Нерепрезентативность выборки. Что использовать?, что делать в случае нерепрезентативности выборки Опции

[venera51]

День добрый. Очень часто в работах пишут, что выборки были репрезентативны по полу, возрасту и т.д. Пришла ко мне одна знакомая за советом, чуть ли не в слезах, что мол выборки не репрезентативны, сравнивать ничего нельзя, а работа уже написана. Если честно, немного растерялся, решил посоветоваться.
Итак, имеется 2 группы: исследуемая - 80 человек и контрольная - 40 человек. В возрасте от 3 до 7 лет Х человек исследуемой группы и Y человек контрольной группы (точные цифры не помню, но это и не важно). При анализе таблиц сопряженности (X и Y) по Пирсону кси-квадрат или по Фишеру, получается р<0,05.
Отсюда вопросы:
1. Можно ли сказать как вывод, что по возрасту группы не репрезентативны.
2. т.к. в исследовании анализируются количественные и качественные данные, можно ли для количественных данных в этом случае использовать непараметрические методы, а для качественных все тот же точный критерий Фишера? Имеется в виду для возрастной группы от 3 до 7 лет. Будет ли это правильно?
Лично мне кажется, что такие группы можно анализировать, однако хочется услышать что скажут более компетентные в этих вопросах люди.

[плав]

Здесь, мне кажется, речь идет не о репрезентативности, а о сбалансированности. Репрезентативность (другое определение, чаще ипользуемое в клинических испытаниях) - соответствие выборки исходной популяции (генеральной совокупности). Основным способом обеспечения репрезентативности выборки является случайность этой выборки - т.е. вопрос заходит о методике отбора пациентов для исследования.
В данном случае наблюдаются отличия групп по составу и, соответственно, несбалансированность групп по возрасту (они могли бы быть нерепрезентативными даже будучи сбалансированными).
Дисбаланс надо убирать, иначе группы несравнимы друг с другом. Убирать можно двумя способами:
1) Стратифицированный анализ (сравниваем отдельно лиц в возрасте 3-7 лет в обеих группах и отдельно лиц старше (или моложе)). Получаем резкую потерю мощности.
2) Статистическое моделирование ( в зависимости от типа зависимой переменной либо логистическая регрессия, либо модель пропорционального риска, либо общая линейная модель). Проблемы связаны с тем, что мы делаем допущения о характере влияния возраста на зависимую переменную.
Соответственно, анализ делается одним из описанных выше методов.
Дисбаланс факторов не имеет никакого отношения к непараметрике, выбор метода анализа для количественной зависимой переменной определяется типом ее распределения в популяции (т.е вопрос из другой оперы). Непараметрику удастся использовать только в стратифицированном анализе (соответственно, менее мощные метод сравнения + менее мощный статистический метод = проблемы). Статистические модели почти все параметрические (или полупараметрические, как модель пропорционального риска).
И небольшое замечание. Статистика Пирсона называется хи-квадрат.