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

[100$]

ТС ->

Можно сделать несколько финтов ушами:

1. взять 50 чел из начальной сотни, (которые впоследствии явятся ч/з полгода) и сравнить их с оставшимися 100-50=50 чел (которые впоследствии не пришли) критерием Смирнова. Критерий Смирнова состоятельный - покажет любое отличие в функциях распределения. Если нулевая гипотеза не отвергается - выборки однородны, и их можно (задним числом ) объединить в одну, равную 100 чел.

2. По выборке объемом 50 чел из начальной сотни, (которые впоследствии явятся ч/з полгода), определить среднее и сигму, после чего проверить критерием Колмогорова принадлежность выборки в 100 чел к распределению (н-р, нормальному) с определенными таким образом параметрами. Вроде бы некогда асимпотическую корректность такой процедуры ( при проверке простой гипотезы) обосновал Дж. Дарбин (J. Durbin). Если нулевая гипотеза не отвергается, тоже можем считать выборки однородными и объединять в одну.

3. Проверить однородность выборок (50:50) из первой сотни Манном - Уитни. Н-р, гипотезу сдвига.

Иначе нет ответов на вопрос - а почему это выборка объемом 50 чел из генеральной совокупности в 100 чел должна отличаться от ген.совокупности? Она (выборка) что - нерепрезентативна? Каковы априорные основания считать, что в ней существует подвыборка, отличающаяся, н-р, параметрами сдвига и /или масштаба? Ведь вы не знали заранее, кто явится ч/з полгода, а кто нет? и т.д. Вы обязательно засыпетесь.

[september_e.yu@m...]

ТС ->

Можно сделать несколько финтов ушами:

1. взять 50 чел из начальной сотни, (которые впоследствии явятся ч/з полгода) и сравнить их с оставшимися 100-50=50 чел (которые впоследствии не пришли) критерием Смирнова. Критерий Смирнова состоятельный - покажет любое отличие в функциях распределения. Если нулевая гипотеза не отвергается - выборки однородны, и их можно (задним числом ) объединить в одну, равную 100 чел.

2. По выборке объемом 50 чел из начальной сотни, (которые впоследствии явятся ч/з полгода), определить среднее и сигму, после чего проверить критерием Колмогорова принадлежность выборки в 100 чел к распределению (н-р, нормальному) с определенными таким образом параметрами. Вроде бы некогда асимпотическую корректность такой процедуры ( при проверке простой гипотезы) обосновал Дж. Дарбин (J. Durbin). Если нулевая гипотеза не отвергается, тоже можем считать выборки однородными и объединять в одну.

3. Проверить однородность выборок (50:50) из первой сотни Манном - Уитни. Н-р, гипотезу сдвига.

Иначе нет ответов на вопрос - а почему это выборка объемом 50 чел из генеральной совокупности в 100 чел должна отличаться от ген.совокупности? Она (выборка) что - нерепрезентативна? Каковы априорные основания считать, что в ней существует подвыборка, отличающаяся, н-р, параметрами сдвига и /или масштаба? Ведь вы не знали заранее, кто явится ч/з полгода, а кто нет? и т.д. Вы обязательно засыпетесь.

Думаю, что 1 пункт и 3 мне могут подойти. Ориентируясь на свою программу SPSS есть технические вопросы:

1 пункт " взять 50 человек из начальной сотни", критерий смирнова - это, я так понимаю, одновыборочный критерий колмогорова-смирнова?! Но в программе SPSS я могу задать параметры этого критерия или для 100 или для 50 из 100 и выбрать проверяемое распределение. Как же тогда сравнить 50 из 100 и 100 непосредственно? И это распределение будет только для количественных данных, а как же быть с качественными?

3 пункт -Если я Вас правильно поняла- критерием Манна-уитни я должна сравнить 50 человек из 100, которые затем явятся повторно, с 50 человеками из 100, кот потом не явятся? И выявить таким образом статистически значимые отличия.

Если 3 пункт действительно правильно мною понят, то тогда такой пример:

Например, средняя з/п по кафеде (от лаборантов до зав.каф) 20 т.р.
Нужно узнать, есть ли отличия з/п. лаборантов от средней з/п по кафедре. Если я буду сравнивать 50 лаборантов с 50-ю остальными членами кафедры, то это не будет сравнением со средней з/п (лаборанты автоматически туда просто не входят).
В этом случае, как я понимаю, нужно сравнить з/п. лаборантов (n=50) со средними показателями кафедры (n=100) (куда входят и сами лаборанты).


Мне кажется, мой случай наподобие. Есть те самые лаборанты( в моем случае 50чел, кот повторно приедут) и есть целая кафедра с лаборантами вместе (все 100 исходных человек).

Повторюсь, если я правильно понимаю 3 пункт, то у меня были 2 варианта подсчетов, когда я сравниваю 50 и 50, 50 и 100. И отличия по этим 50 от остальных 50 и от 100 получились практически одинаковыми. Но получаемые показатели м-уитни меня смущают ;) Ведь сравниваем абсолютные значения качественных признаков, а не %. Т.е. по абсолютным значениям все ок, а по этим же % .........возникает вопрос


С прогнозом рецидива Вы правы, действительно мне это нужно.

Сообщение отредактировал september_e.yu@mail.ru - 14.01.2017 - 11:13

[100$]

С прогнозом рецидива Вы правы, действительно мне это нужно.

Посоветовавший это безусловно прав, но это был не я.

1 пункт " взять 50 человек из начальной сотни", критерий смирнова - это, я так понимаю, одновыборочный критерий колмогорова-смирнова?! Но в программе SPSS я могу задать параметры этого критерия или для 100 или для 50 из 100 и выбрать проверяемое распределение. Как же тогда сравнить 50 из 100 и 100 непосредственно? И это распределение будет только для количественных данных, а как же быть с качественными?

Глупые басурмане под словосочетанием "критерий Колмогорова - Смирнова" понимают критерий согласия Колмогорова. Он действительно одновыборочный. Это пункт 2 из моего предыдущего сообщения. Критерий Смирнова в СПСС вроде бы (?) не реализован.

В отношении качественных данных надо проверять гипотезыы о доле с помощью таблиц сопряженности. Вам один только Nokh прочитал такую лекцию, что вопросов уже остаться бы не должно.

3 пункт -Если я Вас правильно поняла- критерием Манна-уитни я должна сравнить 50 человек из 100, которые затем явятся повторно, с 50 человеками из 100, кот потом не явятся? И выявить таким образом статистически значимые отличия.

Точно

Например, средняя з/п по кафеде (от лаборантов до зав.каф) 20 т.р.
Нужно узнать, есть ли отличия з/п. лаборантов от средней з/п по кафедре. Если я буду сравнивать 50 лаборантов с 50-ю остальными членами кафедры, то это не будет сравнением со средней з/п (лаборанты автоматически туда просто не входят).
В этом случае, как я понимаю, нужно сравнить з/п. лаборантов (n=50) со средними показателями кафедры (n=100) (куда входят и сами лаборанты).

То, что вы описали, называется "проверкой гипотезы о средней". В статистике гипотезы формируются до проведения исследования. В описываемом случае проверяется гипотеза о равенстве средней зарплаты лаборантов некоторой величине а (Н0: mu=a). Технически для этого не надо сравнивать две выборки.

А средняя з/плата по кафедре - это то же, что и средняя температура по больнице. В статистике усреднять надо не механически, а с умом. Применительно к случаю с кафедрой ум обязывает понимать, что состав кафедры очень стратифицирован - отдельно профессора (причем одному из них доплачивают за заведование кафедрой), отдельно доценты, отдельно старшие преподы, ассистенты, лаборанты и т.д. Ни одна из этих страт не является выборкой.

Сообщение отредактировал 100$ - 14.01.2017 - 14:14

[september_e.yu@m...]

[quote name='100$' date='14.01.2017 - 14:50' post='20845']



"В отношении качественных данных надо проверять гипотезыы о доле с помощью таблиц сопряженности. Вам один только Nokh прочитал такую лекцию, что вопросов уже остаться бы не должно".


В одной из дисс. есть такая табличка

I группа II группа
n=32 n=48

абс./ доля абс. /доля р
Анемия (до 3-х лет) 8 /0,25 10/ 0,21 χ2 =0,027 р=0,870
Перинатальное поражение ЦНС 18/ 0,56 29 /0,60 χ2 =0,019 р=0,889

и.т.д.

Это принципиально указывать в таком формате χ2 =0,027 р=0,870 или достаточно р=0,870.

χ2 -это в хи-квадрат Пирсона.
В моей таб сопряженности кроме хи-квадрата Пирсона есть есть еще поправка на непрерывность. В учебнике Ребровой написано, что применяется если абсолютная частота в клетках таблицы менее 10.
А точный критерий Фишера -если хотя бы в одной ячейке из ожидаемых частот меньше или равно 5.

Т.е. применение критерия Фишера в тексте я однозначно указываю, а нужно ли сам хи-квадрат и поправка на непрерывность, как в приведенном примере

Сообщение отредактировал september_e.yu@mail.ru - 14.01.2017 - 17:52

[100$]

"В отношении качественных данных надо проверять гипотезыы о доле с помощью таблиц сопряженности. Вам один только Nokh прочитал такую лекцию, что вопросов уже остаться бы не должно".


В одной из дисс. есть такая табличка

I группа II группа
n=32 n=48

абс./ доля абс. /доля р
Анемия (до 3-х лет) 8 /0,25 10/ 0,21 χ2 =0,027 р=0,870
Перинатальное поражение ЦНС 18/ 0,56 29 /0,60 χ2 =0,019 р=0,889

и.т.д.

Это принципиально указывать в таком формате χ2 =0,027 р=0,870 или достаточно р=0,870.

χ2 -это в хи-квадрат Пирсона.
В моей таб сопряженности кроме хи-квадрата Пирсона есть есть еще поправка на непрерывность. В учебнике Ребровой написано, что применяется если абсолютная частота в клетках таблицы менее 10.
А точный критерий Фишера -е

Т.е. применение критерия Фишера в тексте я однозначно указываю, а нужно ли сам хи-квадрат и поправка на непрерывность, как в приведенном примере

Если вы все таблицы сопряженности обрабатываете одинаковым образом, можно где-то ("Материалы и методы исследования") раз и навсегда написать, что "... гипотезу однородности таблиц сопряженности проверяли критерием Хи-квадрат (Пирсона) с поправкой Йейтса, если хотя бы в одной ячейке из ожидаемых частот меньше или равно 5- ТМФ" и тогда достаточно указать только достигаемый уровень значимости критерия. Если же критериев много, тогда следует для конкретной таблицы по тексту указывать применяемый критерий + численное значение + достигаемый уровень значимости. Но это рекомендации нестрогие, просто дьявол кроется в деталях, и по деталям можно понять, человек соображает или его навыки ограничиваются связкой "Ctrl+C" - "Ctrl+V"