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

[DrgLena]

В меня можно кидать тухлыми помидорами, поскольку я не могу согласиться с уважаемым nokh , который считает, что существуют частично зависимые выборки. Существуют четкие определения зависимых и независимых выборок, которые тут уже были подробно обозначены, и никаких частично- зависимых в математической статистике не существуют (но в био- медицинской все возможно ). В соответствии с этими двумя вариантами формирования выборок и существуют соответствующие критерии. При этом нулевая гипотеза формируется различным образом. Например, нулевая гипотеза может заключаться в том, что различия средних в двух выборках равны нулю, а также, что средняя разница связанных ПАР наблюдений равна нулю. И это не философия, а чистая математика - другая формула для критерия Стьюдента.

Относительно работ, которые любезно предоставил nokh. В обеих - речь идет о связанных выборках (When we have partial data on a matched-pair or repeated measure), которые имеют пропуски (как до, таки после), и предлагаются техники, которые используют коррелированность данных. По первой passant высказался, но у нас есть информация по 50 парам и теоретически можно было бы использовать предлагаемые техники, если бы они не составляли только половину наблюдений.

Во второй статье также рассматриваются ... tests for comparing two sample proportions of a dichotomous dependent variable.
Ключевые слова Partially overlapping samples означают, что часть данных до и после совпадают. Мы используем, и часто обсуждали на этом форуме критерий Мак-Немара (2.2. в этой статье), в расчете которого используется только несовпадающие пары, остальная информация просто игнорируется (да-да и нет-нет до и после). Предлагаются несколько методов, обосновывается преимущество одного из них.

Никакого обеднения при анализе именно связанных выборок не происходит, напротив, использование соответствующих критериев предоставляет значительно больше возможностей обнаружить различия, чем критерии для независимых выборок (даже, если число наблюдений будет меньше). Незначительный, но однонаправленный сдвиг показателя после лечения может быть статистически значим при использовании критерия Стьюдента для связанных выборок и не быть таковым при использовании этого критерия для несвязанных выборок.

Сообщение отредактировал DrgLena - 14.01.2017 - 11:25