Сравнение зависимых выборок разного объема, обследование в 4х точках Опции

[september_e.yu@m...]

Коллеги! Тема уже поднималась ранее, НО!!! все равно необходимо разъяснение

Первая госпитализация 100 человек, жалобы и АД смотрим до (точка А1) и после лечения (точка А2) и холестерин только до лечения (А1)

Вторая госпитализация через 6 месяцев обследуем только 30 человек из 100, жалобы и АД смотрим до (точка А3) и после лечения (точка А4) и холестерин только до лечения (А3)

ВОПРОС :
1) как сравнить жалобы и АД в точке А2 (n=100) и в точке А3 (n=30)

2) как сравнить холестерин в точке А1 (n=100) и А3 (n=30), если исследование холестерина в точке А2 и А4 не проводилось

3) как все это анализировать для нормального и ненормального распределения признака

Использую программу SPSS

моя почта september_e.yu@mail.ru

[nokh]

Коллеги! Тема уже поднималась ранее, НО!!! все равно необходимо разъяснение
Первая госпитализация 100 человек, жалобы и АД смотрим до (точка А1) и после лечения (точка А2) и холестерин только до лечения (А1)
Вторая госпитализация через 6 месяцев обследуем только 30 человек из 100, жалобы и АД смотрим до (точка А3) и после лечения (точка А4) и холестерин только до лечения (А3)
ВОПРОС :
1) как сравнить жалобы и АД в точке А2 (n=100) и в точке А3 (n=30)
2) как сравнить холестерин в точке А1 (n=100) и А3 (n=30), если исследование холестерина в точке А2 и А4 не проводилось
3) как все это анализировать для нормального и ненормального распределения признака
Использую программу SPSS
моя почта september_e.yu@mail.ru

На этом форуме не любят халявщиков, поэтому пока вы не поясните своё "НО!!!" грамотной помощи можно и не дождаться. Под пояснением я имею в виду то, чем вас не устроили стандартные методы для сравнения зависимых выборок и/или какие именно, а также чем не устроили рекомендации в "уже поднимавшейся теме". Иначе можете подождать:
1) Либо какого-нибудь новичка, который знает один метод и искренне вам его и посоветует.
2) Либо какого-нибудь статистического хищника, который возьмётся решить вашу проблему на платной основе, впарив попутно ещё штук 20 ненужных тестов (ну типа для всестороннего изучения вопроса).

[september_e.yu@m...]

На этом форуме не любят халявщиков, поэтому пока вы не поясните своё "НО!!!" грамотной помощи можно и не дождаться. Под пояснением я имею в виду то, чем вас не устроили стандартные методы для сравнения зависимых выборок и/или какие именно, а также чем не устроили рекомендации в "уже поднимавшейся теме". Иначе можете подождать:
1) Либо какого-нибудь новичка, который знает один метод и искренне вам его и посоветует.
2) Либо какого-нибудь статистического хищника, который возьмётся решить вашу проблему на платной основе, впарив попутно ещё штук 20 ненужных тестов (ну типа для всестороннего изучения вопроса).

У меня в работе катамнез (основная госпитализация и повторное обследование через 6 месяцев). Из 100 пациентов основной группы повторно обследовала только 50. Эти группы зависимые и в них имеются парные показатели. Как сравнивать показатели основной группы (n=100) до лечения и после лечения я знаю (Уилкоксон и стьюдент для парных- по распределению соответственно)
А как мне сравнить 100 человек основной группы и 50 человек, обследованных в катамнезе. Ни уилкоксон, ни стьюдент для парных не подходят, т.к. сравнивают только пары значений (это основная преграда).
Врать,что в катамнезе явились все 100 человек, невозможно. Т.е. 50 человек из катамнеза выпадают.

ПОЭТОМУ:

У меня задача сравнить 100 человек основной группы и 50 человек катамнеза при условии, что это зависимые группы, зависимые показатели качественные и коЛичественные.


PS. сравнивать только по 50 человек в на протяжении всех госпитализаций я не могу, т.к. это обедняет всю клиническую картину.

Сообщение отредактировал september_e.yu@mail.ru - 10.01.2017 - 18:23

[passant]

PS. сравнивать только по 50 человек в на протяжении всех госпитализаций я не могу, т.к. это обедняет всю клиническую картину.

Простите, но мне, как не врачу непонятно, что значит "обедняет". 50 человек при двух госпитализациях - это и есть Ваша реальная "клиническая картина". Остальное - домыслы. Конечно, при условии, что вы хотите провести сравнение именно зависимых выборок. Если откажетесь от этого требования - можно сравнивать 100 с 50. Но это будет уже совсем другое исследование.
Решайте.

[september_e.yu@m...]

Простите, но мне, как не врачу непонятно, что значит "обедняет". 50 человек при двух госпитализациях - это и есть Ваша реальная "клиническая картина". Остальное - домыслы. Конечно, при условии, что вы хотите провести сравнение именно зависимых выборок. Если откажетесь от этого требования - можно сравнивать 100 с 50. Но это будет уже совсем другое исследование.
Решайте.

Ну Вы подошли к цели, сравнению 100 и 50. Что посоветуете?

[passant]

Ну Вы подошли к цели, сравнению 100 и 50. Что посоветуете?

Возвращаемся к тому, с чего начинали: "чем вас не устроили стандартные методы". Другими словами - А чем вас не устраивает более чем подробное разъяснение уважаемого nokh приведенное в предыдущем развернутом сообщении?

Сообщение отредактировал passant - 11.01.2017 - 18:24

[september_e.yu@m...]

Возвращаемся к тому, с чего начинали: "чем вас не устроили стандартные методы". Другими словами - А чем вас не устраивает более чем подробное разъяснение уважаемого nokh приведенное в предыдущем развернутом сообщении?

Я как раз стараюсь использовать простые методы оценки, стьюдент, уилкокосон, манна-уитни, корреляцию Спирмена, четко представляя, как с этими критериями обращаться. Смущало лишь 100 и 50, при условии, что они зависимые. Ищу такой же простой и понятный критерий. А таблицы сопряженности с определнием точного критерия Фишера для этих 100 и 50 нельзя взять?

[passant]

Смущало лишь 100 и 50, при условии, что они зависимые.

Да независимы они у Вас, независимы! Как только сказали, что обязаны рассматривать именно схему 100-50, - про зависимость срезу забываем! Есть группа из 100 человек и другая группа - из 50 человек. И сравниваем эти группы между собой - как НЕЗАВИСИМЫЕ выборки. Да, при этом много информации Вы потеряли - эта расплата за переход от схемы 50-50 зависимых измерений, к схеме 100-50 независимых.
А раз выборки рассматриваются как независимые, то используются любые подходящие критерии. От Стьюдента (для независимых выборок - если вы уверены в нормальности распределения) до Maнна-Уитни, Вилкоксона для непарных выборок, Kolmogorov-Smirnov Z-test, Вальда-Вольфовитца, Мойзеса. Смотря что оцениваете.

[september_e.yu@m...]

Да независимы они у Вас, независимы! Как только сказали, что обязаны рассматривать именно схему 100-50, - про зависимость срезу забываем! Есть группа из 100 человек и другая группа - из 50 человек. И сравниваем эти группы между собой - как НЕЗАВИСИМЫЕ выборки. Да, при этом много информации Вы потеряли - эта расплата за переход от схемы 50-50 зависимых измерений, к схеме 100-50 независимых.
А раз выборки рассматриваются как независимые, то используются любые подходящие критерии. От Стьюдента (для независимых выборок - если вы уверены в нормальности распределения) до Maнна-Уитни, Вилкоксона для непарных выборок, Kolmogorov-Smirnov Z-test, Вальда-Вольфовитца, Мойзеса. Смотря что оцениваете.

Passant, Вы уж меня простите, а как это "про зависимость сразу забываем" мне объяснить статистически грамотно, если спросят. А еще лучше, где это написано?

[100$]

Passant, Вы уж меня простите, а как это "про зависимость сразу забываем" мне объяснить статистически грамотно, если спросят. А еще лучше, где это написано?

/Справочно/

Основой статистической обработки результатов эксперимента является грамотно спланированный эксперимент. Если в эксперименте наблюдается пара чисел, выборки считаются связанными. Если же все это время испытуемые выбывали из эксперимента по независящим от экспериментатора причинам, это называется не "эксперимент", а "факир был пьян, и фокус не удался".

Поэтому в вашей ситуации разумно сделать вид, что полгода между двумя обследованиями - достаточно продолжительный период, позволяющий пренебречь возможной коррелированностью результатов, и изучать эти две выборки как независимые, н-р, критерием Манна - Уитни.

Иначе единственный вопрос, который могут вам задать - "Какого черта"? Ну, вы поняли.

[passant]

Поэтому в вашей ситуации разумно сделать вид, что полгода между двумя обследованиями - достаточно продолжительный период, позволяющий пренебречь возможной коррелированностью результатов, и изучать эти две выборки как независимые, н-р, критерием Манна - Уитни.

Все правильно, но хочу только чуть-чуть дополнить. Что-бы ни у кого из "аспирантов" не возникло иллюзий.
Даже если между двумя обследованиями прошли сутки, но на вторые сутки на осмотр явилось только 50 пациентов из 100 - эти выборки все равно будут независимыми. С статистической точки зрения, разумеется.

Сообщение отредактировал passant - 12.01.2017 - 17:34