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

 

[DrgLena]

Нет формулировки цели исследования. Что значит есть две группы с различными методами лечения? Если цель сравнить эффективность двух методов лечения, то нужно начать с того , как эти группы были сформированы, была ли рандомизация или нужно доказывать их сопоставимость по каким то признакам, связанным с прогнозом. Скорее всего, уровень по шкале APACHE II до лечения в группах различался, потому и придумали странное понятие суммарной динамики на конечный этап наблюдения. Как я поняла задачу, нужно оценить степень снижения риска по шкале APACHE II. Сама по себе эта шкала, (полученная по значениям 17 предикторов), является важнейшим предиктором риска смерти, который также рассчитывается в моделях логистической регрессии, куда могут входить и другие предикторы (скорректированный риск). Возможно, цель состоит в том, чтобы найти дополнительные предикторы для повышения чувствительности и специфичности шкалы APACHE II для определенной патологии.

А теперь о том, как сравнивают различия по шкале APACHE II. Да, приводят средние значения по шкале и SD, да, как правило, средние имеют большой разброс данных, как в группах выживших, так и в группах умерших, и даже очень умные журналы и в самых последних номерах используют такой подход. И это не от незнания статистики, а от желания быть понятым. Прежде всего в сравниваемых группах должна быть оценена доля умерших, а как изменилась оценка по APACHE II можно проанализировать для выживших используя дисперсионный анализ для повторных измерений, будет понятно, каковы различия до лечения, в 1 день и на 5 день.
Степень изменения ? разность между до и на 5 день в двух группах можно сравнить посредством 95% ДИ, посчитав для этого среднеквадратическую ошибку разности (SD разности выдает Statistica, можно посчитать и m).

Можно, конечно использовать и другой статистический подход к анализу различий в группах. Имеется 8 градаций оценки шкалы APACHE II, можно посчитать долю больных с переходом в более низкую градацию в результате лечения в одной и второй группе и сравнить эти доли. Но вряд ли этот подход даст больше информации, чем дисперсионный анализ.
Почему не регрессия, по здравому смыслу. Больные с высокими оценками по этой шкале не выживают, у них на много снизить эти оценки просто не получится, а у кого они были низкие, так сильно и не снизишь. А в срединных категориях могут быть переходы на более низкие оценки, и это можно сравнивать в двух группах.