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]

Также хочу сказать, что в данном случае я скорее пытаюсь определить, как мне правильнее считать, а не решить конкретную научную задачу. Необходимость взять поправку на исходное состояние встречается достаточно часто.
Мой пример (хоть он и реальный) несколько абстрактный и максимально упрощенный. Безусловно, на время ожидания и тяжесть состояния больных оказывают влияние множество факторов. Тем не менее, я хочу лишь определить, как связаны параметр (баллы по шкале на втором этапе) и второй параметр (время ожидания) с поправкой на третий параметр (баллы на первом этапе). Если бы первый и третий параметр не были повторными наблюдениями, было бы значительно проще.

Сообщение отредактировал Daria - 26.02.2018 - 22:50