Сравнение с интервальной нормой, какой метод? Опции

[Статистик]

Добрый день!
Имеются данные о толщине макулы до и после лечения. Есть норма, которая задана в виде интервала. Как проверить соответствие толщины макулы норме после лечения?
Т.е. нужна гипотеза об попадании точечной оценки в заданный интервал? Или нужна гипотеза о соответствии интервальной оценки заданному интервалу?
Помогите, пожалуйста, разобраться.

[nokh]

Добрый день!
Имеются данные о толщине макулы до и после лечения. Есть норма, которая задана в виде интервала. Как проверить соответствие толщины макулы норме после лечения?
Т.е. нужна гипотеза об попадании точечной оценки в заданный интервал? Или нужна гипотеза о соответствии интервальной оценки заданному интервалу?
Помогите, пожалуйста, разобраться.

Так а что проверять-то собственно? У пациента есть значение показателя после лечения. Если оно попадает в интервал нормы, значит... соответствует норме! Если футболист попадет мячём в интервал ворот, значит это - гол! Это - не статистическая задача, и человеку с громким ником "Статистик" на этом поле не поиграть.
Если гипотезы формулировать иначе, то статистика будет. Например:
1). Если изменения толщины макулы в процессе лечения однонаправлены, то можно оценить статистическую значимость такого изменения парными критериями, а также её среднюю величину и ДИ.
2). Можно оценить результативность лечения, распределив всех пациентов по таблице частот 2х2 (До лечения - После лечения / Соответствует норме - Не соответствует норме) и проанализировать её на симметрию критериями Мак-Немара или Лидделла.

Сообщение отредактировал nokh - 20.07.2013 - 10:28

[Статистик]

Так а что проверять-то собственно? У пациента есть значение показателя после лечения. Если оно попадает в интервал нормы, значит... соответствует норме! Если футболист попадет мячём в интервал ворот, значит это - гол! Это - не статистическая задача, и человеку с громким ником "Статистик" на этом поле не поиграть.

Давайте не опускаться до взаимных придирок. Я же тоже могу написать, что нужно сначала грамматику выучить, а потом писать
Если бы люди все знали, то не спрашивали бы у друг друга. Будьте добрее.
Просмотрев несколько тем, я обратила внимание на нетерпимость к чужим ошибкам и заблуждениям. Но раз это форум врачей-аспирантов, то буду списывать на юнешеский максимализм

Если бы речь шла об одном пациенте, то Вы были бы безусловно правы.
Но у меня есть выборка значений до лечения и после.
Например, норма 230-270. После лечения нередко встречаются значения 271. Если применить Ваш пример с голом, то это не норма.

Если гипотезы формулировать иначе, то статистика будет. Например:
1). Если изменения толщины макулы в процессе лечения однонаправлены, то можно оценить статистическую значимость такого изменения парными критериями, а также её среднюю величину и ДИ.

Это уже сделано. Но стоит задача еще и сравнить с нормой. Потому что могут быть положительные изменения, но величина при этом все равно после лечения не достигает нормальных значений.

2). Можно оценить результативность лечения, распределив всех пациентов по таблице частот 2х2 (До лечения - После лечения / Соответствует норме - Не соответствует норме) и проанализировать её на симметрию критериями Мак-Немара или Лидделла.

Можно. Но возвращаюсь к примеру выше. А 271 считать не нормой?

P.S. Ник выдрала таким, чтобы подчеркнуть, что я не врач. Пусть он никого не раздражает.

Сообщение отредактировал Статистик - 20.07.2013 - 10:54

[nokh]

... Но возвращаюсь к примеру выше. А 271 считать не нормой?
P.S. Ник выдрала таким, чтобы подчеркнуть, что я не врач. Пусть он никого не раздражает.

Плохо! Чтобы ответить на ваш вопрос недостаточно быть Статистиком с безупречной грамматикой, нужно ещё и разбираться в предмете. Я не знаю. Но на форуме есть специалист по макулам; подождите - вам ответят

PS Нужно тоже выдрать у кого-нибудь для себя ник покруче...

[Статистик]

Плохо! Чтобы ответить на ваш вопрос недостаточно быть Статистиком с безупречной грамматикой, нужно ещё и разбираться в предмете. Я не знаю. Но на форуме есть специалист по макулам; подождите - вам ответят

Да не в макуле же дело. А если бы это был гемоглобин? Мы бы ждали другого специалиста?
Не важно, как называется показатель. Есть выборка из количественных значений. Есть, например, из литературных источников интервал значений, в которые должен попадать этот показатель. Как оценить, приблизился ли этот показатель к норме после лечения или нет?

[DoctorStat]

Да не в макуле же дело. А если бы это был гемоглобин? Мы бы ждали другого специалиста?
Не важно, как называется показатель. Есть выборка из количественных значений. Есть, например, из литературных источников интервал значений, в которые должен попадать этот показатель. Как оценить, приблизился ли этот показатель к норме после лечения или нет?

Предлагаю применить парный критерий Стьюдента, но подставлять в него не простое изменение параметра =x(после) - x(до) для каждого пациента, а изменение модуля отклонения от середины доверительного интервала нормы параметра = |x(после)- хmdi | - |x(до)- хmdi | . Если нулевая гипотеза принимается на желаемом уровне значимости, то лечение бесполезно, т.к. оно не приблизило измеряемый показатель к норме. Если гипотеза отклоняется, то вычисляем разность средних значений =М(после) -М(до). Если эта разность меньше 0, то показатель приблизился к норме, если больше нуля, то отдалился.

[Статистик]

Предлагаю применить парный критерий Стьюдента, но подставлять в него не простое изменение параметра =x(после) - x(до) для каждого пациента, а изменение модуля отклонения от середины доверительного интервала нормы параметра = |x(после)- хmdi | - |x(до)- хmdi | . Если нулевая гипотеза принимается на желаемом уровне значимости, то лечение бесполезно, т.к. оно не приблизило измеряемый показатель к норме. Если гипотеза отклоняется, то вычисляем разность средних значений =М(после) -М(до). Если эта разность меньше 0, то показатель приблизился к норме, если больше нуля, то отдалился.

Спасибо за ответ.
К сожалению, так ничего не получиться. x(после) - x(до)= |x(после)- хmdi | - |x(до)- хmdi | , т.к. хmdi попросту сокращается.
Да и приведение интервала к числу для сравнения не считаю корректным. В противном случае проще сравнить среднюю по выборке с точечным значением по критерию Стьюдента на равенство значений.

Критерий Вилкоксона показал, что отличия между выборками до и после лечения существенные (p=0,0025). Анализ таблицы сопряженности показал, что до и после лечения по норме выборки оказались однородными. Но это было понятно с самого начала, т.к. после лечения значения показателя приблизились к норме, но в большинстве случаев не достигли ее.