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?

[passant]

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

Математическое определение:
"Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда каждому случаю из выборки X соответствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках, такие выборки называются зависимыми".
Другими словами и более просто: Для того, что бы выборки были зависимым - надо установить ВЗАИМНО-ОДНОЗНАЧНОЕ соответствие между всеми их элементами. При неравных количествах элементов в множествах установить такое соответствие невозможно. Значит, ваши выборки 100-50 не могут быть зависимыми ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ. И неважно, что в них фигурируют одни и те-же люди.
Кто не поймет - посылайте..... учить математику. Можно начинать с 8-го класса средней школы или когда там сейчас рассказывают, что такое множество.
Как раз спрашивать или думать, что выборки, подобные Вашей, зависимы - абсолютно "статистически НЕграмотно" (по Вашей терминологии).

Сообщение отредактировал passant - 12.01.2017 - 17:28

[nokh]

Математическое определение:
"Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда каждому случаю из выборки X соответствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках, такие выборки называются зависимыми".
Другими словами и более просто: Для того, что бы выборки были зависимым - надо установить ВЗАИМНО-ОДНОЗНАЧНОЕ соответствие между всеми их элементами. При неравных количествах элементов в множествах установить такое соответствие невозможно. Значит, ваши выборки 100-50 не могут быть зависимыми ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ. И неважно, что в них фигурируют одни и те-же люди.

Сомневаюсь, что всё так просто. Критерии для независимых выборок требуют этой самой независимости, а в рассматриваемом случае "100-50" первая выборка содержит половину элементов второй. Т.е. выборки "частично зависимы".
В той же википедии, например, в качестве требования критерия Стьюдента сказано: "Тhe data used to carry out the test should be sampled independently from the two populations being compared. This is in general not testable from the data, but if the data are known to be dependently sampled (i.e., if they were sampled in clusters), then the classical t-tests discussed here may give misleading results". На мой взгляд в примере присутствует именно кластер одних и тех же пациентов. В качестве требования к критерию Манна-Уитни: "All the observations from both groups are independent of each other", а у нас совсем не "All"... Читал, что рандомизационные критерии лишены таких ограничений чисто в силу иной философии этого подхода. Также если рассматривать ДИ, то тогда, действительно, речь будет идти о множествах и выборках из них. Если 95% ДИ не перекроются, то можно говорить что выборки извлечены из разных генеральных совокупностей и, в принципе, не важно содержат ли эти выборки одинаковые объекты, т.к. ДИ строится для каждой выборки независимо от другой. Поэтому я рекомендовал для сравнения именно рандомизационные тесты и подход с ДИ (хотя само сравнение 100 против 50 не рекомендовал и не рекомендую). Обмен мнениями с участниками форума можно продолжить, в 8 классе меня мало интересовала математика, больше биология, генетика:)

[nokh]

Сомневаюсь, что всё так просто. Критерии для независимых выборок требуют этой самой независимости, а в рассматриваемом случае "100-50" первая выборка содержит половину элементов второй. Т.е. выборки "частично зависимы".

Порылся немного, всё так и есть. Ниже прикрепил 2 статьи по сравнению частично зависимых выборок: одна по количественным показателям, другая - по качественным. Это не обзоры, а просто недавние статьи, но в них во введении есть и обзорная часть.

Прикрепленные файлы

 Samawi_Н._2014_Notes_on_two_sample_tests_for_partially_correlated_paired_data___копия.pdf ( 187,74 килобайт ) Кол-во скачиваний: 273
 Derrick_B._2015_Test_statistics_for_comparing_two_proportions_with_partially_overlapping_samples.pdf ( 436,13 килобайт ) Кол-во скачиваний: 968