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]

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.

И сколько сравнений вы должны будете сделать?
Именно это мне и непонятно.

nokh предложил параметрический ANOVA, я тоже сторонник такого подхода для различных шкал описывающих качество жизни. В одном комплексе будут проведены и проиллюстрированы графически все интересующие сравнения. И проблема множественных сравнений решается выбором соответствующих тестов.
В непараметрических аналогах ANOVA много чего не хватает, потому туда Бонферрони и просится.

[sandy]

И сколько сравнений вы должны будете сделать?
Именно это мне и непонятно.

Я бы сравнивал только "соседние" выборки по времени - насколько для нас важно отличаются ли состояния пациентов в первый период и последний? Насколько я понял, вопрос состоит в том, чтобы (1) выяснить различаются ли группы по исходам для двух типов лечения; (2) отличается ли динамика лечения в двух группах; (3) интерпретировать различия по 6 переменным. Но это, конечно, вопрос к автору темы . Характер переменных неизвестен. Предполагаю, что часть их порядковые или номинальные.

Если мы создадим общую выборку, то, конечно, она окажется достаточно большой для применения параметрических методов, но ведь тогда мы похороним там информацию о том в какие периоды делались наблюдения. Или я ошибаюсь?

Абсолютно согласен, что Фридман гораздо беднее параметрического ANOVA. Но для выборки из 48 пациентов...

Сообщение отредактировал sandy - 30.03.2011 - 21:18