![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 3 Регистрация: 28.01.2019 Пользователь №: 32706 ![]() |
Здравствуйте. Я новичок в статистике и не совсем понимаю какими методами можно реализовать сравнение двух групп по частоте встречающихся признаков. Пытался найти что нибудь похожее, но не смог.
Есть пример, пациенты принимали два разных лекарства и получали эффект, который оценивался от 0 до 5. Таким образом, нужно сравнить, есть ли в этих двух группах (лекарствах) достоверные отличия по частоте явления. То есть, эффект 0 был у 39 пациентов, эффект 1 у 3 пациентов и так далее (таблица ниже). Как я понял, что если сравнивать количество пациентов есть эффект/нет эффекта, можно использовать критерии Фишера/хи2 в четырехпольных таблицах, например в ПО Statistica. А в случае когда нужно сравнить несколько вариантов? Есть ли какое то решение этой проблемы? преп1 преп2 0 39 28 1 3 1 2 3 5 3 6 8 4 0 3 5 3 4 Спасибо. Сообщение отредактировал DJAp - 28.01.2019 - 02:24 |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 3 Регистрация: 28.01.2019 Пользователь №: 32706 ![]() |
2) В вашем случае даже при таком корректном обсчёте мощность сравнения будет недостаточной, т.к. при простом анализе таблиц сопряжённости упорядоченность категорий игнорируется. Т.е. вы просто обнаружите (а для ваших данных - не обнаружите) различие распределения пациентов по категориям. Чтобы учесть упорядоченность ("получали эффект, который оценивался от 0 до 5") нужно использовать другие методы. Например, анализ на тренд методом Кохрана - Армитаж, есть другие малоизвестные методы на нелинейный тренд. К сожалению, я неправильно выразился. Моя ошибка. Имелось в виду, получали 6 разных эффектов, которые не были связаны друг с другом. В таком случае, приведенные выше методы будут актуальны? |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1219 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 ![]() |
|
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |