![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 4 Регистрация: 13.01.2009 Пользователь №: 5708 ![]() |
Здравствуйте!
Помогите разобраться! Имеется: контрольная группа и люди с заболеванием В течение трех месяцев изучают динамику потребления кислорода от нагрузки (езда на велосипеде), т.е например: Нагруз Опытные ка 1 2 3 4 5 0 значение потребляемого кислорода 10 20 30 40 50 Естественно строятся кривые зависимостей в разные периоды времени протокол эксперимента нагрузка vs кислорода. Как оценить статистически имеются ли изменения или нет? Какой тест выбрать? |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 4 Регистрация: 13.01.2009 Пользователь №: 5708 ![]() |
нет регресионный анализ тут не поможет...это стандартная кривая..
как насчет применения дисперсионного анализа и GEE (generalized estimated equation)модели? |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1013 Регистрация: 4.10.2006 Пользователь №: 1933 ![]() |
нет регресионный анализ тут не поможет...это стандартная кривая.. как насчет применения дисперсионного анализа и GEE (generalized estimated equation)модели? Если я правильно понял дизайн, то он выглядит так. Две группе пациентов, каждую неделю велоэргометр и измерение потребления кислорода при нагрузке и так несколько месяцев. Требуется сравнить потребление кислорода. На эту тему была ветка ниже, повторюсь кратко - это задача дисперсионного анализа с повторными измерениями (repeated measures ANOVA), GEE близкий родственник (второе Е там, по-моему estimaible), поскольку позволяет анализировать более общие модели со случайными и фиксированными факторами, но в данном случае все проще, пойдет дисперсионный анализ с повторными измерениями с фактором 1 - повторные измерения, фактором 2 - группа. Потребление кислорода при нагрузке - зависимая переменная. Существует второй вариант, который близок к тому, что предлагал DoctorStat: для каждого пациента выполнить регресионный анализ зависимости временных изменений потребления кислорода от недели. Затем создать новую переменную (ые) с коэффициентами регрессии и их анализировать простым дисперсионным анализом. |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |