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.

[DrgLena]

Насколько я понимаю, это метод для множественных сравнений, а не попарных, как Уилкоксон.

Очевидно, не понимаете. Если с помощью критерия Фридмана вы нулевую гипотезу отвергли, то остается неизвестным между какими именно временными точками различия статистически значимы. Дочитайте свою ссылку до конца узнаете про post hoc, в каких программах какие методы реализованы, чтобы не использовать Боферрони. На этом форуме nokh также предлагал другие методы и обсуждались ситуации, когда удобно использовать и Бонферрони.

[sandy]

поясните, пожалуйста вашу позицию по поводу поправки Бонферрони при парных сравнениях после Фридман ANOVA...

Очевидно, не понимаете. Если с помощью критерия Фридмана вы нулевую гипотезу отвергли, то остается неизвестным между какими именно временными точками различия статистически значимы. Дочитайте свою ссылку до конца узнаете про post hoc, в каких программах какие методы реализованы, чтобы не использовать Боферрони. На этом форуме nokh также предлагал другие методы и обсуждались ситуации, когда удобно использовать и Бонферрони.

Извините, но на мой взгляд, не понимаю не я. Метод Фридмана метод множественных сравнений. Вы писали о парных. То, что существуют другие методы - замечательно, но речь в данном случае шла конкретно об этом методе. Если стоит задача проверки гипотезы, то он применим. Поправка для него не нужна. Вэтом был вопрос. И при чем к нашему вопросу post hoc?