Сравнение зависимых выборок разного объема Опции

[LudmilaS]

Здравствуйте, коллеги!
Хотелось бы уточнить, можно ли для показателей, полученных в одной и той же группе на разных этапах исследования, например, до лечения, через 1 месяц, через 6, 12 и 24 месяца произвести сравнение, если в последующие этапы были выпадения нескольких пациентов из исследования?
Например, исходно, через 1, 6, 12 месяцев в группе было 32 человека, а через 24 месяца явились 28. Распределение признаков неправильное, то есть все расчеты производились с представлением данных в виде медианы и интерквартильного интервала (непараметрич. статистика).
Правомочно ли здесь применять хи-квадрат Фридмана? Правильно ли я понимаю, что статистическая значимость с учетом 5 сравниваемых групп переменных согласно этапам исследования должна рассматриваться с поправкой Бонферрони как p < или = 0,01?
Стоит ли сравнивать показатели каждого этапа с любым другим методом Вилкоксона, чтобы показать, на каком этапе произошло более значимое улучшение? Опять же численность зависимых выборок будет разной.

Или хочешь, не хочешь, но обязательно нужно исключить тех, кто не дошел до конца наблюдения? Выборки тогда обеднеют уже на начальном представлении.

Вроде бы в чужих работах встречался такой вариант: если кто-то "выпадал", то для него брали результаты предыдущих этапов. Но это не совсем корректно, такой пациент не получил положенного по сроку лечение (из-за отмены лекарства).
Где-то видела, по-моему, когда в опросниках отсутствуют ответы так поступают тоже, берут для "выпавшего человека" средний показатель среди тех, чьи данные собраны. Не знаю, делают ли так с медианами?

[DrgLena]

Уважаемый автор сообщения, какой критерий Вы применили для сравнения зависимых выборок разного объема? Нужна Ваша помощь

зависимых выборок разного объема не бывают, хоть какой то учебник нужно открыть, или в сети поискать, если занимаетесь научными исследованиями.

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%8B%...%80%D0%BA%D0%B0

Если первые измерения сделаны у 100 больных, а через какое то время повторно явились только 30, то узнать как изменился показатель, например после лечения, можно только у этих 30. При этом данные должны быть организованы соответствующим образом,чтобы можно было учесть именно связанность наблюдений