Вопросы по статистической обработке, подскажите, пожалуйста! Опции

[atom]

Вечер добрый (утро/день). Сложная это наука - сатистика.. У меня пара (вру- больше) вопросов - может быть кто поможет..

У меня есть две изначально однородных рандомизированных группы больных с синдромом слабости синусового узла и симптомной фибрилляцией предсердий(ФП). Всем больным имплантируеются двухкамерные ЭКС. В группе 1 (36 человек) я включаю функцию, которая якобы уменьшает количество пароксизмов ФП (по данным ряда исследований). ВО 2 - контрольной группе (32 человека) - не включаю. Гипотеза - через 3 месяца в группе 1 продолжительность ФП будет меньше чем в контрольной. Сравниваю показатели из памяти ЭКС о длительности ФП (даны в процентах - например при проверке ЭКС через 3 месяца - 1.6% означает, что из всего времени на ФП приходилось 1,6%). Данные у меня получены в обеих группах. У меня вопрос - как правильнее сравнивать проценты ФП в двух группах для оценки эффективности функции, нужно ли переводить проценты в часы (старшие товарищи настаивают, что в часах лучше - без коментариев). Данные невооруженным взглядом видно - непараметрические (в обеих группах значения параметра колеблются от 0% до 90% ). Вначале старшие посоветовали Уилкоксона - потом прочитал, что этот параметр используется при оценки изменений в пределах одной группы. Почитав Гланца пришел к выводу, что в при изучении признака в двух однородных группах надо использовать Манна-Уитни - прав ли я?

Следующий большой вопрос. Критерии Уилкоксона, Манна-Уитни определяются с помощью рангов (в двух группах каждому значению задается ранг от 1 до n). Далее ищем сумму рангов в наименьшей группе и по таблице смотрим 'a'. Собственно вопрос (наверное очень глупый ): допустим критерий показал значимую достоверность (или наоборот) уменьшения признака в экспирементальной группе, по сравнению с контрольной. Как отбразить эту разницу, в чем? - посчитать среднее значение признака в этих группах и показать % изменения? Видел во многих забугровых статьях указано, что данные сравнивались с помощью signed rank test (он же вроде Уилкоксон, который непарный) и тут же - в таблицах сравнения двух групп указаны средние значения сравниваемых парметров и процентная разница между ними (вот вам нате наглядный эффект в процентах и р<0,002. Правильно ли это, как лучше отображать изменения признака, если изменение достоверно значимо(незначимо).

Последний вопрос. Извините, что стока написал. Пытаюсь разобраться со статистикой - пока тяжело. Посоветоваться не с кем. К делу. В ходе анализа я заметил, что уменьшение процента ФП в экспирементальной группе связано с количеством предсердных экстрасистол у пациентов (до операции). Чем боле экстрасистол (по данным ХМ) было у пациента на момент поступления, тем меньше % ФП при наблюдении через 3 месяца, и соответсвенно тем больше эффект функции, которая якобы уменьшает ФП . Я не знаю как правильно отобразить это зависимость (которой может быть и нет). Я просто построил график, где по одной оси - кол-во экстрасистол, по другой %фп. В каждой точке есть обратная связь - больше экстрасистол, меньше ФП. Кто-то посоветовал Кривую Каплана-Мейера. Почитал Гланца, там есть информация о кривых выживаемости, но там вроде время по оси.... Я запутался.. Посоветуйте, как определить наличие корелляции между этими признаками, и как отобразить.. Извините.. Итак много вопросов. Даже не надеюсь, что кто-то подскажет, но верю.. %)

Спасибо, если дочитали до конца, извините за опечатки, второй день сижу на кофе и сигаретах..
Удачи и почаще улыбайтесь

[atom]

Большое вам человеческое спасибо