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.

[RKK]

Ага, порция критики с утра .
Уважаемый плав.

1) Разве я спросил, какая из р лучше? нет, меня интересовало, какое из предложенных значений р критерия Манна-Уитни правильно использовать для сравнения выборок такого размера (если забыть о характере данных).

2) Хочу обратить Ваше внимание, что независимая переменная одна, зависимых - 4. При таких условиях нужен многофакторный анализ?

3) По поводу нерепрезентативности малых выборок. Согласен, 27 больных немного, если сравнить с обычной патологией. Но ведь есть и редкие заболевания, их тоже иногда приходится изучать. Вышеуказанные 27 больных - это выборка из 43 больных, оперированных за последние 22 года. Сразу хочу сказать, что и у других больных немного, если взять англоязычную литературу за последние 30-40 лет, практически всегда в публикации от 10 до 20 оперированных больных, крайне редко 30. Я знаю только двоих авторов, многолетние наблюдения которых достигают 100 случаев, но это концентрация на уровне государств, плюс больные оперированы минимум 2-3 разными способами.

4) В медицине объективные данные всегда ограничены нулем, трудно предположить число волос на голове или сахар в крови ниже нуля. Значит ли это, что все они распределены отлично от нормального? Да и потом, разве я утверждал, что мои данные распределены нормально? - кажется, нет. Но это не критика Вашего предложения по анализу выживаемости, за это большое спасибо!

[плав]

Ага, порция критики с утра .
Уважаемый плав.

1) Разве я спросил, какая из р лучше? нет, меня интересовало, какое из предложенных значений р критерия Манна-Уитни правильно использовать для сравнения выборок такого размера (если забыть о характере данных).

2) Хочу обратить Ваше внимание, что независимая переменная одна, зависимых - 4. При таких условиях нужен многофакторный анализ?

3) По поводу нерепрезентативности малых выборок. Согласен, 27 больных немного, если сравнить с обычной патологией. Но ведь есть и редкие заболевания, их тоже иногда приходится изучать. Вышеуказанные 27 больных - это выборка из 43 больных, оперированных за последние 22 года. Сразу хочу сказать, что и у других больных немного, если взять англоязычную литературу за последние 30-40 лет, практически всегда в публикации от 10 до 20 оперированных больных, крайне редко 30. Я знаю только двоих авторов, многолетние наблюдения которых достигают 100 случаев, но это концентрация на уровне государств, плюс больные оперированы минимум 2-3 разными способами.

4) В медицине объективные данные всегда ограничены нулем, трудно предположить число волос на голове или сахар в крови ниже нуля. Значит ли это, что все они распределены отлично от нормального? Да и потом, разве я утверждал, что мои данные распределены нормально? - кажется, нет. Но это не критика Вашего предложения по анализу выживаемости, за это большое спасибо!

1) То, что Вы спрашиваете аналогично вопросу какая р лучше. Хотите задать вопрос, то какой метод оценки р в рамках критерия Мэнна-Уитни означает что? (для общего развития, выбор р не зависит от размера выборки). А простейший ответ заключается в том, что надо использовать двусторонний критерий, по возможности результат точной оценки р.
2) А как Вы планируете делать многофакторный анализ, который предполагает несколько независимых и одну зависимую переменную? Вы просто изучаете влияние лечения на 4 показателя
3) Репрезентативность не зависит от размера популяции, только от гомогенности популяции. И то, что пациентов мало в принципе не означает, что можно делать выводы на основании малого числа наблюдений. Если исследователь не может выполнить нормальную работу, это не является основанием делать плохую. Это основание ее вообще не делать, т.е. для аспиранта, например, выбрать другую тему.
Более того, Вы фактически утверждаете, что речь идет о заболевании с заболеваемостью около одного случая на 117 миллионов, это крайне редкие заболевания, но что-то мешает мне поверить, что в реальности речь идет о таком заболевании. В зарубежных публикациях 10-20 больных - да, бывает, но 1) обычно это отобранная группа пациентов (гомогенная) 2) не все "зарубежные" публикации автоматом являются доказательными, собственно ДМ начиналась с критики собственных - западных - работ.
То же, что Вы пишете еще больше бросает сомнение на научные достоинства работы - операции проводились на протяжении 22 лет (т.е. при разных экономических режимах, разной доступности антибиотиков, ухода, оборудования и т.д.), люди, которые оперировали были либо разными, либо стали сильно отличаться (за 22-то года). Пациенты также не сравнимы друг с другом. Что будет за вывод о продолжительности госпитализации, если одного пациента лечили в 1986, другого в 1993, а третьего - в 2008? Я понимаю, если бы за людьми, прооперированными в 1986 наблюдали 22 года... а тут... Неужели это не очевидно?
4) Да, сахар тоже не бывает равен нулю, но вероятность получения значения 0,01 ммоль/л крайне мала, также как и 1 ммоль/л (да и, кстати, сахар не вполне распределен по нормальному закону, у него длинные хвосты в положительную сторону, но замечание справедливо, например, для ХС). Что касается распределения времени до события, то для него известно, что оно не распределено нормально (не буду долго объяснять почему, описано во всех более-менее приличных учебниках). Если бы люди начинали с чтения учебников по статистике (хотя бы Гланца), подобных вопросов просто не возникало бы.