Регрессионный анализ?, статистика Опции

[grergi]

Уважаемые коллеги, пожалуйста подскажите! Изучаются изменения фармакокинетических показателей препарата А (Cmax А) после введения препарата Б. При этом препарат Б способен изменять уровень эндогенных веществ С и Д, которые в свою очередь также способны влиять на Cmax A (С вызывает увеличение Cmax A, Д - снижение Cmax A). После введения препарата Б наблюдалось снижение уровня вещества С, а уровень Д статистически достоверно не изменился (ожидается что в следующих сериях он может возрасти, но он точно не может снизиться), при этом возросла Cmax A. Правильно ли будет сделать вывод о том, что причина изменений Cmax A - препарат Б, без регрессионного анализа? Я бы хотел его провести, но не знаю как. Препарат Б вводился в одной дозе, уровень его в крови не измерялся, следовательно уравнение регрессии может включать 0 или 1 (до введения и после введения препарата Б)? Также хотелось бы отразить силу связи самого факта введения препарата Б и изменений фармакокинетических параметров препарата А (корреляционный анализ?).

Сообщение отредактировал grergi - 23.09.2015 - 14:48

[grergi]

p2004r, спасибо за ответ, буду разбираться. Но нельзя ли посчитать это в Statistica или SPSS?

[p2004r]

p2004r, спасибо за ответ, буду разбираться. Но нельзя ли посчитать это в Statistica или SPSS?

Eсли не ошибаюсь последние версии этих пакетов включают в себя R. Но если хотите мы можем здесь рассмотреть данные (их можно просто "анонимизировать" например нормализацией).

Сообщение отредактировал p2004r - 27.09.2015 - 11:11

[grergi]

Eсли не ошибаюсь последние версии этих пакетов включают в себя R. Но если хотите мы можем здесь публично рассмотреть данные (их можно просто "анонимизировать" например нормализацией).

p2004r, предложенный вами пакет для R пока мне никак "не поддается", если возможно провести расчеты в SPSS или Statistica, объясните, пожалуйста, для них.

Сообщение отредактировал grergi - 25.09.2015 - 21:27

Прикрепленные файлы

 Данные.pdf ( 92,66 килобайт ) Кол-во скачиваний: 469

 

[p2004r]

p2004r, предложенный вами пакет для R пока мне никак "не поддается", если возможно провести расчеты в SPSS или Statistica, объясните, пожалуйста, для них.

Если я правильно понял и No это номер подопытного

Код

> data <- read.table("data.txt", dec=",", header=TRUE)
> data.new$Б <- factor(data$Б)
> data.new$No <- factor(data$No)
> str(data.new)
'data.frame':    16 obs. of  5 variables:
$ No   : Factor w/ 8 levels "1","2","3","4",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 ...
$ CmaxА: num  18.4 15.4 42.5 31.8 39.8 ...
$ С    : num  13.42 9.1 10.3 7.42 8.91 ...
$ Д    : num  4.01 5.37 7.01 4.55 10.36 ...
$ Б    : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...
> data.new
   No  CmaxА     С     Д Б
1   1  18.43 13.42  4.01 0
2   2  15.37  9.10  5.37 0
3   3  42.55 10.30  7.01 0
4   4  31.80  7.42  4.55 0
5   5  39.76  8.91 10.36 0
6   6  45.69 13.31  3.77 0
7   7 112.01 12.92 16.43 0
8   8  21.60 15.36  9.36 0
9   1 112.90  9.47  9.75 1
10  2 145.01  5.01  4.01 1
11  3  99.43  7.32  6.78 1
12  4 132.67  8.00  8.35 1
13  5 112.34  7.34  9.01 1
14  6  89.44 10.45 11.23 1
15  7 257.87 11.42 20.34 1
16  8 157.71 11.37 10.02 1
> (hc(data.new, optimized=F))

  Bayesian network learned via Score-based methods

  model:
   [No][Б][С|No][Д|No][CmaxА|Д:Б]
  nodes:                                 5
  arcs:                                  4
    undirected arcs:                     0
    directed arcs:                       4
  average markov blanket size:           2.00
  average neighbourhood size:            1.60
  average branching factor:              0.80

  learning algorithm:                    Hill-Climbing
  score:                                 BIC (cond. Gauss.)
  penalization coefficient:              1.386294
  tests used in the learning procedure:  100
  optimized:                             FALSE

Как видим уровень факторов индивидуален, препарат влияет на целевой показатель, но влияет и один из факторов.

Сообщение отредактировал p2004r - 27.09.2015 - 11:10

Эскизы прикрепленных изображений

 

[grergi]

Если я правильно понял и No это номер подопытного

Код

> data <- read.table("data.txt", dec=",", header=TRUE)
> data.new$Б <- factor(data$Б)
> data.new$No <- factor(data$No)
> str(data.new)
'data.frame':    16 obs. of  5 variables:
$ No   : Factor w/ 8 levels "1","2","3","4",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 ...
$ CmaxА: num  18.4 15.4 42.5 31.8 39.8 ...
$ С    : num  13.42 9.1 10.3 7.42 8.91 ...
$ Д    : num  4.01 5.37 7.01 4.55 10.36 ...
$ Б    : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...
> data.new
   No  CmaxА     С     Д Б
1   1  18.43 13.42  4.01 0
2   2  15.37  9.10  5.37 0
3   3  42.55 10.30  7.01 0
4   4  31.80  7.42  4.55 0
5   5  39.76  8.91 10.36 0
6   6  45.69 13.31  3.77 0
7   7 112.01 12.92 16.43 0
8   8  21.60 15.36  9.36 0
9   1 112.90  9.47  9.75 1
10  2 145.01  5.01  4.01 1
11  3  99.43  7.32  6.78 1
12  4 132.67  8.00  8.35 1
13  5 112.34  7.34  9.01 1
14  6  89.44 10.45 11.23 1
15  7 257.87 11.42 20.34 1
16  8 157.71 11.37 10.02 1
> (hc(data.new, optimized=F))

  Bayesian network learned via Score-based methods

  model:
   [No][Б][С|No][Д|No][CmaxА|Д:Б]
  nodes:                                 5
  arcs:                                  4
    undirected arcs:                     0
    directed arcs:                       4
  average markov blanket size:           2.00
  average neighbourhood size:            1.60
  average branching factor:              0.80

  learning algorithm:                    Hill-Climbing
  score:                                 BIC (cond. Gauss.)
  penalization coefficient:              1.386294
  tests used in the learning procedure:  100
  optimized:                             FALSE

Как видим уровень факторов индивидуален, препарат влияет на целевой показатель, но влияет и один из факторов.

p2004r, спасибо, буду разбираться

Сообщение отредактировал grergi - 27.09.2015 - 19:46