Помогите выбрать статистический метод, Множественные сравнения? Опции

[E_VA]

Добрый день! Помогите, пожалуйста, определиться с выбором метода.

Гипотеза: для больных старческого возраста применение данной операции также эффективно и безопасно, как для остальных.
Имеется база из 100 пациентов. Ряд показателей: несколько опросников (до и после операции), оценка результата операции (по нескольким шкалам), наличие осложнение (несколько видов, измерены как "есть/нет"), оценка хода операции и восстановления после нее (длительность операции, длительность анестезии, длительность пребывания в стационаре?). Интересующая группа старческого возраста - 17 человек. Проверка данных на нормальность дала отрицательный результат.

На первый взгляд хочется с помощью опросников до операции протестировать их исходную независимость от возраста. Затем посмотреть есть ли различие в остальных показателях в зависимости от возраста. Возникают вопросы по применяемым методам. Есть несколько соображений.
1. Смотреть зависимость: с помощью коэффициента корреляции (Спирмена, а для бинарных данных - бисериальный коэффициент корреляции).
2. Разбить выборку на 2 группы: до 75 лет и после. Затем сравнение с использованием Манна-Уитни.
3. Разбить выборку на 4 группы: 0-24; 25-49;50-74; 74 и более . Сделать сравнение по Краскеллу-Уоллису, а затем (если что-то было обнаружено), то применять критерий Данна.

На фоне всех этих соображений гнетет вопрос о множественных сравнениях (так как кол-во показателей около 30). Есть ощущение, что данная проблема может обесценить предложенные подходы. Прошу помочь разобраться в данном вопросе и, при необходимости, порекомендовать куда "копать" дальше.

Сообщение отредактировал E_VA - 18.10.2015 - 14:25

[E_VA]

Уважаемые Гуру форума!
Очень рада, что вопросы научного плана могут вызывать искренние эмоции. К сожалению, это встречается теперь крайне редко. Еще реже встречается желание помочь и научить. Я очень Вам всем благодарна. К своей задачке я подходила различными путями, используя Ваши рекомендации. "Показания" трех подходов сошлись практически полностью (включая логистическую регрессию).

Пока анализировала данные, делала проверки с применением перестановочных тестов (спасибо anserovtv). Любопытство привело к тому, что сделала один самостоятельно. Стала перепроверять на реализованных уже тестах в R (пакет coin), не сходится. Может быть я не поняла идею? Или "кривые ручки"? Буду благодарна, если ткнете в ошибку.

Моя реализация
> boots<-numeric(10000)
> for (i in 1:10000)
{
gr1i<-sample(delDUR,97)
gr2i<-sample(delDUR,17)
boots[i]<-wilcox.test(gr1i,gr2i)$stat
}
> hist(boots)
> quantile(boots, prob=c(0.025,0.975))
2.5% 97.5%
618.4875 1021.5000
> wilcox.test(delDUR~Bgr)
Wilcoxon rank sum test with continuity correction
data: delDUR by BGr
W = 1040, p-value = 0.07121
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Делаю вывод, что с уровнем стат. значимости p<0.025 показатель в группах различается.

Делаю проверку
> library(coin)
> wilcox_test(delDUR ~ BGr)

Asymptotic Wilcoxon-Mann-Whitney Test

data: delDUR by BGr (1, 2)
Z = 1.8083, p-value = 0.07055
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0

По идее при критическом р=0,05 принимаю гипотезу о равенстве показателя в группах. Такой же результат дает и просто применение данного теста (см. выше).
В приложенном файле данные, используемые для анализа.

Прикрепленные файлы

 Data.rar ( 228 байт ) Кол-во скачиваний: 258

 

[p2004r]

Моя реализация
> boots<-numeric(10000)
> for (i in 1:10000)
{
gr1i<-sample(delDUR,97)
gr2i<-sample(delDUR,17)
boots[i]<-wilcox.test(gr1i,gr2i)$stat
}
> hist(boots)
> quantile(boots, prob=c(0.025,0.975))
2.5% 97.5%
618.4875 1021.5000

Кто это вам Евгения так перестановочный тест делать подсказал?


Как то вот так надо писать перебор, поскольку перестановка заключается в именно однократном разрушении корреляции именно перестановкой, а не перевыборкой (причем частичной и два независимых раза) как получилось у вас.

Код

idx <- replicate(10000, sample(BGr))
sapply(1:10000, function(i) функция_считающая_статистику(delDUR, idx[,i]))

к данным применяем перемешанный фактор определяющий группы.

PS Не имеете ли вы возражений, если я нашу переписку про обработку данных перенесу сюда в ветку? Или вы сами выберете что можно? А то тут на почве непонимания и "возможной упущенной выгоды" какой то ажиотаж совершенно на пустом месте возникает, а образовательный компонент общения выхолащивается.

Сообщение отредактировал p2004r - 17.11.2015 - 23:21