сравнение с нормой Опции

[wolfin]

Подскажите, пожалуйста, как сравнить полученное в исследуемой группе значение показателя с нормой? Спасибо!

[DrgLena]

Да, я не знаю ни распределение нормы, ни его параметры, именно поэтому вызывает сомнение однозначность Вашего подхода. Вы утверждаете, что если 95% ДИ к среднему включает точки диапазона нормы, то тогда различий с нормой нет. Среднее с Ди у больных может полностью находиться в диапазоне нормы, и все равно такой вывод слишком категоричный.
Да, я не знаю, как была создана норма, можно только предположить какой процент здоровых лиц в указанном диапазоне 95 или 90. Но у меня похожие данные и норма сделана из контрольной группы так, как понятно из рис. На рис диапазон нормы и среднее с ДИ больных, из которых 33,3% имеют значения выше нормы. Можно ли сделать вывод, что этот показатель у больных не отличается от нормальных?

Эскизы прикрепленных изображений

 

[плав]

Да, я не знаю ни распределение нормы, ни его параметры, именно поэтому вызывает сомнение однозначность Вашего подхода. Вы утверждаете, что если 95% ДИ к среднему включает точки диапазона нормы, то тогда различий с нормой нет. Среднее с Ди у больных может полностью находиться в диапазоне нормы, и все равно такой вывод слишком категоричный.
Да, я не знаю, как была создана норма, можно только предположить какой процент здоровых лиц в указанном диапазоне 95 или 90. Но у меня похожие данные и норма сделана из контрольной группы так, как понятно из рис. На рис диапазон нормы и среднее с ДИ больных, из которых 33,3% имеют значения выше нормы. Можно ли сделать вывод, что этот показатель у больных не отличается от нормальных?

Итак, давайте вернемся к основам. Распределение данных предполагает, что у нас есть два компонента - истинное значение и случайная ошибка. Разброс данных определяется случайной ошибкой (на этом построено все статистическое тестирование, именно на случайности разбросов). Соответственно, когда Вы говорите, что 33% больных имеют значение выше нормы, Вы, в реальности, утверждаете, что они имеют значения выше нормы по случайным причинам (иначе расчет среднего и т.п. бессмыслен). Отсюда вывод, что этот показатель у больных не отличается от нормальных, является единственно разумным. Истинное значение у ВСЕХ этих больных является средним (и оно находится в диапазоне нормы). Отклонения от среднего НЕ связаны с заболеванием, особенностями пациентов и т.п. Отклонения - случайны. Анализировать процент случайных значений выше некоторой границы - бессмыслица.
Представьте себе, что мы анализируем данные у одного человека, но несколько раз. Теперь представим, что его истинное значение находится на верхней границы нормы. Он - по определению, нормален. Однако, 50% измеренных значений будут лежать ВЫШЕ границы нормы. Так что, он теперь на 50% больной? При таком подходе "нормальными" считаются только те, у кого истинное значение совпадает с серединой интервала нормы. Любые отклонения уже говорят о "гипер" или "гипо" состоянии. Тогда мы не можем считать таких людей нормальными и отбрасываем. Интервал сокращается. Продолжаем отбрасывать. Интервал сокращается до нуля (начало и конец совпадают с серединой). Но теперь, наш пациент на 50% болен и на 50% здоров, более того, можно доказать, что вероятность для него совпадения со средним значением равна нулю. Значит - здоровых людей нет и интервал нормы является ошибочной концепцией. Все люди больны.
Вот к чему приводит попытка превращения случайной ошибки в осмысленную.
Другое дело то, что Вы приводите на рисунке. Вы берете группу здоровых и группу больных и задаете вопрос - а может быть так, что они пришли из одной популяции? Теперь у Вас есть истинное значение в группе здоровых и случайная ошибка в ней и те же показатели в группе больных. Вы, фактические, создаете новые "границы нормы", которые уже тех, что приводятся на рисунке. И обоснованно делаете вывод, что они пришли из разных популяций.
Я понимаю, что Вас смущает. "Границы нормы" делаются на основании популяционных данных - т.е. это не 95% ДИ вокруг среднего, а, например, интервал +/- 2SD. Он значительно шире. Поэтому используя мой подход не будут получены различия там, где они будут получены при сравнении с группой здоровых. Тест будет менее мощным. Это так, но это единственно возможный подход, поскольку нам ничего не известно о том, как определялась норма. Падение мощности - плата за нежелание делать группу здоровых. Это плата за неправильно поставленный вопрос и задачу исследования.
И еще - интерпретация результатов различна. Если сравниваются здоровые и больные, то вопрос - пришли ли они из одной популяции. Если сравниваются больные и граница нормы, то вопрос - выходит ли среднее больных за границы нормы. Это разные вопросы и на них даются разные ответы (это четко видно по Вашему рисунку). Средние больных и здоровых могут различаться, но при этом они будут находиться все в диапазоне нормы.

[G-Elena]

Скажите, пожалуйста, я правильно поняла: если у меня нет контрольной группы сравнения и я сравниваю полученные результаты с известной нормой (например, показатели общего анализа крови, биохимические показатели, коагулограмма и т.п.), то мне необходимо:
- рассчитать для своей группы медиану и их 95%доверительный интервал (распределение в группе отличается от нормального, поэтому считала медиану)
- если доверительный интервал не включает в себя норму с ее границами, то можно говорить об отклонении от нормы?
И как тогда правильно описать результаты в тексте? Как правильно описать методику?
Заранее спасибо за консультацию.