основной вопрос такой: правильно ли я делала? Можно ли использовать дисперсионный анализ для повторных измерений? (я попробовала его сделать, там где различия для непараметрического метода были значимы, стали в ДА не значимы, с чем это связано?) Еще прочитала что если распределение отличается от нормального, дисперсии не равны можно воспользоваться модулем GLM - так ли это (результаты в нем получились в точности такие же как RM-ANOVA. Помогите как правильно сделать.

[mamalita]

Sandy: группы разные - основная - новый метод операции, контрольная - уже давно применяющийся.
Nokh: самый главный ответ я получила - ДА можно и график меня смущать не должен, потому что действительно на нем перекрываются интервалы между группами.
"Даже если вы нарисуете 2 различные кривые динамики и на каждом кусочке докажете, что группы различались это не докажет, что различался характер динамик." - а как сравнить эти кривые? В целом качество жизни повышалось в обеих группах, но в основной - быстрее и выше. Так было у большинства больных, но есть еще больные у которых после лечения возникли рецидивы (некоторые умерли за период наблюдения) - у них соответственно снижалось. Их я хотела сравнивать вторым этапом - тоже ДА фактор: был или не было рецидива. Но может быть тогда имеет смысл делать все в целом?

[sandy]

Mamalita, если Вы ставите задачу не только проверить гипотезу о различии двух групп, но изучить "динамику" переменных, то, возможно, возникнет ситуация, когда разные факторы в разные периоды времени будут влиять по-разному. Например, исследуется влияние внутричерепной гипертензии после ЧМТ на летальность и тяжесть исходов. Оказывается, что ВЧД (внутричерепное давление) незначительно влияет на исходы в некоторый начальный период просто потому есть более "быстрые" факторы, к тому гипертензия не всегда успевает развиться так быстро из-за компенсаторных механизмов. Но спустя некоторое время ВЧД становится одним из ключевых факторов.
Картину можно понять, если сделать факторный анализ для каждой группы измерений в разные моменты времени - главные факторы будут отличаться по структуре и вкладу в объяснение вариативности.

Другой пример - повторный разрыв церебральной аневризмы. Временное распределение было тримодальным, действовали три разных механизма развития осложнения. Решение было в дискриминации больных по трем классам, чтобы оценить риски повторного разрыва на каждой стадии.

Другими словами, подумайте над постановкой задачи. Что именно Вы хотите - проверить гипотезу, изучить различия в динамике, интерпретировать эти различия, прогнозировать? Это будет 90% успеха. Есои просто хотите сравнить исходы, то просто проверьте гипотезу по данным последнего срока. Можно использовать дихотомию, ввести порог "качества жизни" и сравнить пациентов из двух групп. Спасибо.