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]

Nokh: поправка Бонферрони просится.
Sandy: Кстати, для Краскелла-Уоллиса поправка Бонферонни не нужна.
Sandy: Фридман (ANOVA) и тоже Бонферонни не понадобится

Это Ваши высказывания и я просила их обосновать со ссылками. Если вы проводите параметрический дисперсионных анализ 5 групп и отвергаете нулевую гипотезу по критерию Фишера, вас интересует между какими именно группами имеются различия? Как вы поступаете дальше? Безусловно, поправка Бонферрони нужна для последующих множественных парных сравнений, если нет других тестов.

[sandy]

Nokh: поправка Бонферрони просится.
Sandy: Кстати, для Краскелла-Уоллиса поправка Бонферонни не нужна.
Sandy: Фридман (ANOVA) и тоже Бонферонни не понадобится

Это Ваши высказывания и я просила их обосновать со ссылками. Если вы проводите параметрический дисперсионных анализ 5 групп и отвергаете нулевую гипотезу по критерию Фишера, вас интересует между какими именно группами имеются различия? Как вы поступаете дальше? Безусловно, поправка Бонферрони нужна для последующих множественных парных сравнений, если нет других тестов.

Свои высказывания я обосновал ссылкой и прокомментировал. Посмотрите еще раз мои посты и свои. Метод Фридмана - непараметрический. :-) Зачем делать попарные сравнения в этом случае? Что Вы узнаете и как интерпретируете? Улучшаются или ухудшаются показатели с течением времени в двух группах? Нет, не узнаете. Этот подход здесь не годится.

Две группы, N измерений, какой характер динамики неизвестно (линейная, нелинейная). Существует определенная, "поступательная" логика анализа таких данных. Не стоит начинать с того какой метод применить, а надо поставить задачу. Если задача сравнить две группы по качеству жизни, то сравнить переменные в конце наблюдений. Если понадобится понять на каком сроке проявляются различия, можно поступательно проводить сравнения для двух групп на каждом сроке. Выборки не будут перекрываться, поправки не нужны. Если понадобится интерпретировать причину этих различий, то используйте факторный анализ. Каждая задача решается в ее контексте, метод выбирается под задачу с учетом его специфики и контекста задачи. Спасибо.