Подходы к статистической оценке влияния препарата, знающие люди, рассудите! Опции

[Barabek]

Доброго времени суток всем!

Возник вопрос по статистической обработке.

Есть рандомизированная группа по биохимическим показателям сыворотки крови (50 человек). 25 из них получает препарат, 25 плацебо.
Тут профессора спорят какие подходы нужны для сравнения двух групп.

Есть варианты:

1. Сравниваем 50 "до лечения" и 25 "после лечения" плацебо, и 50 "до лечения" и 25 "после лечения" препаратом.
2. Сравниваем 25 из тех которые получали препарат до лечения, и эти же 25 после лечения. И соответственно все то же самое с плацебо группой.

Какой подход правильный для оценки влияния препарата. Только, плиз, с аргументацией, а не только мнения.

С уважением,

Барабек

[Алексей]

Мне кажется, что Вам надо использовать второй вариант, то есть сравнивать параметрическими или непараметрическими парными критериями (например t-тест для всязанных переменных или критерии Знаков и Вилкоксона) группу, получающую плацебо, а затем также сравнивать группу, получающую препарат.

Таким образом, Вы сможете оценить статистическую значимость различий Вашего признака в двух группах (плацебо и препарат).

Однако можно воспользоваться ANOVA для повторных измерений (ANOVA repeated mesures) и выполнить тоже самое.

пример подобного анализа вложил в прикрепленный файл.
(Glucose и Glucose1 - это измерения глюкозы до и после исследования, HT0 и HT1 - получал ли пациент терапию) У тех, кто не получал уровень глюкозы оказался выше, чем у получавших.


P.S. анализ повторных измерений предполагает, что вы сравниваете одну группу пациентов "ДО" и тех же самых "ПОСЛЕ" некотрого воздействия, а значит количество людей в одной и той же группе "ДО" и "ПОСЛЕ" воздействие не может меняться, это одни и теже люди. Считаю, что сравнивать 50 человек с 25 абсолютно недопустимо.

Эскизы прикрепленных изображений