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

 

[YVR]

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?

Наиболее адекватную. Адекватность для регрессионных моделей - максимальная близость абсолютного значения коэффициента корреляции к 1