Расчет ДИ для разности медиан, доверительный интервал для разности медиан Опции

[RKK]

Уважаемые коллеги.
Помогите, пожалуйста, со следующей стат. задачей.
Необходимо сравнить две группы из 19 и 8 человек по влиянию одного фактора на четыре зависимые переменные.
Одна из переменных бинарная (да, нет), другие три - количественные.
Исследуемая гипотеза - изучаемый фактор сокращает длительность трех количественных критериев (а именно срок от вмешательства до ушивания раны после операции, длительность нахождения в стационаре после операции и т.д.) и влияет на частоту бинарного.
Распределение количественных данных не похоже на нормальное (в том числе и по критерию Шапиро-Уилка).

Вопрос 1. Обязательно ли применение многофакторного анализа при таком распределении и наличие бинарной переменной или можно ограничиться точным тестом Фишера и тремя сравнениями с помощью Манна-Уитни U теста, внеся поправку типа Бонферрони?

Вопрос 2. Если использовать критерий Манна-Уитни, какую из значений р брать в расчет для групп 19 и 8 человек (малая выборка?): 1) p-level; 2) p-level adjusted; 3) 2*1sided exact p?

Вопрос 3. Как рассчитать доверительный интервал разности медиан количественных переменных между группами, чтобы продемонстрировать клиническую значимость эффекта, а не только стат. различия?

Пример из работы, по одному из количественных показателей получены следующие данные:
Группа 1:
7
6
4
4
4
4
6
5
4
4
4
4
4
4
6
4
4
4

Группа 2:
7
9
10
7
6
7
5
6

Согласно анализу данных в первой группе медиана (25%-75%)= 4 (4-5) сут, во второй группе 7 (6-8) сут (р=0,0006 в statistica 6.0). Видно, что медианы в группах различаются, но хочется продемостировать различие между ними с учетом его доверительного интервала, имеет ли это клин. значение или нет. В статистике 6.0 возможность расчета ДИ для разности медиан не нашел, попробовал AtteStat, как рекомендовали ранее на этом форуме, но и в этой программе расчета разности нет, только ДИ для медиан.

Надеюсь на любую помощь. Заранее большое спасибо!
С уважением РКК.

[плав]

Уважаемые коллеги.
Помогите, пожалуйста, со следующей стат. задачей.
Необходимо сравнить две группы из 19 и 8 человек по влиянию одного фактора на четыре зависимые переменные.
Одна из переменных бинарная (да, нет), другие три - количественные.
Исследуемая гипотеза - изучаемый фактор сокращает длительность трех количественных критериев (а именно срок от вмешательства до ушивания раны после операции, длительность нахождения в стационаре после операции и т.д.) и влияет на частоту бинарного.
Распределение количественных данных не похоже на нормальное (в том числе и по критерию Шапиро-Уилка).

Вопрос 1. Обязательно ли применение многофакторного анализа при таком распределении и наличие бинарной переменной или можно ограничиться точным тестом Фишера и тремя сравнениями с помощью Манна-Уитни U теста, внеся поправку типа Бонферрони?

Вопрос 2. Если использовать критерий Манна-Уитни, какую из значений р брать в расчет для групп 19 и 8 человек (малая выборка?): 1) p-level; 2) p-level adjusted; 3) 2*1sided exact p?

Вопрос 3. Как рассчитать доверительный интервал разности медиан количественных переменных между группами, чтобы продемонстрировать клиническую значимость эффекта, а не только стат. различия?

Согласно анализу данных в первой группе медиана (25%-75%)= 4 (4-5) сут, во второй группе 7 (6-8) сут (р=0,0006 в statistica 6.0). Видно, что медианы в группах различаются, но хочется продемостировать различие между ними с учетом его доверительного интервала, имеет ли это клин. значение или нет. В статистике 6.0 возможность расчета ДИ для разности медиан не нашел, попробовал AtteStat, как рекомендовали ранее на этом форуме, но и в этой программе расчета разности нет, только ДИ для медиан.

Надеюсь на любую помощь. Заранее большое спасибо!
С уважением РКК.

Мимо все. Чем плоха Statistica - человек берется анализировать данные даже не представляя, с чем он работает, и может получить какую-то цифру и задавать вопрос, что лучше - 2) p-level adjusted или 3) 2*1sided exact p? как если бы он являлся специалистом, который просто хочет совета в сложном случае.
1) Никакого многомерного анализа на 27 человеках невозможно сделать, тем более при 4 независимых переменных.
2) Никакой "клинической эффективности" продемонстрировать на 27 человеках нельзя, поскольку выборка такого размера в медицине НИКОГДА не будет репрезентативной, соответственно, единственно, что можно продемонстрировать, насколько плохим было исследование (абсолютно бессмысленным или позволяет двигаться в каком-то направлении).
3) Только человек, полностью незнакомый с методами научного исследования будет пытаться проверять нормальность распределения временных параметров, это противоречит логике. они никогда не распределены по нормальному закону (ограничены 0) и только благодаря "гениальным" советам "проверить нормальность распределения перед анализом" (вместо того, чтобы подумать) появляются такие "результаты анализа"
4) Сравнение временных параметров проводится при помощи методов анализа выживаемости, соответственно, надо применять методы этого раздела статистики (Кохрана-Мантеля-Ханзеля, Пето, Вилкоксона). Они позволяют рассчитать доверительные интервалы медианы выживаемости. Для разностей времен выживаемости их не рассчитывают, но можно смоделировать действие фактора - если наблюдений будет больше.