Логистическая регрессия? Опции

[mamalita]

Добрый день! Прошу помощи в анализе данных. Мы имеем 100 человека больных с метастазами в печени, лечили их хирургическим путем и наблюдали их в течение 6 лет и диагностировали у них новые метастазы и рецидивы. Суть работы заключается в том, чтобы доказать, что реже всего на 1 и 2 годах наблюдения новые МТС возникают у пациентов с количеством МТС 2-3 (у нас были варианты количества от 2-6), и размер их должен быть 2-3 см. То есть кривая частоты прогресии имеет форму колокола обращенного вершиной вниз - 1 см - часто возникает прогрессия, больше 3 - тоже. Наиболее оптимальным является размер очага для хирургического лечения 2-3 см. Вопрос как представить эти данные и их анализировать: средний и суммарный размер не учитывают разницы: то ли у больного было 3 очага по 2 см то ли 1 и 6 см что совсем не благоприятно. Если брать каждый метастаз как отдельную переменную то у разных людей будет разное количество переменных (от 2 до 6штук), но этот вариант наиболее приемлем в соответствии с поставленной задачей. Теперь вопрос каким методом воспользоваться, чтобы доказать что идеальным для лечения является количество МТС 2-3 при размере 2-3см. Еще момент : размер МТС имеет мини манимальное округление до 0, 5 разброс от 1 до 6 см (т.е. всего 12 значений). Может быть их можно как-то объединить и логически видоизменить? Я уже просто голову сломала. Очень нужен свежий взгляд. Спасибо

[mamalita]

Есть два исходных параметра - число МТС и их величина. По числу, выделите две группы "0" 2-3, и альтернативная вторая группа "1" >3-х МТС, также и по величине "0" 2-3 см и "1" >3см. Т.о. вы имеете уже 4 группы по сочетанию двух созданных вами групп сравнения 00 (лучший исход), 01,10,11(худщая комбинация). А теперь, посмотрите их различия по выживаемости, длительности без рецидивного или без метастатического течения, начните с кривых Каплан- Майера, если конечно для этого есть данные, т.е. есть время операции и время диагностики нового рецидива. Если различия будут, то можно эти две бинарные переменные использовать в дальнейшем моделировании, где будут и другие предикторы, например, гистологический клеточный тип (в виде бинарной переменной - благоприятный или нет) или возраст больного.

В целом Вашу мысль я поняла, но как группировать тех у кого 1 мтс - 1 см, второй - 3 см, третий 5см.

Пример данных прилагаю. Как загрузить R и какое-нибудь руководство к ней.

[p2004r]

Пример данных прилагаю. Как загрузить R и какое-нибудь руководство к ней.

руководство по R на русском языке http://m7876.wiki.zoho.com/Introduction-to-R.html

сам R берем с крана http://cran.r-project.org/

Для виндовс
http://cran.r-project.org/bin/windows/base/