Критерий Краскела-Уоллиса для сравнения двух групп на трех визитах Опции

[Varta]

Здравствуйте уважаемые участники форума!

В одной статье мне встретилось следующее: имеем две группы пациентов, каждая из которых обследована на 3 визитах. Пациенты на визитах строго одни и те же, то есть по логике самым простым должно быть сравнение групп между собой на 1, 2 и 3 визитах с помощью критерия Манна-Уитни, и сравнение динамики внутри групп 1 визит---2 визит --- 3 визит с помощью критерия Фридмана с дальнейшим попарным сравнением с поправкой на множественные сравнения. Если есть желание избежать ошибки множественных сравнений на визитах, то проводится одномерный анализ повторных измерений с установлением влияния временного фактора, фактора группы и наличие их взаимодействия (непараметрического аналога данного анализа я не знаю, если подскажете. буду благодарна)

В статье было указано, что анализ проведен с помощью критерия Краскела Уоллиса с поправкой на множественность сравнений с помощью программы Prism. И далее на графиках имели место звездочки для сравнения двух групп на каком-либо визите, либо для сравнения динамики между визитами внутри какой-либо из групп.
Это правильная процедура для анализа? У меня было предположение, что это попытка избежать ошибки множественных сравнений путем того, что мы все 6 точек считаем отдельными выборками, но там же как связанные, так и не связанные данные. Я не вижу нигде в доступных мне источниках упоминание о каком-то варианте критерия Краскела-Уоллиса, который использовался бы как аналог одномерного анализа повторных измерений.

Заранее спасибо за ответ.

Прогуглила форум и в одном из тредов нашла мнение 100$ по похожему случаю (критерий Крускела применять некорректно)
http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=1246&st=30
Это интерлейкины, их очень сложно привести в нормальное распределение, кроме того три точки нелинейны, это уровень ИЛ до воздействия, на фоне воздействия, после окончания. Соответственно связь с лечением будет только в одной точке - втором визите, как бы не получилось, что эти различия будут проигнорированы при анализе повторных измерений

Сообщение отредактировал Varta - 29.06.2023 - 20:58

[comisora]

2 ИНО

Как я понял, нужно выбрать тип распределения для categorical depended variable, раскидать по нужным полям фиксированные и случайные эффекты и попытаться запустить модель. Однако это может не сработать так как распределения предназначены(?) для моделирования дихотомических переменных. Можно выкрутиться, если знать условные нормы для интерлейкинов или разбить данные на интересующие области, хотя дихотомизация не всегда удачный выбор для анализа.

На мой взгляд, порядковая регрессия является способом решения данной задачи, так как все интервальные переменные - это порядковые данные (обратное, разумеется, не только лишь верно). В данной публикации рассмотрен пример моделирования клеток CD4 при ВИЧ-инфекции (настоящие дискретные количественные данные). Чем непараметрический аналог параметрической ANOVA с повторными измерениями?

Раз 100$ затронул MANOVA, то приведу ссылку на реализацию, которая не требует специальных допущений, что в случае с интерлейкинами выглядит неплохо.