Корреляция, определение значимости коэффициента Опции

[SurgeonAnastasia]

Здравствуйте
Проведено исследование, связанное с изучением стоматологических и психологических параметров, по 4 параметра в каждом разделе. Психологические параметры выражались в дихотомической шкале и ранговой. Стоматологические - в ранговой. Необходимо было провести корреляционный анализ.
Анализ был проведён с использованием расчета коэффициентов Спирмена, биссериального коэффициентов. Коэффициенты получены как положительные, так и отрицательные. Затем проведено определение значимости этих коэффициентов. Также получены различные значения, как и значимые значения, так и значения, соответствующие гипотезе о нулевом коэффициенте.
Все считала в Excel.
В итоге, много вопросов:
1. Правильный ли у меня алгоритм действий?
2. Если да, то что интерпретировать: сам коэффициент или его значимость?
3. Правильно ли использовать Excel или другая программа лучше для этих целей.
Заранее прошу прощения за возможную некомпетентность.

[SurgeonAnastasia]

Я согласна с тем, что, наверное, необходимо более серьезное статистическое исследование, именно поэтому я и обратилась за помощью, чувствуя, что определения КК может быть недостаточно. Но конкретно в моем исследовании нет разделения пациентов на группы, есть группа пациентов с определенным диагнозом, одинаковым, безусловно, есть отличия в оперативных вмешательствах, но в задачах исследования данный параметр не учитывался.
Подробно: исследуется мотивационная сфера пациентов и показатели уровня гигиены, уровня костной ткани и мягких тканей, удовлетворенность от проведённого лечения. В психологии 4 параметра и стоматологии тоже их 4. Пациенты все с диагнозом частичное отсутствие зубов в эстетически значимой зоне, всем проведена установка дентальных имплантатов. Я понимаю, что можно разделить на группы: м и ж, возраст, количество имплантатов установленных, по типу имплантатов, по типу ортопедической конструкции, были или не были операции по восстановлению утраченных объемов кости и мягких тканей, длительность лечения и так до бесконечности. Я готова усложнять анализ, могу разделить на группы, допустим, по количеству установленных имплантатов... в итоге, что выбрать,какой метод. Я сейчас пользуюсь он-Лайн калькулятором,чтобы посчитать КК и сравнить с предыдущим моим подсчетом.
Что выбрать дальше? Логистическую регрессию, байесовские сети или ещё какой метод?

[leo_biostat]

Я согласна с тем, что, наверное, необходимо более серьезное статистическое исследование, именно поэтому я и обратилась за помощью, чувствуя, что определения КК может быть недостаточно. Но конкретно в моем исследовании нет разделения пациентов на группы, есть группа пациентов с определенным диагнозом, одинаковым, безусловно, есть отличия в оперативных вмешательствах, но в задачах исследования данный параметр не учитывался.
Подробно: исследуется мотивационная сфера пациентов и показатели уровня гигиены, уровня костной ткани и мягких тканей, удовлетворенность от проведённого лечения. В психологии 4 параметра и стоматологии тоже их 4. Пациенты все с диагнозом частичное отсутствие зубов в эстетически значимой зоне, всем проведена установка дентальных имплантатов. Я понимаю, что можно разделить на группы: м и ж, возраст, количество имплантатов установленных, по типу имплантатов, по типу ортопедической конструкции, были или не были операции по восстановлению утраченных объемов кости и мягких тканей, длительность лечения и так до бесконечности. Я готова усложнять анализ, могу разделить на группы, допустим, по количеству установленных имплантатов... в итоге, что выбрать,какой метод. Я сейчас пользуюсь он-Лайн калькулятором,чтобы посчитать КК и сравнить с предыдущим моим подсчетом.
Что выбрать дальше? Логистическую регрессию, байесовские сети или ещё какой метод?

Реально, практически во всех исследованиях, всегда существуют скрытые группировки. Их, эти группировки, надо выявить с помощью кластерного анализа. Причём используя разные методы кластеризации. При кластеризации пациентов всегда устанавливаются группы с хорошим состоянием здоровья, и с плохим. Однако кроме двух этих групп (кластеров) всегда устанавливается и большее количество групп. Т.е. и 3, и 4, и т.д. Вот эти группировки, наличие которых объясняется комбинациями используемых признаков, надо далее сравнивать. В частности, сравнивать как параметры распределений по всем признакам, и корреляции в отдельных группах (как минимум двумя разными коэффициентами корреляции), так и делать сравнение многомерными методами (логистическая регрессия и дискриминантный анализ). Это позволит установить, какие конкретно признаки доминируют в формировании установленных группировок. В результате этого подхода как раз и можно проранжировать (упорядочить) используемые признаки по их интенсивности изменения.
Относительно наличия М и Ж. Продуктивно упомянутый выше набор методов анализа сделать как для всех пациентов (М+Ж), так и раздельно для М и для Ж.

Почему я предлагаю достаточно немалый набор разных методов анализа? Потому, что очень часто помимо достаточно простых первых сформулированных задач, на основе полученных результатов формулируются и иные, более продуктивные задачи. Главная их цель - это поиск скрытых группировок пациентов, их различия, и ранжирование признаков различия. А также выявление тех признаков, которыми можно управлять состоянием здоровья пациентов.

Желаю успешных исследований!