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

 

[ИкРИНКА]

Помогите!Шарики за ролики уже зашли с этим диссером. Есть 2 группы больных циррозом печени и портальной гипертензией,одна группа без функционирующей пупочной вены,вторая С, т.е. практически одинаковые больные. Но при расчете корреляции УЗ показателей,получается что некоторые из этих показателей в одной группе имеют отрицательную корреляцию например - 0,5 а вдругой группе эти же показатели уже положительную, ну к примеру 0,6. Как такое может быть и что это может значить?

Сообщение отредактировал ИкРИНКА - 30.04.2012 - 15:30

[nokh]

Помогите!Шарики за ролики уже зашли с этим диссером. Есть 2 группы больных циррозом печени и портальной гипертензией,одна группа без функционирующей пупочной вены,вторая С, т.е. практически одинаковые больные. Но при расчете корреляции УЗ показателей,получается что некоторые из этих показателей в одной группе имеют отрицательную корреляцию например - 0,5 а вдругой группе эти же показатели уже положительную, ну к примеру 0,6. Как такое может быть и что это может значить?

Помимо направления связи и её силы существует ещё статистическая значимость, про которую вы ничего не сказали. Поэтому если в одной группе коэффициент корреляции -0,5, а в другой +0,6, но они не значимы статистически - это ничего не значит, это - одно и то же. Если же они были значимыми, то возможны варианты.
1). Признак, по которому различаются группы прямо или опосредованно влияет на связь показателей, изменяя её знак на противоположный. Интерпретировать это должны вы с коллегами, т.к. если это входит в тему вашей диссертации, то вы разбираетесь в этом заведомо лучше, чем участники ветки по анализу данных.
2). Связь может быть ложной, т.е. "натянутой" внутренней неоднородностью групп. Здесь также возможны варианты, но принцип следующий. Например, группа пациентов у которых всё функционирует - однородна и связь между 2 показателями положительная. А группа более тяжёлых пациентов неоднородна и состоит из двух подгрупп, в одной из которых которых значения одного или сразу 2х исследуемых признаков сильно отличаются от первой. В каждой из этих подгрупп связь между показателями может быть положительной, но при их совместном анализе ?превращаться? в отрицательную из-за различий в средних. Посмотреть как подобная ситуация выглядит можно на рис. из сообщения #1 этой темы: http://forum.disser.ru/index.php?showtopic...&#entry7082
Чтобы понять, с чем вы имеете дело нужен графический анализ.

[ИкРИНКА]

[quote name='nokh' date='30.04.2012 - 21:20' post='13479']
ох,спасибо.
У меня просто бешенный массив данных и надеялась по корреляции отсеять лишние,которые не отсеялись после достоверности( Соответсвенно сократить объем обсчета. Но видимо не удастся(

[nokh]

[У меня просто бешенный массив данных и надеялась по корреляции отсеять лишние,которые не отсеялись после достоверности( Соответсвенно сократить объем обсчета. Но видимо не удастся(

А что объём? Весь объём уже оцифрован, а считает компьютер. Но если не хотите брать в работу всё - можно прибегнуть к методам редукции данных с обобщением, типа компонентного и факторного анализа. В принципе, можно разобраться с факторной структурой связей показателей в каждой из групп, а затем сравнить эти структуры. Можно целенаправленно искать именно те паттерны связей показателей, которые обусловлены межгрупповыми различиями (анализ избыточности), или паттерны тех особенностей групп, которые позволят их максимально разделить (дискриминантный анализ) и др. Основываясь на результатах такого анализа можно выделить ключевые показали, характеризующие разные стороны рассматриваемого явления, и классической одномерной статистикой сработать только по ним, подтвердив выводы многомерного анализа.
Но если идти этим путём, важно чтобы вам на первых порах кто-то из окружения показал и объяснил кухню многомерного анализа данных.