Корреляция зависимых переменных Опции

[Daria]

Здравствуйте.
Суть задачи. Есть 4 признака: пациент (id), наблюдение (этап - 1 или 2), баллы по шкале (шкала), время ожидания операции (срок).
Нужно оценить линейную зависимость количества баллов на этапе 2 и время ожидания операции (т.е. чем больше ждем, тем хуже состояние пациента) с коррекцией на исходное количества баллов по шкале (т.е. ухудшение состояния, связанное с длительностью ожидания операции наблюдается независимо от исходного количества баллов).

Как я вижу решение:
а) применить частную корреляцию. Можно ли это делать в случае повторных наблюдений?
б) построить регрессионную модель. Зависимая ШКАЛА на этапе 2, предикторы - шкала на этапе 1, срок. Потом строим линейную кривую. Насколько я читала, в случае повторных наблюдений нужно использовать смешанную регресионную модель с фиксированными и случайными эффектами.

Оба этих подхода можно реализовать и в SPSS, и в Stata. Какой подход будет более правильным?

[Daria]

Как приеду домой попробую, спасибо. Сразу могу сказать, что медиана разности будет значимо больше нуля.
Я думала о том, чтобы взять дельту. В моем случае (в этом конкретно, а также в некоторых других) это самый простой способ уйти от повторных наблюдений. Не знаю только, насколько такой подход будет правильным.

[100$]

Не знаю только, насколько такой подход будет правильным.

Схему "До-После" по-другому и не обработаешь. Даже критерий Стьюдента для парных выборок "работает" именно так.

Сообщение отредактировал 100$ - 26.02.2018 - 17:39

[Daria]

Схему "До-После" по-другому и не обработаешь. Даже критерий Стьюдента для парных выборок "работает" именно так.

Спасибо, буду знать.

Сообщение отредактировал Daria - 26.02.2018 - 18:02