Пути достижения статистической сопоставимости групп больных, медицинская статистика Опции

[pavel_]

Всем добрый день (вечер). Подскажите, как быть в конкретной ситуации: группа больных гипертонией была разделена на две подгруппы на основании определенного показателя, полученного при мониторировании АД. Статистический анализ показал различие по большинству основных клинико-демографических характеристик между подгруппами, т.е. подгруппы оказались несопоставимы. Далее я предпринял следующее действие: из известной статистической программы использовал функцию "Simple random sampling/Замер подмножества в случайном порядке", которая случайным образом отобрала 80% (задал произвольным образом) случаев основной группы больных, в результате чего две подгруппы из этой основной группы оказались теперь сопоставимы по клинико-демографическим характеристикам (точнее статистически значимые различия исчезли). Вопрос: Является ли корректным использование данной функции статистической программы. Как описать это в диссертации? Заранее всем спасибо.

[плав]

Нет, данный подход не легитимен. Статистические различия исчезли просто потому, что упала мощность исследования (способность указывать на наличие различий тогда, когда они действительно существуют). Reductio ad absurdum - выберите случайным образом двух человек и различия никогда не будут достоверными. Функция простой случайной выборки (она так называется, не обращайте внимание на переводы в программах - с техническими переводчиками в фирмах, осущетсвляющих локализацию статистических программ плохо) используется только при планировании исследования (или при использовании методов разработки данных, но это уже другая история - там вы белите группу поплам, на одной половине разрабатываете модель, на другой - ее проверяете).
В Вашем случае ничего страшного в различиях по показателям между группами нет, просто надо использовать методы многомерной статистики. Вам необходимо сделать дисперсионный анализ (ANOVA или GLM, если численность в группах разная) включив в анализ те клинико-демографические показатели, которые оказались различными и переменную, указывающую на принадлежность к одной и другой группам. Зависимая переменная - Ваш показатель АД. Если в моделе переменная, указывающая на принадлежность к группе окажется значимой, значит она "работает" даже после (статистического) контроля влияния других клинико-демографических факторов. Если нет - значит различия между группами являлись следствием их несбалансированности по другим факторам.