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]

Ну с кроликами у нас в Беларуси кризис, а спортсменов много... это я шучу конечно!
Хоть и прочёл Ваш ответ во втором часу ночи, но суть понял. Пытаюсь разобраться.
Возникло пару вопросов. Но по порядку:
да - я сравнивал медианы Каким образом ещё тогда сравнить две группы по одному признаку, если они не зависимы и в одной 50 вариантов в другой 30, так, что бы учесть указанный Вами разброс данных? Ведь непараметрика даст нам только то, что эти группы отличны, но не даст на сколько. (если можно с конкретным указанием методов). Ну, как я уже сказал - суть работы никак не завязана на экспериментальных животных, поэтому приходится работать в тех условиях, что есть.

Почему 36? 35 наверное (вообще показателей 51, 35 я для примера привёл ). если сравнивать эти вариационные ряды - то какими методами опять же?

А если сформировать такие ряды следующим образом: по каждой из АК отдельно в группе "после травмы" у каждого спортсмена посчитать на сколько процентов изменился конкретно его результат относительно, предположим, медианы контроля (либо 25/75 квартили контроля, как условной нижней/верхней границы нормы). В итоге мы получим (в примере) 35 вариационных рядов с 30 вариантами.
По второй части (сравнение цифр) я практически так и делал: нашёл "общую медиану и квартили" всё что выше 75-ой - выбивалось в сторону увеличения, ниже 25-ой - уменьшилось.

А вообще вопрос со сгущением решается достаточно просто - ОАК и уровень гематокрита, вот только поздно уже, как всегда )))
П.С. (пациенты на амбулаторном этапе - стандартные анализы не брались, к сожалению)

[DoctorStat]

да - я сравнивал медианы Каким образом ещё тогда сравнить две группы по одному признаку, если они не зависимы и в одной 50 вариантов в другой 30, так, что бы учесть указанный Вами разброс данных? Ведь непараметрика даст нам только то, что эти группы отличны, но не даст на сколько.

Как я понял постановку задачи: измеряли изменение медианы (так как распределение отлично от нормального) уровня аминокислоты в 2-х группах: случай и контроль до и после воздействия. Требуется определить: разности медиан (а не проценты) одинаковы в этих группах или нет. Способ решения: в каждой группе строим выборочную функцию распределения разности медиан и сравниваем эти две функции критерием, который наиболее полно отвечает вашим потребностям. Если функции распределения отличаются (что вы и хотите доказать), то задаемся следующим вопросом: в чем отличие и т.д.