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

[DrgLena]

PPS Переменная "срок" однозначно зависит только от маленьких и больших мтс (на это намекает даже плотность распределения размеров мтс). Зависимость явно количественная (могу соответствующий бублеплот предъявить).

Маленькие мтс это от 0.5 -- 1

Ну нет больных с такими размерами МТС, они у вас существуют только в воображении, вернее в теоретическом распределении, а потому не могут влиять на срок наступления МТС. Есть один больной с макс размером 1,5, что по вашей группировке не является маленьким МТС. У всех остальных МТС 2 и более.

[p2004r]

Ну нет больных с такими размерами МТС, они у вас существуют только в воображении, вернее в теоретическом распределении, а потому не могут влиять на срок наступления МТС. Есть один больной с макс размером 1,5, что по вашей группировке не является маленьким МТС. У всех остальных МТС 2 и более.

что значит "нет размера"?!

в таблице данных есть список показателей мтс1 мтс2 мтс3 мтс4 мтс5 мтс6

Код

> head(data[,4:9])
  мтс1 мтс2 мтс3 мтс4 мтс5 мтс6
1  1.0  1.0    1    1    4    0
2  0.5  0.5    1    1    4    0
3  1.0  1.0    5    0    0    0
4  1.0  5.0    0    0    0    0
5  1.0  5.0    0    0    0    0
6  1.0  1.0    2    5    0    0

Как я понимаю в них лежат размеры отдельных мтс каждого рассматриваемого случая, размеры колеблются от 0.5 до 5. "0" почему то выбран как признак отсутствия.

Я что то не так понял?

Топикстартер жалуется на проблему "как засунуть в регрессию переменное число показателей". По моему мнению мой способ работает.