Где скачать опросник sf-36? Опции

[far]

Кто знает где скачать опросник SF-36?

Помогите, pls!

[DrgLena]

Повторила этот путь по своим более сложным данным (3 группы и 5 повторностей) , путь nokh, ANOVA для повторных измерений и GLM для повторных измерений дают одинаковый результат. При этом, в два последних пути не нужно вкладывать индивида и данные должны быть организованы иначе, что дает возможность автоматически исключать пропущенные измерения в ряду динамики, обеспечивая одно и то же число наблюдений на всех этапах изучения динамики. СПАСИБО!

[nokh]

Повторила этот путь по своим более сложным данным (3 группы и 5 повторностей) , путь nokh, ANOVA для повторных измерений и GLM для повторных измерений дают одинаковый результат. При этом, в два последних пути не нужно вкладывать индивида и данные должны быть организованы иначе, что дает возможность автоматически исключать пропущенные измерения в ряду динамики, обеспечивая одно и то же число наблюдений на всех этапах изучения динамики. СПАСИБО!

Благодарю за проверку моего первого видеоурока! Рад, что всё совпало. Так и должно было быть, но всё равно... мало ли что... Теперь ясно, что модули GLM и повторных измерений (RM) используют различные формулы, раз есть пусть даже минимальные различия в десятичных знаках. Скорее всего RM использует классический подход, а GLM, как ей и положено, - регрессионный. По поводу того чем пользоваться - дело привычки и задачи. Я не проверял модуль RM на предмет возможности анализа моих сложных дизайнов: если честно, то просто лень, ведь один работающий инструмент у меня уже есть... Но сомневаюсь, что потянет там, где структура вложенностей эффектов сложнее. Т.е. 3 группы вместо 2 и 5 повторностей вместо 4 - не принципиальное усложнение, оно - количественное, а не качественное. Но качественно более сложных комплексов у меня было только штуки 3 за всю практику. Поэтому, возможно, действительно нет смысла усложнять, если рассматриваемую задачу можно решать проще/быстрее + есть преимущество в обработке пропущенных ячеек. В защиту же моего подхода могу привести 3 аргумента:
1) универсальность, т.е. он годится не только для RM, но и для классических split-plot дизайнов + ВСЕ прочие возможные варианты, за исключением того, что пока делают только mixed-effect модели.
2) изящество и прозрачность. Изящество в том, что общая сумма квадратов разбивается на составляющие части, каждая из которых несёт определённую информацию о природе факторов и их взаимодействиях. Т.е. то, что RM выдало просто в качестве ошибки для оценки эффектов первостепенной важности в действительности является каким-то взаимодействием. Если прописывать модель вручную это видно, а если брать то, что выдала программа в RM (таблица в вашем pdf) - нет.
3) легче освоить расчёт компонентов дисперсии, а последнее может иметь выход на практику. Я дважды занимался таким. Один раз себе, один раз со студенткой сидели дня 3. Расписали дизайн, достали Монтгомери и прямо по пунктам алгоритма сидели формулы составляли. Выразили все компоненты общей изменчивости, нашли этапы методики, дающие наибольшую изменчивость и попытались модифицировать методику для увеличения точности. К сожалению, сама работа концептуально слабоватенькая, а так-то есть простор...
К сожалению, в R с заданием таких комплексов пока разобраться не могу. Плав как-то написал строчку кода - типа всё что я объяснял в нескольких постах можно задать так. На меня это произвело впечатление. А сейчас стал разбираться и похоже дело там с этим сложнее чем я думал.

[RomanPetrov]

Благодарю за проверку моего первого видеоурока! Рад, что всё совпало. Так и должно было быть, но всё равно... мало ли что... Теперь ясно, что модули GLM и повторных измерений (RM) используют различные формулы, раз есть пусть даже минимальные различия в десятичных знаках. Скорее всего RM использует классический подход, а GLM, как ей и положено, - регрессионный. По поводу того чем пользоваться - дело привычки и задачи. Я не проверял модуль RM на предмет возможности анализа моих сложных дизайнов: если честно, то просто лень, ведь один работающий инструмент у меня уже есть... Но сомневаюсь, что потянет там, где структура вложенностей эффектов сложнее. Т.е. 3 группы вместо 2 и 5 повторностей вместо 4 - не принципиальное усложнение, оно - количественное, а не качественное. Но качественно более сложных комплексов у меня было только штуки 3 за всю практику. Поэтому, возможно, действительно нет смысла усложнять, если рассматриваемую задачу можно решать проще/быстрее + есть преимущество в обработке пропущенных ячеек. В защиту же моего подхода могу привести 3 аргумента:
1) универсальность, т.е. он годится не только для RM, но и для классических split-plot дизайнов + ВСЕ прочие возможные варианты, за исключением того, что пока делают только mixed-effect модели.
2) изящество и прозрачность. Изящество в том, что общая сумма квадратов разбивается на составляющие части, каждая из которых несёт определённую информацию о природе факторов и их взаимодействиях. Т.е. то, что RM выдало просто в качестве ошибки для оценки эффектов первостепенной важности в действительности является каким-то взаимодействием. Если прописывать модель вручную это видно, а если брать то, что выдала программа в RM (таблица в вашем pdf) - нет.
3) легче освоить расчёт компонентов дисперсии, а последнее может иметь выход на практику. Я дважды занимался таким. Один раз себе, один раз со студенткой сидели дня 3. Расписали дизайн, достали Монтгомери и прямо по пунктам алгоритма сидели формулы составляли. Выразили все компоненты общей изменчивости, нашли этапы методики, дающие наибольшую изменчивость и попытались модифицировать методику для увеличения точности. К сожалению, сама работа концептуально слабоватенькая, а так-то есть простор...
К сожалению, в R с заданием таких комплексов пока разобраться не могу. Плав как-то написал строчку кода - типа всё что я объяснял в нескольких постах можно задать так. На меня это произвело впечатление. А сейчас стал разбираться и похоже дело там с этим сложнее чем я думал.

nokh,добрый день. смотрю на 45 минуте. постоянно вынужден отвлекаться, но хочу сказать что так подробно и доступно еще никто не объяснял.
на 16 минуте при просмотре организации базы данных возник вопрос, который вероятно при Вашей исходной численности не возникал.
Нормальность распределения.

У меня 3 группы:

1. операция А , А0 = 28
2. операция В, В0 = 24
3. группа контроля здоровых респондентов, 28
распределение не нормальное.

То(нулевая точка)- баллы СФ36 до начала лечения я посчитал так:
- Крускал-Уоллис все 3 группы. выдал значимые различия но не сказал где.
- попарно Манн-Уитни : К-А0, К-В0, А0-В0 с поправкой Бонферрони для р для множественных сравнений. р.05 перешел в .017
Результаты естественно: А0=В0, Контроль> А0 и Контроль > В0


Затем оценка Т1 через 12 мес,

мы потеряли
-1 пациента из А группы А1= 23;
-из В потеряли 3их В1= 25 ;
- контроль - данные прежние

задачи сравнить:.
0. А1,В1 с Контроль - крускалл - уоллис.все группы,если нет различий то с контролем не буду больше сравнивать, только М-У между собой А и В
1.А0 и А1 - вилкоксон
2. В0 и В1 - вилкоксон
3.А1 и В1 - манн-уитни


если бы было нормальное распределение то можно и нужно было бы дисперсионный анализ

Вопросы:
1. как я написал - можно?
2. если нет, то что? была идея логарифмировать данные подогнать под нормальность, посчитать параметрикой

есть еще такая статья отечественнаы (см скрепку) там производится расчет стандартизированных показателей. не пойму как. для меня это сложно. нужно много читать и заниматься.

ясно что они подделывают под американцев, под так называемый норм-бейзд скоринг, но самое главное что в SF36v2тм и RAND-SF36 и сами опросники и скоринг мануалы совсем различные. хотя отличие их состоит в ликвидации фло и сейлинг эффектов за счет снижения числа радикальных ответов в 3 и еще каком то вопросах. это существнно, потому что у меня по ФФ график провалился до 0 а у здоровых наоборот 100.
юридически мы не можем использовать самостоятельно переведенную версию. это неправильно. хотя так делали и делают многие.соответственно у нас 2 выхода:
1. использовать RAND-SF36, которая ВАЛИДИРОВАНА В СПБ ИМЕННО ОНА В 1999 на популяции северной столицы, тогда подсчет только 8 шкал, так как в мануале там нет результирующих (см сайт RAND)
2.взять опросник напрямую у Кэтлин Джонсон из Кволити метрик. у этой конторы права на опросник. Они предоставляют для клинических исследований бесплатно русскую версию. НО ТУТ ТО И ВОЗНИКАЕТ ЗАГВОЗДКА - ВЕРСИЯ НЕ ВАЛИДИРОВАНА МЦИКЖ и русским представительство ISQLA

замкнутый круг и крик души. у меня весь дисер на этом. (((
так что используйте ЕОРТС они помогают и с расчетами и с версиями русскими.

и еще из личного: сегодня руководитель с сожалением вернул 2 и 3 главы дис. сказал что мало чего понимает так как ооооочень много статистических показателей и расчетов подробно написано.никакой клиники и рецензентам понятно не будет.
мне очень горько, что я столько разбирался(((( а все оказалось зря.

очень жду ответа

Сообщение отредактировал RomanPetrov - 25.05.2012 - 00:47

Прикрепленные файлы

 КЖ_ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ_МАТЕРИАЛОВ_38_42.rar ( 2,24 мегабайт ) Кол-во скачиваний: 774