Нужна помощь с подборе метода анализа, сравнение отклонений Опции

[Stiks]

Доброго времени суток. Ситуация такая. Для примера:
есть 35 показателей (концентрации различных АК и их метаболитов в сыворотке крови) для каждого из 50 человек контроля и 30 человек опытной группы (итого 1750 и 1050 значений ).
Контроль - здоровые, опыт - после травмы. Это разные люди - т.е. две независимые группы, распределение ненормально. Значит, как я понимаю, работаем с медианой и квартилями.
Получаем медианы для контроля, например: 2, 15, 250, 45, ...,,,,,..., 3.
И для опыта,например: 3, 17, 340, 42, ...,,,,,..., 3,5.
По результатам практически все показатели достоверно изменились (в абсолютном большинстве повысились). Но дело не в этом.
Выдвигается гипотеза, что "массовое повышение параметров" вызвано сгущением крови в опытной группе. В связи с этим встаёт вопрос в анализе изменения концентрации АК с целью нивелировать процесс "сгущения" и выявить АК которые достоверно отличаются в ту или иную сторону от общей массы. (не знаю насколько понятно объяснил, ну уж не обессудьте)
Я вижу начало решения вопроса так:
Находим дельту концентраций простым вычитаем, для нашего примера это: 1, 2, 90, -3,...,,,,,..., 0,5.
Так как это концентрации разных АК, то переводим всё в проценты от исходного уровня: 50, 13, 36, -6, ...,,,,,..., 16.
Итого у нас есть ряд показателей дельтаС в процентах.
Каким способом найти варианты достоверно! выбивающиеся из общего ряда? (Т.е. если бы мы имели ряд: 50, 50, 50, 3, ...,,,,,..., 50. То понятно, что 4-ая варианта изменилась явно меньше остальных но вот насколько достоверно и как проверить это для каждой из них?)
Буду благодарен любым конструктивным советам.
П.С. начать изучать мед.статистику сам и совсем недавно, так что заранее прошу прощения за явные ляпы если они есть и, вероятность объяснять элементарное в очередной раз!

[Stiks]

П.С. Суть моей работы совсем не в изучение влияния травмы на уровень АК, иначе действительно, всё надо было бы делать более обстоятельно.
Я занимаюсь новыми методами реабилитации травмы у спортсменов, а белковый обмен - немаловажный для них параметр в процессе восстановления, так что игнорировать его сложно. Биохимия совсем не основа работы - а только "иллюстрация", но просто хотелось бы всё сделать "по уму". А то тут получится так, как к сожалению бывает в у нас в науке - данные получены - р<0,05 и радостно можно рапортовать о результате, не разобравшись в причинах.
Ещё раз спасибо за помощь.