Как оценить различия в силе связи между переменными? Опции

[Alex_Z]

Есть две группы. В каждой применялся различный метод лечения. Оценивалась динамика по шкале APACHE II до лечения, на первые сутки и на пятые сутки. Нужно проанализировать зависимость суммарной динамики (разность баллов этапа "до" и этапа "5 сутки") от исходной тяжести состояния (баллы APACHE II "до")
Гипотезы, которые я хочу проверить (и предполагаемый способ проверки)
1. Суммарная динамика в подгруппах зависит от исходной тяжести состояния.
Оценить силу связи коэффициентом корреляции Спирмена.

2. Суммарная динамика в подгруппах достоверно различается в зависимости от исходной тяжести состояния. - Т.е., возможно, в первой подгруппе достигается более выраженная динамика, но до определенной тяжести состояния (исходного количества баллов). Как хочу проверить: ранжировать динамику (или исходное количество баллов??) и посмотреть различия в суммарной динамике между группами в каждом ранге.

3. Зависимость (сила связи) суммарной динамики от исходной тяжести состояния различается в подгруппах. Как можно оценить?

4. Сила связи суммарной динамики и исходной тяжести меняется с увеличением исходного количества баллов (возможно, в какой-то подгруппе возрастает, в какой-то ? уменьшается, или изменяется одинаково в обеих подгруппах). Сначала оценить графически (как на рисунке). Как выразить это цифрами?

Что посоветуете? Какими методами можно решить данные задачи?

P.S. На рисунке - линия тренда - линия линейной регрессии (1). Если выбрать квадратичную (2) регрессию или кубическую (3), то линия группы сравнения веден себя по-разному. Какую выбрать?

Сообщение отредактировал Alex_Z - 14.03.2012 - 21:13

Эскизы прикрепленных изображений

 

[Alex_Z]

Cпасибо за советы!

В плане влияния на динамику я использую три предиктора: флору, локализацию очага и исходную тяжесть соятояния. Как мне кажется, для постороения более-менее нормальной модели, предикторов маловато. Я рассматривал каждый из них отдельно. Так что набор предикторов в именно этой модели, скорее всего, меняться не будет. Интересует только зависимость динамики от исходной тяжести состояния.

Я предполагал, что смогу работать с баллами APACHE, как с численными, поскольку они имеют достаточно большой диапазон (1-65). Такое часто встречается в медицинских статьях.

Ро Спирмена в 1гр - 0,158; р-0,1.
в 2гр - 0,212; р-0,026

Сообщение отредактировал Alex_Z - 15.03.2012 - 08:37

[Larina Tatjana]

Cпасибо за советы!

В плане влияния на динамику я использую три предиктора: флору, локализацию очага и исходную тяжесть соятояния. Как мне кажется, для постороения более-менее нормальной модели, предикторов маловато. Я рассматривал каждый из них отдельно. Так что набор предикторов в именно этой модели, скорее всего, меняться не будет. Интересует только зависимость динамики от исходной тяжести состояния.

Я предполагал, что смогу работать с баллами APACHE, как с численными, поскольку они имеют достаточно большой диапазон (1-65). Такое часто встречается в медицинских статьях.

Ро Спирмена в 1гр - 0,158; р-0,1.
в 2гр - 0,212; р-0,026

Увы, и этой информации маловато. Например, Вы пишите что используете "три предиктора: флору, локализацию очага и исходную тяжесть состояния ". Однако при этом ничего не говорите о том, какие конкретно градации, и сколько таких градаций, используется в анализе. Нет ни слова и про объём наблюдений. Ну а аргумент, что в медицинских статьях часто используется APACHE как числовая переменная, есть лишь констатация слабости знаний медиков в биостатистике. Что вполне естественно, ведь они не профессионалы в этой отрасли знания. И к слову, тот факт, что APACHE имеет диапазон 1-65 ни о чём не говорит. Основное отличие балльной шкалы от непрерывной, числовой заключается в другом. Кстати, сравните сами: 65 значений у балльной шкалы, и БЕСКОНЕЧНОЕ КОЛИЧЕСТВО значений у числовой оси. Вернусь к предикторам. Неплохой шанс повысить надёжность модели, это провести со всеми тремя предикторами процедуру бинаризации. Т.е. ввести для каждой градации свой признак с двумя градациями: 1- есть, 0 - нет. Это позволит использовать и другие многомерные модели.

Успеха!